典型文献
基于混合GA-BP的水泥生产线回转窑轴承故障诊断研究
文献摘要：
针对水泥生产设备在生产过程中的状态及故障类型不易被诊断的情况,通过在水泥生产线中的回转窑驱动装置轴承上布置传感器,对所采集到的数据使用均值分析法进行特征参数提炼;本文分别构建基于BP神经网络、GA智能诊断算法和混合GA-BP神经网络的故障诊断模型并进行求解;通过对输出的结果进行对比发现,基于混合GA-BP神经网络在故障诊断准确率、模型训练损失率、收敛时的迭代次数等方面均表现的比BP神经网络和GA智能算法优越,同时混合GA-BP神经网络波形的稳定性强,网络收敛性能好,平均误差低.这表明混合GA-BP神经网络应用在设备故障诊断时,不仅具备了BP神经网络和GA智能算法学习方面的优点,而且在很大程度上弥补了对预测数据的"过拟合"以及陷入"局部最优"的不足.实验对比结果表明,基于混合GA-BP的模型在对水泥生产设备进行故障诊断时的效果更好,在故障预测过程中表现出强大的全局择优能力,可以更好的应用到故障诊断中.
文献关键词：
水泥设备;故障诊断;回转窑;BP神经网络;混合GA-BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
梅向福;唐红涛;李冰;高晟博
作者机构：
华新水泥股份有限公司, 湖北 武汉 430000;武汉理工大学机电工程学院,湖北 武汉 430000
文献出处：
引用格式：
[1]梅向福;唐红涛;李冰;高晟博-.基于混合GA-BP的水泥生产线回转窑轴承故障诊断研究)[J].山东工业技术,2022(03):47-53
A类：
B类：
GA,水泥生产线,回转窑,轴承故障诊断,诊断研究,生产设备,故障类型,驱动装置,数据使用,智能诊断,故障诊断模型,故障诊断准确率,模型训练,损失率,迭代次数,智能算法,网络收敛,收敛性能,平均误差,网络应用,设备故障诊断,预测数据,过拟合,局部最优,实验对比,故障预测,择优,水泥设备
AB值：
0.294247
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