留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计

田志勇 谭继文

田志勇, 谭继文. 基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计[J]. 工矿自动化, 2010, 36(9): 26-29.
引用本文: 田志勇, 谭继文. 基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计[J]. 工矿自动化, 2010, 36(9): 26-29.
TIAN Zhi-yong, TAN Ji-wen. Design of Quantitative Detection System of Broken Wire for Steel Rope Based on BP Neural Network[J]. Industry and Mine Automation, 2010, 36(9): 26-29.
Citation: TIAN Zhi-yong, TAN Ji-wen. Design of Quantitative Detection System of Broken Wire for Steel Rope Based on BP Neural Network[J]. Industry and Mine Automation, 2010, 36(9): 26-29.

基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计

基金项目: 

国家自然科学基金项目(50475166)

浙江省教育厅科研项目(Y200906360)

详细信息
  • 中图分类号: TD532

Design of Quantitative Detection System of Broken Wire for Steel Rope Based on BP Neural Network

  • 摘要: 针对传统的钢丝绳断丝损伤定量检测系统检测精度不高的问题,提出了一种基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计方案。该系统由漏磁检测与处理电路获取钢丝绳损伤信号,由光码盘控制单片机对损伤信号进行等空间采样,经单片机处理后的损伤信号再上传至工控机,由工控机调用Matlab软件进行BP神经网络的训练,得到权重矩阵和阈值矩阵,然后由单片机程序进行BP神经网络的前向计算,从而实现钢丝绳断丝损伤的判定。检测结果表明,该系统对钢丝绳断丝损伤的识别率达到了86.9%,具有一定的实用性。

     

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  20
  • HTML全文浏览量:  2
  • PDF下载量:  4
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 刊出日期:  2010-09-10

目录

    /

    返回文章
    返回