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基于模糊Petri网和状态监测的井下水泵故障诊断

高正中 龚群英 赵丽娜 许焕奇 肖佳宜

高正中,龚群英,赵丽娜,等.基于模糊Petri网和状态监测的井下水泵故障诊断[J].工矿自动化,2016,42(5):28-31..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.05.007
引用本文: 高正中,龚群英,赵丽娜,等.基于模糊Petri网和状态监测的井下水泵故障诊断[J].工矿自动化,2016,42(5):28-31..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.05.007
GAO Zhengzhong, GONG Qunying, ZHAO Lina, et al. Fault diagnosis of underground water pump based on fuzzy Petri net and condition monitoring[J]. Industry and Mine Automation, 2016, 42(5): 28-31. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.05.007
Citation: GAO Zhengzhong, GONG Qunying, ZHAO Lina, et al. Fault diagnosis of underground water pump based on fuzzy Petri net and condition monitoring[J]. Industry and Mine Automation, 2016, 42(5): 28-31. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.05.007

基于模糊Petri网和状态监测的井下水泵故障诊断

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.05.007
基金项目: 

中国博士后科学基金项目(2015T80729)

青岛市博士后研究人员应用研究项目(2015190)

详细信息
  • 中图分类号: TD442

Fault diagnosis of underground water pump based on fuzzy Petri net and condition monitoring

  • 摘要: 为了快速找到井下水泵故障的原因,建立了一种基于模糊Petri网和状态监测的井下水泵故障诊断模型。首先通过井下排水设备状态监测系统测得水泵故障的振动信号,经过振动分析后,对获得的水泵故障样本进行学习训练;然后在水泵故障诊断的模糊Petri网模型结构上,引入神经网络中的BP算法对权值、阈值和置信度等参数进行网络优化训练。实例分析结果表明,该模型能较准确地找到水泵故障原因,具有较好的准确性、快速性和适应性。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2016-05-10

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