Elman神经网络在矿用通风机故障诊断中的应用

"基于Elman神经网络矿用通风机故障诊断的研究" 本文主要探讨了一种采用Elman神经网络进行矿用通风机故障诊断的方法。Elman神经网络是一种具有短期记忆功能的递归神经网络，适用于处理时间序列数据，因此在故障诊断领域表现出优越性。文章详细阐述了Elman神经网络的诊断原理、学习算法以及实施的技术流程。 首先，通过现场采集通风机运行时的信号特征数据，这些数据通常包括振动、噪声、电流等参数，这些参数的变化可以反映出设备的健康状态。对这些原始数据进行预处理，如归一化处理，以便于后续分析。接着，利用Elman神经网络选择合适的网络结构和参数，优化网络性能，使其能够准确地识别不同类型的故障模式。 相较于传统的BP（Back Propagation）神经网络，Elman神经网络在处理动态系统故障诊断时，具备更快的学习速度和更好的全局优化能力。它引入了反馈连接，可以捕获数据中的时序信息，避免了传统神经网络容易陷入局部最小值的问题，从而提高了诊断的准确性。 在实际应用中，Elman神经网络被用于风机故障的智能分类和诊断。具体实现过程中，可能涉及到如微控制器（如文中提到的PIC单片机）的数据采集、处理和显示。例如，代码片段展示了如何读取模拟信号（RA1），转换为数字值（AD_v1(0)），并将其在液晶显示屏（LCD）上显示，以监控风机的工作状态。当监测到的实际值（PV）低于预设安全阈值（SP）时，系统会触发相应的控制响应，如发出警告声音或执行其他保护措施。 实验结果显示，该系统基于Elman神经网络的故障诊断方法能够在较短的时间内完成自动调整，有效地实现了通风机的自动控制，增强了矿井安全生产的保障。尽管如此，该系统仍有进一步完善的空间，未来可以增加更多功能，如集成更多的传感器数据、开发更复杂的故障预测模型等，以提升矿井工作的效率和安全性。 参考文献列表提供了关于单片机应用、C语言编程、自动检测技术等相关领域的书籍，对于深入理解文章内容和进一步研究提供了参考资料。 本文通过结合Elman神经网络与实际的矿用通风机系统，提出了一种高效、可靠的故障诊断方案，对矿井安全生产的自动化管理具有重要意义。