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基于RBF-BP组合神经网络的钢丝绳断丝定量识别
  • 394
  • 作者

    赵晓莉郭宁高鑫宇

  • 单位

    太原理工大学机械工程学院矿山流体控制国家地方联合工程实验室

  • 摘要
    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。
  • 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

  • 基金项目(Foundation)
    国家重点研发计划项目子项目(2016YFC0600908)；
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