基于改进萤火虫算法神经网络的刮板输送机减速器故障诊断

论文摘要

为了对刮板输送机减速器故障进行准确诊断研究,提出了一种基于改进萤火虫算法优化神经网络故障诊断方法。首先对刮板输送机减速器故障特征参数进行特征提取,其次应用特征数据样本进行基于神经网络的故障诊断模型训练,利用改进萤火虫算法对神经网络权值、阈值进行优化,加快目标的优化求解,得到最优的网络模型。初步研究表明将改进萤火虫算法与BP(back propagation)神经网络结合可以有效地解决神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,可以对刮板输送机减速器的故障进行准确诊断。

论文目录

• 引言
• 1 改进萤火虫算法
•   1.1 萤火虫算法
•   1.2 引入惯性权重
•   1.3 引入混沌理论
•   1.4 改进的萤火虫算法步骤
• 2 减速器故障特征参数的提取
•   2.1 减速器故障特征及监测
•   2.2 故障特征参数提取
• 3 改进萤火虫算法的神经网络模型构建
•   3.1 神经网络结构
•   3.2 编码及参数设置
•   3.3 仿真实验
• 4 实验验证
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 毛君,郭浩,陈洪月

关键词: 改进萤火虫算法,神经网络,故障诊断,刮板输送机,减速器

来源: 机械强度 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 矿业工程,自动化技术

单位: 辽宁工程技术大学机械工程学院,煤炭工业协会高端综采成套装备动力学测试与大数据分析中心,矿山液压技术与装备国家工程研究中心

基金: 国家能源研发(实验)中心重大项目(2010_215)资助~~

分类号: TP18;TD528.3

DOI: 10.16579/j.issn.1001.9669.2019.03.007

页码: 544-550

总页数: 7

文件大小: 334K

下载量: 293