基于改进萤火虫算法神经网络的刮板输送机减速器故障诊断
毛君1
郭浩1
陈洪月2
1.辽宁工程技术大学机械工程学院,阜新,1230002.辽宁工程技术大学机械工程学院,阜新123000;煤炭工业协会高端综采成套装备动力学测试与大数据分析中心,阜新123000;矿山液压技术与装备国家工程研究中心,阜新123000
摘要：为了对刮板输送机减速器故障进行准确诊断研究,提出了一种基于改进萤火虫算法优化神经网络故障诊断方法.首先对刮板输送机减速器故障特征参数进行特征提取,其次应用特征数据样本进行基于神经网络的故障诊断模型训练,利用改进萤火虫算法对神经网络权值、阈值进行优化,加快目标的优化求解,得到最优的网络模型.初步研究表明将改进萤火虫算法与BP(back propagation)神经网络结合可以有效地解决神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,可以对刮板输送机减速器的故障进行准确诊断.
关键词：改进萤火虫算法BP(back propagation)神经网络故障诊断刮板输送机减速器
分类号：TP277(自动化技术及设备)
资助基金：国家能源研发(实验)中心重大项目(2010_215)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 544-550 )
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