基于PCA-GA-BP的采煤机健康智能评估提升方法

本研究聚焦于解决采煤机健康状态评估中的问题，当前存在的挑战主要体现在评估指标权重不易精确确定，可能导致评估结果的准确性受限，以及单一评估算法在处理复杂问题时搜索能力和抗干扰性不足。为提升评估的精度和效率，作者提出了一个创新的方法——基于主成分分析（PCA）与遗传算法（GA）优化的BP神经网络（PCA-GA-BP算法）。这种方法的关键步骤包括： 1. 选择监测点位：首先，根据采煤机的结构和工作原理，确定关键状态监测点，收集反映其健康状况的相关参数。 2. 数据预处理：利用PCA进行数据降维和特征提取，通过减少输入参数的数量和复杂性，提高BP神经网络的学习效率，避免过多噪声对模型的影响。 3. 全局优化：引入遗传算法（GA）来优化BP神经网络的权重，增强其寻优能力，确保找到更接近全局最优解的权值配置。 4. 构建智能评估模型：通过训练，构建基于PCA和GA优化的BP神经网络模型，该模型能够自动处理降维后的状态参数，实现智能评估。 5. 自学习与决策：评估模型具有自学习和自我调整的能力，能实时分析采煤机的状态，输出健康状态的智能判断结果。 通过实验验证，采用PCA-GA-BP算法的健康状态评估方法表现出显著优势。它在评估采煤机健康状态时，不仅提高了评估的准确性，达到97.08%，而且训练时间缩短，评估流程简化，使得整个过程更加高效。与传统的单一BP神经网络相比，这种方法具有更高的准确性和稳定性，对于提高采煤机的工作效率和预防潜在故障具有实际应用价值。