作者：尹同舟,唐至威,杨健健,吴淼 单位：煤炭科学研究总院 出版：《煤炭科学技术》2016年第09期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFMTKJ2016090240 DOC编号：DOCMTKJ2016090249 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了提高部分断面掘进机截割部故障诊断的有效性和准确性，提出基于多传感器信息BP神经网络的掘进机截割部故障诊断方法，对EBZ-160型掘进机截割部是否发生故障进行诊断。利用自适应学习速率法和附加动量法相结合的方法(快速BP法)，解决BP神经网络原有算法收敛速度慢和存在局部极小值的问题；利用多个传感器采集掘进机截割部状态信号，并通过对掘进机截割部状态信号进行数据分析，提取多组特征向量并建立了掘进机截割部特征数据库。运用BP神经网络对样本数据进行训练，实例分析结果表明，该方法能够有效地监测并诊断掘进机截割部健康状态，诊断精度和准确率较高。

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