节点文献

基于BP神经网络的钢丝绳断丝定量检测

Quantative test of broken wire for steel rope based on the back-propagation artificial neural networks

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 田志勇张耀谭继文

【Author】 TIAN Zhi-yong~1,ZHANG Yao~1,TAN Ji-wen~2(1.Department of Electrical Engineering,Zhejiang Institute of Mechanical & Electrical Engineering,Hangzhou 310053;2.College of Mechanical Engineering,Qingdao Technological University,Qingdao 266033,China)

【机构】 浙江机电职业技术学院电气工程系青岛理工大学机械工程学院 浙江杭州310053浙江杭州310053山东青岛266033

【摘要】 针对目前钢丝绳断丝检测定量识别中存在的问题,提出了基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤信号的模式识别方法.运用MATLAB工具箱建立了钢丝绳断丝损伤定量识别的BP网络模型,通过模拟和实际检测,断丝损伤识别的准确率达到86.9%,验证了网络的可靠性和实用性.

【Abstract】 To counter the exist problem in quantative test of broken wire for steel rope,a pattern recognition method of steel rope fault signal was put forward based on back-propagation network.A back-propagation network model for quantitative identification of steel rope fault signal was set up by using the toolbox of MATLAB.According to simulative and real detection,the veracity of boreken is 86.9%,its reliability and practicality were validated.

【关键词】 钢丝绳断丝定量检测
【Key words】 steel ropebroken wirequantative test
【基金】 国家自然科学基金资助项目(50475166);山东省自然科学基金资助项目(Y2002F09)
  • 【文献出处】 煤炭学报 ,Journal of China Coal Society , 编辑部邮箱 ,2006年02期
  • 【分类号】TD532
  • 【被引频次】37
  • 【下载频次】375
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络