典型文献
基于LPWAN和MEA-BP的港口起重机故障诊断
文献摘要：
港口起重机是港口作业的重要组成部分,针对港口起重机安全运行问题,为了避免港口起重机出现故障难以及时判定故障类型,提出基于低功耗广域网(LPWAN)和思维进化算法(MEA)优化反向传播(BP)神经网络的港口起重机故障诊断方法.利用LPWAN的低功耗特点,实现远程实时监测港口起重机的各个参数数据,将数据输入到故障诊断模型中,该模型通过MEA寻找最优的初始权值和阈值.仿真实验结果表明,该方法可有效运用在港口起重机故障诊断,有利于及时排查故障,保障设备的安全运行.
文献关键词：
港口起重机;LPWAN;思维进化算法;BP神经网络;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
孙洁;孙超群
作者机构：
华北理工大学电气工程学院 唐山 063210
文献出处：
引用格式：
[1]孙洁;孙超群-.基于LPWAN和MEA-BP的港口起重机故障诊断)[J].国外电子测量技术,2022(07):133-138
A类：
B类：
LPWAN,MEA,港口起重机,港口作业,运行问题,故障类型,低功耗广域网,思维进化算法,反向传播,故障诊断方法,数数,故障诊断模型,权值,有效运用
AB值：
0.18013
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