【摘 要】
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为了解决矿用电机轴承故障难于快速诊断的问题,提出一种SCG优化的BP神经网络用于矿用电机轴承故障诊断以提高准确率和诊断速度,与无监督学习的聚类分析进行对比。实验采集到3
【基金项目】
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安徽理工大学研究生创新基金资助项目（2017CX2034）
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为了解决矿用电机轴承故障难于快速诊断的问题,提出一种SCG优化的BP神经网络用于矿用电机轴承故障诊断以提高准确率和诊断速度,与无监督学习的聚类分析进行对比。实验采集到3种故障和正常运行共448组数据,采用三层小波包分析对数据集进行能量谱提取,然后采用SCG-BP神经网络进行故障诊断分析。结果表明,采用SCG-BP神经网络可以对矿用电机的故障进行快速诊断,准确率远远高于聚类分析,对比不同规模的SCG-BP神经网络,得出选用第一层4个神经元的神经网络收敛速度快,对矿用电机轴承的故障识别率能够达到100%,取得
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