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基于混合智能的采煤机齿轮传动故障诊断方法

论文摘要

采煤机齿轮传动部分是保障其稳定运转的关键,智能诊断方法各有优缺点,综合多种智能算法的混合智能方法有效保障了预测结果的准确性。研究了故障诊断的基本流程,采用多种特征提取方法建立采煤机齿轮传动的混合智能诊断模型,介绍了混合智能诊断模型中ANFIS分类器的基本结构以及各层之间的传递函数,确定了ANFIS的样本训练过程以及网络诊断流程。通过对比ANFIS和RBF神经网络的迭代次数证明了ANFIS的训练速度更快,对比单一ANFIS分类器和混合智能模型的分类准确率,验证了混合智能模型的预测准确率更高。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基于混合智能模型的故障诊断流程
  • 2 ANFIS模型的结构和训练流程
  • 3 结果分析
  • 4 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 田林红,赵阳

    关键词: 采煤机齿轮传动,故障诊断,混合智能,特征提取

    来源: 煤矿机械 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 矿业工程

    单位: 河南工业职业技术学院

    分类号: TD421.6

    DOI: 10.13436/j.mkjx.201911053

    页码: 155-158

    总页数: 4

    文件大小: 258K

    下载量: 58

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/d884a9f22a38e285fa15a858.html