【摘 要】
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矿井通风机监控系统有效地保障通风机的正常运行,针对监控系统中众多的传感器和执行器故障,BP神经网络对正常状态和故障状态分别进行训练,将得到的网络结构、权值和阈值进行
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矿井通风机监控系统有效地保障通风机的正常运行,针对监控系统中众多的传感器和执行器故障,BP神经网络对正常状态和故障状态分别进行训练,将得到的网络结构、权值和阈值进行存储,再通过容错控制中的重构,对故障点进行诊断和处理。利用风量传感器进行了仿真实验,证明基于BP神经网络的容错控制可以有效地修正传感器故障,从而推广至监控系统的所有传感器。
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