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基于Elman神经网络矿用通风机故障诊断的研究

李建刚  任子晖  刘延霞  
【摘要】:介绍了一种基于Elman神经网络的通风机故障诊断的诊断原理,学习算法以及技术路线。通过对现场信号特征数据的采集以及归一化处理,对Elman神经网络选取最优的结构与参数,实现了煤矿主通风机故障类型的智能分类与诊断。与传统BP神经网络诊断结果相比较,Elman神经网络综合诊断性能更优。最后通过风机的故障诊断实例表明:Elman神经网络在提高学习速度上有了很大的改进,并且有效地抑制了传统神经网络容易陷于局部极小的缺陷,缩短了自主学习的时间,是风机故障诊断的有效方法。

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