机械设计与制造
機械設計與製造
궤계설계여제조
MACHINERY DESIGN & MANUFACTURE
2015年
4期
44-47
,共4页
曾文韬%孔建益%胡晓莉%张华
曾文韜%孔建益%鬍曉莉%張華
증문도%공건익%호효리%장화
混凝土泵车%臂架%BP神经网络%故障预测
混凝土泵車%臂架%BP神經網絡%故障預測
혼응토빙차%비가%BP신경망락%고장예측
Concrete Pump Truck%Arm Frame%BP Neural Network%Fault Prediction
针对混凝土泵车臂架结构复杂,故障频繁发生的特点,提出了一种基于BP神经网络臂架故障预测方法.臂架在工作过程中,工况参数的不同直接影响到臂架关键点应变大小.基于此,引入BP神经网络,选取臂架倾角、臂架加速度作为输入量,臂架应变作为输出量,构建了3层BP神经网络模型.通过构造试验方案获取样本数据,随机选取训练集、测试集,利用MATLAB工具对BP神经网络进行训练和验证,并对臂架故障进行了预测.实例验证了BP神经网络对臂架故障预测方法的可行性,该方法的提出相对于传统的现场监控方法更简便,并为臂架工况参数的选择提供了基础支持.
針對混凝土泵車臂架結構複雜,故障頻繁髮生的特點,提齣瞭一種基于BP神經網絡臂架故障預測方法.臂架在工作過程中,工況參數的不同直接影響到臂架關鍵點應變大小.基于此,引入BP神經網絡,選取臂架傾角、臂架加速度作為輸入量,臂架應變作為輸齣量,構建瞭3層BP神經網絡模型.通過構造試驗方案穫取樣本數據,隨機選取訓練集、測試集,利用MATLAB工具對BP神經網絡進行訓練和驗證,併對臂架故障進行瞭預測.實例驗證瞭BP神經網絡對臂架故障預測方法的可行性,該方法的提齣相對于傳統的現場鑑控方法更簡便,併為臂架工況參數的選擇提供瞭基礎支持.
침대혼응토빙차비가결구복잡,고장빈번발생적특점,제출료일충기우BP신경망락비가고장예측방법.비가재공작과정중,공황삼수적불동직접영향도비가관건점응변대소.기우차,인입BP신경망락,선취비가경각、비가가속도작위수입량,비가응변작위수출량,구건료3층BP신경망락모형.통과구조시험방안획취양본수거,수궤선취훈련집、측시집,이용MATLAB공구대BP신경망락진행훈련화험증,병대비가고장진행료예측.실례험증료BP신경망락대비가고장예측방법적가행성,해방법적제출상대우전통적현장감공방법경간편,병위비가공황삼수적선택제공료기출지지.
