典型文献
基于SSA优化BP神经网络的故障诊断系统研究
文献摘要：
针对煤矿井下防爆电动无轨胶轮车故障问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的电动无轨胶轮车故障诊断方法.以电动无轨胶轮车永磁驱动电机为例,通过提取电机不同运行状态下的振动信号特征参数,将特征参数用BP神经网络和SSA-BP神经网络进行训练、仿真测试.测试效果表明:基于SSA-BP神经网络的电动无轨胶轮车故障诊断方法具有较高的准确率,适合作为专家系统中的神经网络模块参与胶轮车的诊断与故障监测.最后采用Matlab神经网络工具箱、C#程序语言、SQL Server数据库实现故障诊断专家系统软件设计.
文献关键词：
麻雀搜索算法(SSA);BP神经网络;故障诊断;专家系统
中图分类号：
作者姓名：
张福生;潘学文;路超
作者机构：
太原科技大学机械工程学院,山西太原030024
文献出处：
引用格式：
[1]张福生;潘学文;路超-.基于SSA优化BP神经网络的故障诊断系统研究)[J].中国工程机械学报,2022(01):81-85,90
A类：
B类：
SSA,故障诊断系统,煤矿井下,防爆,无轨胶轮车,故障问题,麻雀搜索算法,故障诊断方法,永磁驱动,驱动电机,振动信号,信号特征,仿真测试,测试效果,故障监测,Matlab,网络工具,工具箱,C#,程序语言,SQL,Server,故障诊断专家系统,系统软件,软件设计
AB值：
0.288792
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