基于神经网络和D-S证据理论的采煤机故障诊断方法研究

基于神经网络和D-S证据理论的采煤机故障诊断 本论文提出了基于神经网络和D-S证据理论的采煤机故障诊断方法，旨在解决当前采煤机故障诊断系统中存在的不精确、不确定问题。该方法通过将BP人工神经网络和改进的D-S证据理论相结合，实现了采煤机传感信息的在线融合与故障的在线诊断，大大提高了采煤机故障诊断系统的实时性和准确性。 一、采煤机故障诊断的重要性 采煤机是煤炭生产中的关键设备，其运行状态直接影响着煤炭生产的效率和安全性。因此，采煤机的故障诊断是非常重要的。但是，当前采煤机故障诊断系统中存在不精确、不确定问题，无法实时准确地诊断采煤机的故障和异常工作状态。 二、信息融合原理 信息融合原理是指将多种信息源的信息进行融合，以获得更加准确和可靠的信息。该原理广泛应用于各个领域，包括机器人、自动控制、计算机视觉等。在采煤机故障诊断中，信息融合原理可以用于融合采煤机传感信息，实现采煤机故障的在线诊断。 三、BP人工神经网络 BP人工神经网络是一种常用的机器学习算法，能够学习和存储大量的数据。该算法广泛应用于图像识别、自然语言处理、机器学习等领域。在采煤机故障诊断中，BP人工神经网络可以用于学习采煤机传感信息，实现采煤机故障的在线诊断。 四、D-S证据理论 D-S证据理论是一种基于证据理论的推理方法，能够处理不确定和不精确的信息。该理论广泛应用于机器人、自动控制、计算机视觉等领域。在采煤机故障诊断中，D-S证据理论可以用于处理采煤机传感信息中的不确定和不精确信息，实现采煤机故障的在线诊断。 五、采煤机故障诊断模型 本论文提出的采煤机故障诊断模型基于BP人工神经网络和改进的D-S证据理论相结合。该模型包括两个部分：采煤机传感信息的在线融合和故障的在线诊断。采煤机传感信息的在线融合是指将多种采煤机传感信息进行融合，以获得更加准确和可靠的信息。故障的在线诊断是指使用BP人工神经网络和D-S证据理论对采煤机传感信息进行分析，实现采煤机故障的在线诊断。 六、实验结果 实验结果表明，本论文提出的基于BP人工神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法能够及时准确地诊断采煤机的故障及异常工作状态。该方法大大提高了采煤机故障诊断系统的实时性和准确性，为煤炭生产提供了强有力的技术支持。 七、结论 本论文提出了基于神经网络和D-S证据理论的采煤机故障诊断方法，旨在解决当前采煤机故障诊断系统中存在的不精确、不确定问题。该方法通过将BP人工神经网络和改进的D-S证据理论相结合，实现了采煤机传感信息的在线融合与故障的在线诊断，大大提高了采煤机故障诊断系统的实时性和准确性。该方法为煤炭生产提供了强有力的技术支持，具有很高的应用价值。