GA-PSO混合优化神经网络提升连续采煤机运煤系统故障诊断

"基于GA-PSO混合优化神经网络的连续采煤机运煤系统故障诊断"这篇论文由李晓豁和张景晖两位作者共同完成，他们来自辽宁工程技术大学机械工程学院。该研究针对的是连续采煤机运煤系统，这是一个关键设备，任何故障都可能导致采煤机停工，从而显著降低生产效率。论文的核心内容是针对连续采煤机运煤系统常见的故障及其原因进行深入分析。 传统的故障诊断方法往往依赖于BP神经网络，但存在易陷入局部极小值和收敛速度慢的问题。为了克服这些问题，作者提出了利用遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）的混合优化策略来改进BP神经网络。GA-PSO混合算法结合了遗传算法的优点，如全局搜索能力，以及粒子群算法的快速收敛性，能够有效地避免局部最优，提升神经网络的学习效率和诊断精度。 在论文中，作者首先介绍了运煤系统的结构和关键部件，如液压系统、底轴、张紧装置、升降和摆动液压缸等，然后详细描述了各种故障的表现形式，如刮板链速度异常、噪声振动、温度过高、运动控制问题等。研究方法部分详细阐述了如何运用GA-PSO混合优化神经网络模型进行故障检测，并指出这种方法的优势在于能够提供更准确、更快速的故障诊断结果。 此外，论文还提到了研究的背景，即连续采煤机运煤系统故障对生产的影响以及当前传统方法的局限性，强调了对混合优化方法的必要性和创新性。本研究还得到了国家自然科学基金项目的资助，显示出其学术价值和社会应用价值。 这篇文章探讨了在煤炭行业中一个关键环节——连续采煤机运煤系统的故障诊断问题，通过引入GA-PSO混合优化技术，提升了神经网络的性能，为提高设备维护效率和生产率提供了新的解决方案。"