基于粒子群优化RBF神经网络的煤矿通风机故障诊断  

作　　者：熊伟[1] 程加堂[1] 徐绍坤[1] 

机构地区：[1]红河学院工学院,云南蒙自661100

出　　处：《煤矿安全》2011年第9期143-145,共3页Safety in Coal Mines

基　　金：红河学院科研资助项目(10XJY117)

摘　　要：为了提高煤矿通风机故障诊断的准确性,采用了一种粒子群优化RBF神经网络的方法。利用粒子群容易实现等特点,对RBF网络的中心、宽度以及连接权重进行优化,并用优化好的神经网络对通风机进行故障诊断。仿真结果表明,该方法具有较好的分类效果,适用于通风机的故障诊断,是一种实用的故障诊断方法。

关 键 词：粒子群 通风机 神经网络 故障诊断 

分 类 号：TD724[矿业工程—矿井通风与安全]