基于优化模糊Petri网的矿井提升机故障诊断

基金项目:

山东省自然科学基金项目(ZR2012EEM021)

详细信息

Fault diagnosis of mine hoist based on optimizing fuzzy Petri networks

College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China

摘要: 为提高矿井提升机故障诊断的准确率，提出了一种基于优化模糊Petri网的矿井提升机故障诊断新方法。该方法首先利用动量BP网络对模糊Petri网的权值、阈值和可信度参数进行优化，然后使用优化好的模糊Petri网模型对矿井提升机进行故障诊断。测试结果表明, 该方法对参数优化收敛速度快，故障诊断结果正确率高，有一定的实用价值。
- 矿井提升机 /
- 故障诊断 /
- 模糊Petri网 /
- 动量BP网络
Abstract: In order to improve accuracy of fault diagnosis of mine hoist, a new fault diagnosis method of mine hoist based on optimizing fuzzy Petri networks was proposed. Firstly, momentum BP network was used to optimize weights, thresholds and reliability parameters of the fuzzy Petri networks, and then the optimal fuzzy Petri networks model was used for fault diagnosis of mine hoist. The test results show that the method has fast convergence rate of parameter and high accuracy of fault diagnosis of mine hoist, which has a certain practical value.
- mine hoist /
- fault diagnosis /
- fuzzy Petri networks /
- momentum BP networks

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