基于LM-BP神经网络的起重机制动器故障识别系统研究  被引量:6

Research on fault identification system of crane brake based on LM-BP neural network

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作  者:何常远 马润梅[1] 丁克勤[2] 

机构地区:[1]北京化工大学,北京100029 [2]中国特种设备检测研究院,北京100029

出  处:《起重运输机械》2017年第12期92-94,共3页Hoisting and Conveying Machinery

基  金:国家高技术研究发展计划(863计划;2015AA043702)

摘  要:研究了液压盘式制动器的故障种类,使用基于LM算法改进的BP神经网络作为系统框架,利用制动器故障状态数据进行网络训练,最后通过训练好的网络识别待测样本故障原因,结果与实际情况相符,表明使用LM-BP神经网络进行制动器故障识别快速、有效。The paper deals with the fault type of hydraulic disc brake. An improved LM algorithm based BP neural network is taken as system framework, and fault data of brake is used for network training. Finally, the trained network is used to identify why test sample fails. The result agrees with the practice, showing that LM-BP neural network is fast and effective in identifying brake fault.

关 键 词:门式起重机 盘式制动器 BP神经网络 LM算法 故障诊断 

分 类 号:TH21[机械工程—机械制造及自动化]

 

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