基于RBF-BP组合神经网络的钢丝绳断丝定量识别

赵晓莉; 郭宁; 高鑫宇

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基于RBF-BP组合神经网络的钢丝绳断丝定量识别

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为了有效地解决目前钢丝绳断丝定量识别的问题,改善定量识别中泛化性能,减小非标准样本的错误指导影响,提出了RBF-BP组合神经网络模型。以峰值、波宽、小波能量和波形下面积作为输入,建立4输入1输出的网络模型,通过MATLAB仿真和具体的实验对模型进行可靠性分析。结果表明:断丝定量识别正确率达95%,表明了RBF-BP组合神经网络模型的正确性,说明RBF-BP组合神经网络模型对钢丝绳断丝数据训练并达到识别结果是可以实现的,对钢丝绳故障诊断提供理论依据。

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来源
《煤炭技术》 |2019年第5期|148-151|共4页
作者
赵晓莉; 郭宁; 高鑫宇;
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作者单位

太原理工大学机械工程学院;

太原030024;

矿山流体控制国家地方联合工程实验室;

太原030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类提升钢丝绳;人工神经网络与计算;
关键词
钢丝绳; RBF-BP组合神经网络; 断丝检测; 定量识别; 故障诊断;

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