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基于PCA与改进LM—BP神经网络的采煤机液压系统故障诊断研究
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作者 王民 张经伦 燕林兵 《工矿自动化》 北大核心 2025年第S1期35-39,共5页
针对传统的采煤机液压系统故障诊断存在模型复杂度高、泛化能力不足等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)与改进LM-BP神经网络的故障诊断方法。采用PCA对采煤机液压系统故障样本数据进行分析,消除特征样本数据之间的相关性,使网络学习... 针对传统的采煤机液压系统故障诊断存在模型复杂度高、泛化能力不足等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)与改进LM-BP神经网络的故障诊断方法。采用PCA对采煤机液压系统故障样本数据进行分析,消除特征样本数据之间的相关性,使网络学习到样本和故障类型之间真实的关系。通过遗传算法(GA)对LM-BP神经网络的权值和阈值进行优化,避免传统BP神经网络易陷入局部最优、收敛困难的同时提高模型的诊断精度。实验结果表明,相比于传统BP神经网络和LM-BP神经网络,基于PCA与改进LM-BP神经网络的采煤机液压系统故障诊断方法的平均准确率达到96.85%,具有更高的精度和泛化能力。 展开更多
关键词 采煤机液压系统 液压故障 主成分分析 LM-BP神经网络 遗传算法
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