粗糙集神经网络结合故障诊断：提升煤矿带式输送机故障识别效率

本文主要探讨了一种针对煤矿带式输送机复杂故障问题的创新诊断方法。在传统的故障诊断中，由于煤矿带式输送机故障类型众多且各种故障征兆可能存在交叉，导致诊断过程往往难以准确、快速地定位故障，从而影响了故障处理的效率和可靠性。为解决这一问题，研究者提出了结合粗糙集理论与神经网络的诊断策略。 首先，该方法利用粗糙集属性约简算法对输入的故障征兆集进行优化。粗糙集是一种数据精简技术，通过删除不必要的信息，保留对故障诊断最有影响力的特征，形成一个最优的约简集。这样做的目的是减少输入数据的冗余，提高诊断模型的精度和效率。 接下来，约简后的最小条件属性集被输入到BP（Back Propagation）神经网络中进行训练。BP神经网络是一种多层前馈网络，通过反向传播算法调整权重，使网络能够在大量数据样本上进行学习和优化，逐步形成对故障模式的识别能力。通过不断的学习和迭代，神经网络能够逐步构建出诊断决策规则，即当遇到特定的故障征兆组合时，系统能够自动识别并判断出相应的故障类型。 在实际应用中，将约简后的测试征兆属性样本输入训练好的神经网络进行故障诊断，网络能够迅速做出精确的判断，提高了诊断的实时性和准确性。仿真结果验证了这种方法的有效性，证明了它能够有效地删除冗余信息，缩短网络训练时间，并显著提升带式输送机故障诊断的精度。 总结来说，这种结合粗糙集与BP神经网络的煤矿带式输送机故障诊断方法，通过数据精简和智能学习，克服了传统诊断方法的不足，为提高煤矿设备维护的效率和安全性提供了有力的技术支持。这对于保障煤矿生产过程的稳定运行和人员安全具有重要意义。