期刊文章详细信息
基于广义回归神经网络的采煤机故障诊断的研究
Application of GRNN Network Used in Shearer Malfunction Fault Diagnosis
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]三一重型装备有限公司,沈阳110027 [2]沈阳施道克电力设备有限公司,沈阳110141
年 份：2011
卷 号：32
期 号：5
起止页码：244-245
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、核心刊
摘 要：针对采煤机故障征兆和故障的非线性对应关系,采用广义回归神经网络作为故障诊断的智能分类器。输入层为采煤机的故障特征参数,中间层为径向基神经元,感知待诊断故障向量与训练样本的相似度,输出层为故障模式分类。分析了广义回归神经网络的优越性和结构特征,建立了不同光滑因子和训练样本数目的采煤机故障诊断模型,并在MATLAB进行了仿真。
关 键 词：采煤机 GRNN神经网络 故障诊断
分 类 号：TD421.6] TP183]
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