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煤矿旋转机电设备的量子神经网络故障诊断技术
被引量:
6
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作者
张永强
马宪民
徐美惠
《工矿自动化》
北大核心
2015年第4期64-68,共5页
针对煤矿旋转机电设备故障模式相互干扰的问题,基于量子神经网络理论,提出了一种量子神经网络故障诊断算法。以量子学中的相移门和受控非门为基本计算单元,构造出3层量子神经网络故障诊断模型,采用梯度下降法作为该模型的学习算法,对刮...
针对煤矿旋转机电设备故障模式相互干扰的问题,基于量子神经网络理论,提出了一种量子神经网络故障诊断算法。以量子学中的相移门和受控非门为基本计算单元,构造出3层量子神经网络故障诊断模型,采用梯度下降法作为该模型的学习算法,对刮板输送机减速器的多种故障进行识别诊断。初步研究结果表明,所提出的量子神经网络故障诊断技术是可行的,有助于提高煤矿旋转机电设备的故障诊断率。
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关键词
煤矿旋转机电设备
故障诊断
量子神经网络
刮板输送机
减速器
相移门
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职称材料
题名
煤矿旋转机电设备的量子神经网络故障诊断技术
被引量:
6
1
作者
张永强
马宪民
徐美惠
机构
西安科技大学电气与控制工程学院
神华宁煤集团矿山机械制造维修分公司
出处
《工矿自动化》
北大核心
2015年第4期64-68,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51277149)
文摘
针对煤矿旋转机电设备故障模式相互干扰的问题,基于量子神经网络理论,提出了一种量子神经网络故障诊断算法。以量子学中的相移门和受控非门为基本计算单元,构造出3层量子神经网络故障诊断模型,采用梯度下降法作为该模型的学习算法,对刮板输送机减速器的多种故障进行识别诊断。初步研究结果表明,所提出的量子神经网络故障诊断技术是可行的,有助于提高煤矿旋转机电设备的故障诊断率。
关键词
煤矿旋转机电设备
故障诊断
量子神经网络
刮板输送机
减速器
相移门
Keywords
coal mine rotating electromechanical equipment
fault diagnosis
quantum neural network
scraper conveyor
reducer
phase-shift gate
分类号
TD63 [矿业工程—矿山机电]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
煤矿旋转机电设备的量子神经网络故障诊断技术
张永强
马宪民
徐美惠
《工矿自动化》
北大核心
2015
6
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