基于神經網絡的礦井提升機監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、礦井提升機的故障診斷一直是煤礦安全領域十分必要且有意義的課題。本文對提升機制動系統(tǒng)故障診斷的實現做了研究和設計。根據提升機制動系統(tǒng)的特點，采用人工神經網絡BP算法，利用嵌入式系統(tǒng)進行數據采集，初步實現了提升機制動系統(tǒng)故障診斷。
　　文中首先簡述了目前礦井提升設備的監(jiān)測方法與系統(tǒng)組成，介紹了人工神經網絡概況，初步介紹了神經網絡的學習方法，著重討論了BP神經網絡在提升機故障診斷中應用的可行性和優(yōu)缺點。
　　接下來，根據利用嵌入式

2、系統(tǒng)進行硬件設計具有低功耗，集成度高，體積小，成本低等優(yōu)點，選取了一款性能優(yōu)異的ARM芯片S3C44BOX，設計了硬件接口電路。由于S3C44BOX不帶MMU，這使得系統(tǒng)沒有足夠的硬件支持虛擬內存管理技術，因此本系統(tǒng)采用μClinux作為嵌入式操作系統(tǒng)。在移植了μClinux操作系統(tǒng)的基礎上設計了部分應用程序。
　　最后，通過對提升機制動系統(tǒng)故障特點的研究，建立了基于BP神經網絡的故障診斷系統(tǒng)，確定了神經網絡每一層的神經元數，并利

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