非线性BP算法优化Weibull分布下的刮板输送机可靠性寿命预测

本文主要探讨了在刮板输送机可靠性寿命预测中，如何通过优化Weibull分布的参数来提高预测精度。刮板输送机作为采煤工作面的核心机电设备，其稳定运行对于保障安全生产至关重要。传统的Weibull分布模型常用于评估设备的可靠性寿命，但线性方法估计参数时，由于故障数据的非线性特性，可能导致预测结果存在较大的误差。 为了克服这一问题，研究人员提出了一种利用非线性神经网络BP算法对Weibull分布参数进行优化的方法。BP算法，即反向传播算法，是一种广泛应用在机器学习中的训练神经网络的方式，特别适用于处理复杂的非线性问题。在本研究中，该算法被用来调整Weibull分布的形状参数（通常表示设备失效的速率）和规模参数（反映设备的平均寿命），以更准确地反映刮板输送机的实际可靠性能。 通过实验数据分析，使用BP算法优化后的Weibull分布参数，与实际设备的寿命指标相比，预测误差明显减小，从而显著提高了刮板输送机可靠性寿命预测的精度。这对于预防设备早期故障、维护计划和资源分配具有实际价值，有助于提升整个采煤工作的效率和安全性。 研究者张永强、马宪民和杨洁分别来自西安科技大学电控学院和神华宁煤集团矿山机械制造维修分公司，他们的研究成果发表在《煤炭工程》杂志上，2017年第四期，文章编号为1671-0959(2017)01-0106-04。这篇论文不仅提供了理论分析，还为机电设备可靠性领域的实践者提供了一种实用且有效的预测工具。 本文的研究为刮板输送机的可靠性管理和预测提供了一种新颖且精确的方法，对于提升煤炭行业的整体运营水平具有重要意义。