基于改进BP神经网络的矿用通风机故障诊断

摘要：

针对矿用通风机故障与征兆对应关系复杂的特点,提出一种用动态适应布谷鸟搜索算法优化BP神经网络并进行故障诊断的方法.利用动态适应布谷鸟搜索算法的全局搜索能力,求解神经网络的最优初始参数;然后对BP神经网络进行学习训练,得到最终的故障诊断模型.实例分析结果表明,该方法能有效地进行矿用通风机故障诊断,且具有收敛速度快、精度高的特点,对测试样本的诊断准确率达到了92.5％.

关键词：矿用通风机、故障诊断、动态适应布谷鸟搜索算法、BP神经网络

所属期刊栏目：43

分类号：TD635(矿山电工)

资助基金：国家自然科学基金项目61304080

在线出版日期：2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：37-41