【摘 要】
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针对目前矿用风机的常见故障可收集故障征兆及类型,将故障样本数据与BP神经网络相结合,由BP神经网络确定输出向量,对风机常见故障进行诊断。通过MATLAB软件进行诊断参数运算
【机 构】
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河北工程大学机电学院,山西煤炭进出口有限公司,
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针对目前矿用风机的常见故障可收集故障征兆及类型,将故障样本数据与BP神经网络相结合,由BP神经网络确定输出向量,对风机常见故障进行诊断。通过MATLAB软件进行诊断参数运算后结果表明:神经网络输出与实际数据间误差较小,诊断结果与实际情况吻合。
Aiming at the common faults of mine fans, fault signs and types can be collected. The fault samples are combined with BP neural network to determine the output vector by BP neural network to diagnose common faults of fans. The results of the calculation of the diagnosis parameters by MATLAB software show that the error between the output of the neural network and the actual data is small, and the diagnostic results are consistent with the actual situation.
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