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煤矿通风机故障预测方法研究 被引量:7

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摘要 煤矿通风机能够对矿井下的有毒有害气体和矿尘进行稀释和清除,从而给矿井工作人员创造好的工作条件。为保证井下工作能够安全顺利的进行,需要对通风机的故障进行监测。本文采用改进的BP神经网络算法,对采集的通风机前端瓦轴水平方向上的振动数据进行训练,并建立BP神经网络预测模型,及时发现故障问题,从而到达提前预防故障发生的目的。
出处 《黑龙江科技信息》 2017年第3期150-150,共1页 Heilongjiang Science and Technology Information
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献3

  • 1许飞云,贾民平,钟秉林,黄仁.基于行为的智能化故障诊断(BFD)方法的研究[J].机械科学与技术(江苏),1997,26(3):55-58. 被引量:2
  • 2Waltz e l. etal. Data fusion and decision support for command and control. IEEE Trans. on SMC, 1986,16(6).
  • 3Yuan F Zheng. Integration of multiple sensor into a robotic system and its performance evolution. IEEE Trans. on Robotic and Automation, 1989,5 (5).

共引文献10

同被引文献24

引证文献7

二级引证文献24

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