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矿井提升机故障诊断的相关工作

    随着提升机运行白动化程度和可靠性要求的提高,对其故障诊断技术的研究具有重要的积极意义。对于提升机系统的故障诊断,已有的研究成果主要集中在基于人工神经网络方法和传统的多类支持向量机方法。

     研究了利用人工神经网络对提升机制动系统进行安全监测和故障诊断。人工神经网络实际上是利用梯度下降调节权值,使目标函数达到极小,导致了神经网络过分强调克服学习错误而泛化性能不强,同时神经网络还有一些难以克服的缺陷,如隐层单元数目难以确定,网络最终权值受初始值影响较大等。神经网络分类器通常面临如何从有限的故障样本中得到具有较大推广能力的决策函数的问题。

   研究了基于传统多类支持向量机的提升机故障诊断系统。支持向量机是近儿年发展起来的一种学习机器,是结构风险最小化方法的近似实现,它具有严格的数学基础,通过学习,支持向量机可以白动寻找到那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出来的分类器可以最大化类之问的问隔,因而具有较好的推广能力和较高的分类准确率,能用于模式分类和非线性回归。

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点击次数:  更新时间:2015-11-22 22:29:43  【打印此页】  【关闭