基于ELMAN神经网络的波焊炉故障诊断研究_中国煤炭行业知识服务平台

基于ELMAN神经网络的波焊炉故障诊断研究

作者

王义飞谢珺谢克明
单位

太原理工大学信息工程学院太原理工大学信息工程学院山西太原030024
摘要

针对传统的前馈神经网络误差反传学习算法具有容易陷入局部极小值,收敛速度慢以及容易导致震荡等缺点,提出了一种基于Elman神经网络的故障诊断方法。介绍了该网络的训练算法,阐明了故障诊断的系统结构及诊断步骤。在实验研究部分,根据波焊炉的现场条件及运行经验,确定了波焊炉的征兆集和故障集,详细介绍了数据处理方法及故障诊断的实现过程。MATLAB仿真实验验证了该神经网络收敛速度快、学习记忆稳定,可用于波焊炉故障诊断。
关键词

Elman神经网络波焊炉故障诊断
基金项目(Foundation)

山西省自然科学基金资助项目(20051037)；太原理工大学校科技发展基金资助项目(190-12901244)；
相关文章

[1]基于粒计算-SDG的故障诊断仿真平台
[2]基于符号有向图的属性约简算法
[3]数字集成电路的测试与故障诊断方法