基于灰色理论和BP神经网络的多绳摩擦提升机钢丝绳张力不平衡预测  

Prediction for Tension Imbalance of Wire Ropes in Multi-rope Friction Hoist Based on Grey Theory and BP Neural Network

作　　者：马金山[1] 杨兆建[1] 

机构地区：[1]太原理工大学机械工程学院,太原030024

出　　处：《煤矿机械》2011年第2期53-55,共3页Coal Mine Machinery

基　　金：山西省科技基础条件平台建设项目(051005)

摘　　要：对多绳摩擦提升机钢丝绳张力不平衡进行预测和预警,既有利于保证生产安全,又能节约成本,合理安排生产计划。提出了新陈代谢GM(1,1)灰色模型和BP神经网络相结合的混合模型,对钢丝绳张力不平衡程度进行预测。试验结果证明了该模型的有效性,为钢丝绳张力不平衡预测研究提供参考依据。Prediction and precaution for tension imbalance of wire ropes in the multi-rope fricuon hOiSt not only ensures production safety,but also saves cost and reasonably arranges work plan. A hybrid model combining the advantages of metabolic GM （1,1） grey model and BP neural network is put forward which is used to predict for the tension imbalance degree of wire ropes.Exparimental results show the validity of the model and provides a reference for the prediction of tension imbalance of wire ropes.

关 键 词：灰色理论 BP神经网络 灰色BP神经网络 多绳摩擦提升机 

分 类 号：TD534[矿业工程—矿山机电] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]