一种井下瓦斯传感器故障辨识方法

来源 :石家庄学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dahinter11

【摘要】

：

鉴于目前煤矿井下瓦斯传感器故障辩识速度慢、辩识准确度不高等缺陷，提出基于小波包分解与砸BF神经网络的瓦斯传感器故障辨识方法.采用小波包分解提取瓦斯传感器故障特征向量

【作者】

：

乔维德周晓谋

【机构】

：

无锡开放大学科研与质量控制处,中国矿业大学机电工程学院

【出处】

：

石家庄学院学报

【发表日期】

：

2017年3期

【关键词】

：

瓦斯传感器小波包分解 RBF神经网络粒子群-人工蜂群算法故障辨识 gas sensor wavelet packet decomposition RB

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鉴于目前煤矿井下瓦斯传感器故障辩识速度慢、辩识准确度不高等缺陷，提出基于小波包分解与砸BF神经网络的瓦斯传感器故障辨识方法.采用小波包分解提取瓦斯传感器故障特征向量并输入至RBF神经网络，应用粒子群-人工蜂群（PSO-ABC）算法优化砸BF神经网络结构参数，并通过大量的瓦斯传感器样本对砸BF神经网络模型进行训练和检测.实验分析表明：本方法的辨识速度快、诊断正确率高，为精准辩识瓦斯传感器故障提供一种更加科学高效的新途径.

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