基于神经网络的起重机运行可靠性状态监测  

Status monitoring for crane operation reliability based on neural network

作　　者：禹建丽[1] 周瑞芳[2] 

机构地区：[1]郑州航空工业管理学院,郑州450046 [2]中原工学院,郑州450007

出　　处：《起重运输机械》2015年第12期100-105,共6页Hoisting and Conveying Machinery

基　　金：河南省自然科学基金项目资助(142102210077;142102210105);郑州市科技攻关项目资助(131PPTGG418-2)

摘　　要：利用BP神经网络研究起重机运行可靠性状态监测,建立塔式起重机运行状态在线监测的神经网络模型,并对模型的稳定性进行实验研究。结果表明,神经网络模型可以对塔式起重机的运行状态进行准确的判断,对故障进行有效预测,为提高起重机运行的可靠性和安全性提供有效的技术支撑。BP neural network is used to study the status monitoring on crane operation reliablhty, the neural network model is developed for online monitoring of crane operation reliability, with test study on stability of the model. The result shows that the neural network model can precise determine the operating status of the tower crane and effectively predict fault, providing technical support to reliable and safe operation of the crane.

关 键 词：塔式起重机 BP神经网络 状态监测 模型 

分 类 号：TH213.3[机械工程—机械制造及自动化] TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]