一种基于MLP神经网络的农用井泵故障诊断模型及应用

论文摘要

针对农用井泵常见的故障,建立了基于前馈MLP神经网络的故障诊断模型,并用反向传播算法进行训练。同时,用隶属度值定量描述故障程度,以出水量变小、有震动或噪声、出浑水、水泵不转、密封处温度异常升高5种常见的异常状况和井龄、泵龄、扬程、水泵淹没深度4个辅助条件作为网络的输入,以12种故障原因的4位二进制码和程度值作为网络输出,通过公式法确定隐含层的节点个数为10。通过训练后的神经网络对测试样本进行检验,验证了该神经网络模型对于农用井泵故障诊断的适用性。

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类型: 期刊论文

作者: 耿正峥,吴鑫淼,郄志红

关键词: 神经网络,水泵,故障诊断,隶属度值,检验

来源: 水电能源科学 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,农业科技,信息科技

专业: 农业工程,自动化技术

单位: 河北农业大学城乡建设学院

分类号: S277.9;TP183

页码: 124-126+80

总页数: 4

文件大小: 656K

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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/b8a8bcc44a0d738597305110.html