| 一种井下瓦斯传感器故障辨识方法 | |
| 乔维德1; 周晓谋2 | |
| 2017-05-20 | |
| 发表期刊 | 石家庄学院学报
 |
| ISSN | 1673-1972 |
| 卷号 | 19期号:03页码:46-52 |
| 摘要 | 鉴于目前煤矿井下瓦斯传感器故障辩识速度慢、辩识准确度不高等缺陷,提出基于小波包分解与砸BF神经网络的瓦斯传感器故障辨识方法.采用小波包分解提取瓦斯传感器故障特征向量并输入至RBF神经网络,应用粒子群-人工蜂群(PSO-ABC)算法优化砸BF神经网络结构参数,并通过大量的瓦斯传感器样本对砸BF神经网络模型进行训练和检测.实验分析表明:本方法的辨识速度快、诊断正确率高,为精准辩识瓦斯传感器故障提供一种更加科学高效的新途径. |
| 关键词 | 瓦斯传感器 小波包分解 RBF神经网络 粒子群-人工蜂群算法 故障辨识 |
| DOI | 10.13573/j.cnki.sjzxyxb.2017.03.008 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 无锡市“530”社会事业领军人才资助项目(2017/530/009) |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/139125 |
| 专题 | 国家开放大学江苏分部 |
| 作者单位 | 1.无锡开放大学科研与质量控制处; 2.中国矿业大学机电工程学院 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学江苏分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学江苏分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 乔维德,周晓谋. 一种井下瓦斯传感器故障辨识方法[J]. 石家庄学院学报,2017,19(03):46-52. |
| APA | 乔维德,&周晓谋.(2017).一种井下瓦斯传感器故障辨识方法.石家庄学院学报,19(03),46-52. |
| MLA | 乔维德,et al."一种井下瓦斯传感器故障辨识方法".石家庄学院学报 19.03(2017):46-52. |
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