煤矿机械
煤礦機械
매광궤계
COAL MINE MACHINERY
2014年
4期
244-246
,共3页
采煤机齿轮箱%粒子群优化%改进的PSO%局部极小值
採煤機齒輪箱%粒子群優化%改進的PSO%跼部極小值
채매궤치륜상%입자군우화%개진적PSO%국부겁소치
采煤机截割部摇臂齿轮箱承担着综采工作面截割部动力传动的重任,其故障与否直接影响采煤机正常工作.而传统的故障诊断方法-BP神经网络采用基于梯度下降的算法,存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢等不足,这些不足严重影响了BP网络的应用.然而粒子群算法(PSO)有很好的全局收敛特性.因此,为了提高网络的性能,采用粒子群算法来优化BP神经网络,将改进的PSO引入神经网络的拓扑结构,用PSO的迭代代替BP中的梯度修正.结果表明:提出的改进方案可以有效地优化神经网络,提高其在采煤机齿轮箱故障诊断中的应用价值.
採煤機截割部搖臂齒輪箱承擔著綜採工作麵截割部動力傳動的重任,其故障與否直接影響採煤機正常工作.而傳統的故障診斷方法-BP神經網絡採用基于梯度下降的算法,存在容易陷入跼部極小值、收斂速度慢等不足,這些不足嚴重影響瞭BP網絡的應用.然而粒子群算法(PSO)有很好的全跼收斂特性.因此,為瞭提高網絡的性能,採用粒子群算法來優化BP神經網絡,將改進的PSO引入神經網絡的拓撲結構,用PSO的迭代代替BP中的梯度脩正.結果錶明:提齣的改進方案可以有效地優化神經網絡,提高其在採煤機齒輪箱故障診斷中的應用價值.
채매궤절할부요비치륜상승담착종채공작면절할부동력전동적중임,기고장여부직접영향채매궤정상공작.이전통적고장진단방법-BP신경망락채용기우제도하강적산법,존재용역함입국부겁소치、수렴속도만등불족,저사불족엄중영향료BP망락적응용.연이입자군산법(PSO)유흔호적전국수렴특성.인차,위료제고망락적성능,채용입자군산법래우화BP신경망락,장개진적PSO인입신경망락적탁복결구,용PSO적질대대체BP중적제도수정.결과표명:제출적개진방안가이유효지우화신경망락,제고기재채매궤치륜상고장진단중적응용개치.
