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基于PSO-BP神经网络的液压支架推移控制回路故障诊断仿真研究
被引量:
2
1
作者
钟金豹
亓京帅
孟祥一
《矿山机械》
2023年第11期11-15,共5页
采用粒子群(PSO)算法优化BP神经网络为基础,模拟液压支架推移控制回路的故障诊断方法。通过AMESim软件对推移控制回路常见的故障进行模拟仿真,并提取相应故障工况下的状态量,将此状态量作为BP神经网络的输入,再采用PSO算法优化BP神经网...
采用粒子群(PSO)算法优化BP神经网络为基础,模拟液压支架推移控制回路的故障诊断方法。通过AMESim软件对推移控制回路常见的故障进行模拟仿真,并提取相应故障工况下的状态量,将此状态量作为BP神经网络的输入,再采用PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,并将其与常规BP神经网络故障诊断法进行对比分析。结果表明,PSO-BP神经网络故障诊断法具有更好的诊断效果。
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关键词
液压支架
推移控制回路
故障诊断
pso-bp解算法
AMESIM
原文传递
题名
基于PSO-BP神经网络的液压支架推移控制回路故障诊断仿真研究
被引量:
2
1
作者
钟金豹
亓京帅
孟祥一
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
山东泰开隔离开关有限公司
出处
《矿山机械》
2023年第11期11-15,共5页
文摘
采用粒子群(PSO)算法优化BP神经网络为基础,模拟液压支架推移控制回路的故障诊断方法。通过AMESim软件对推移控制回路常见的故障进行模拟仿真,并提取相应故障工况下的状态量,将此状态量作为BP神经网络的输入,再采用PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,并将其与常规BP神经网络故障诊断法进行对比分析。结果表明,PSO-BP神经网络故障诊断法具有更好的诊断效果。
关键词
液压支架
推移控制回路
故障诊断
pso-bp解算法
AMESIM
Keywords
hydraulic support
movement control system
fault diagnosis
pso-bp
algorithm
AMESim
分类号
TD355.4 [矿业工程—矿井建设]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO-BP神经网络的液压支架推移控制回路故障诊断仿真研究
钟金豹
亓京帅
孟祥一
《矿山机械》
2023
2
原文传递
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