摘要:液压钻机故障特征参数与故障状态之间呈现较强的非线性,依赖线性数学模型的故障诊断方法诊断正确率不高。针对上述问题,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的液压钻机故障诊断方法。该方法利用BP神经网络提取特征参数之间的非线性关系,实现典型故障的分类识别;利用PSO优化BP神经网络的权值和阈值,提高网络训练的收敛速度。仿真结果表明,PSO优化的BP神经网络迭代次数少,收敛速度快。该方法能够对测试样本进行有效分类,故障诊断正确率高。
关键词:液压钻机 故障诊断 bp神经网络 粒子群算法 全局优化
单位:河南理工大学电气工程与自动化学院 河南焦作454000
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