连续采煤机运煤系统智能故障诊断[J].pdf

文档介绍：第 25卷第 3期机械设计与研究 V 25 N o. 3
2009年 6月 M achine D esign and R esearch Jun. , 2009
文章编号: 1006
2343( 2009) 03
114
03
连续采煤机运煤系统智能故障诊断
李晓豁, 张景晖
(辽宁工程技术大学机械工程学院, 辽宁
阜新
123000, E
m ai:l lix iaohuo@ 163. com )

摘
要: 运煤系统是连续采煤机重要的组成部分, 如果发生故障将导致连续采煤机停止工作, 严重影响其
生产率。本文在对连续采煤机运煤系统常见故障及其原因分析的基础上, 通过比较分析采用遗传算法( GA ) 和
粒子群算法( PSO ) 混合优化 BP 神经网络的方法, 对连续采煤机运煤系统故障诊断进行研究。结果表明, 这种
方法可有效地避免 BP 神经网络进入局部极小值, 提高学习效率和收敛精度, 能更快、更准确地对连续采煤机运
煤系统进行故障诊断。
关键词: 连续采煤机; 运煤系统; 神经网络; 故障诊断; 遗传
粒子群混合算法( GA
PSO )
中图分类号: TD421. 6+ 5
文献标识码: A
Intelligent Fault D iagnosis of Coal Transport System for ContinuousM iner
LI X iao
huo, ZHANG Jing
hu i
( Co llege o fM echanical Eng inee ring, L iaon ing T echn ica lU n ive rsity 123000, China)

Abstract: A coa l transport system is an im portant pa rt o f a continuousm iner. If the system is out o fw ork, it w ill
cause con tinuous m ine r stop w orking and a ffect se riously its produc tiv ity. In th is paper, through the ana lysis o mon
fault and its reason for the coa l transport sy stem o f a continuous m iner, BP neura wo rk based on the hybrid optim i
zation o f GA and PSO a lgo rithm is adopted fo r research the fault diagnosis of the coa l transpo rt system o f continuous
m iner. A pared w ith o the r ne thods, the resu lt ind ica tes that this m ethod avo ids e ffeotiv ely BP neura w ork
com ing into loca lm i