神经网络在提升机故障诊断中的应用

摘要：

结合领域专家的经验知识,根据提升机制动系统故障树,完成了故障样本的收集与设计,然后用自组织特征映射(SOM)网络对制动系统的7种故障自动进行了分类,成功实现了第一层次的诊断;总结了制动系统子系统-液压站故障树,进行故障样本的收集与设计,然后用BP网络、BP网络状态分类器和Elman网络对液压站故障进行了第二层次的诊断,确定了故障原因和程度.对液压站故障的测试结果表明,这3种网络最后的结构和智能算法trainlm、输入、输出均能满足故障诊断与预测的要求;Elman网络的诊断性能较稳定,其隐含层神经元数对诊断性能的影响较小;故障测试精度由高到低依次是BP网络状态分类器、BP网络、Elman网络.

关键词：制动系统、液压站、故障树、诊断、预测

所属期刊栏目：38

分类号：TP206+.3;TP389.1(自动化技术及设备)

资助基金：山西留学基金资助项目2004-19;山西省基础科技平台资助项目051005

在线出版日期：2010-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：67-72