模拟退火优化BP神经网络在矿井通风机故障诊断中的高效应用

"模拟退火BP神经网络在矿用通风机故障诊断中的应用" 本文主要探讨了如何利用模拟退火算法优化BP神经网络，以提升矿用通风机的故障诊断精度。矿井通风机作为煤矿安全生产的关键设备，其故障诊断的准确性至关重要。传统的BP神经网络虽然具有自我学习和容错能力，但在解决复杂问题时可能会陷入局部最优，导致诊断结果不准确。 模拟退火算法是一种基于物理退火过程的全局优化方法，能够避免BP神经网络在训练过程中陷入局部最优，提高网络的泛化能力。在该研究中，模拟退火算法被用来调整BP神经网络的连接权重和阈值，以更全面地搜索解决方案空间。通过对40组检测样本的分析，BP神经网络和优化后的SABP（模拟退火BP）网络的准确率分别达到了92.5%和97.5%，显示出SABP网络在诊断精度上的显著提升。 该故障诊断模型具有高预测准确性、良好的稳定性，对于实时监测和预防矿井通风机故障具有重要意义。在实际生产环境中，这种基于模拟退火算法的BP神经网络模型可以提供更可靠的故障预警，降低煤矿事故风险，保障生产安全。 此外，关键词"矿用通风机"强调了该研究的应用领域，"故障诊断"指出研究的核心任务，"模拟退火算法"和"BP神经网络"揭示了实现这一目标的技术手段。该文发表于《黑龙江科技大学学报》，属于工程技术类学术期刊，表明了该研究在工程实践和理论研究中的价值。文章的文献标志码"A"可能表示其为应用型研究，对实际工作有直接指导意义。 模拟退火算法优化的BP神经网络模型为矿用通风机故障诊断提供了一种有效且精准的方法，其在提升诊断效率和减少误诊率方面的优势，对于煤矿行业的安全运营具有深远影响。