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申请/专利权人：辽宁工程技术大学
摘要：本发明公开了一种基于PCA‑GA‑BP神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法及系统，本方法包括：数据采集模块通过振动传感器和油液传感器采集皮带机传动装置运行状态的参数数据；数据预处理模块对振动信号和油液信号进行特征提取，并采用主成分分析法PCA对振动特征集和油液特征集进行降维融合；故障诊断模块提取降维融合后的故障特征集，输入到GA‑BP神经网络故障诊断模型中对皮带机传动装置进行故障诊断。采集皮带机传动装置的振动和油液信号，较好的克服了单一传感器可能无法提供足够的信息来准确诊断故障的问题，提高了故障诊断的精度和可靠性；采用主成分分析法对特征集进行降维，解决了数据量大且冗余的问题，减少了计算负担，加快了处理速度，进一步提高故障诊断的效率和准确性；采用GA‑BP神经网络对皮带机传动装置进行故障诊断，解决了BP神经网络模型易于陷入局部最优的问题，提高了网络训练精度和训练速度。本发明适用于皮带机传动装置的故障诊断，且诊断结果精度较高，方便运行维护人员及时对故障进行处理，从而减少不必要的损失。
主权项：1.一种基于PCA-GA-BP神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法，其特征在于，包括：数据采集模块（1）通过振动传感器和油液传感器采集皮带机传动装置运行状态的参数数据；通讯模块（2）用于连接其他各模块，在模块间进行数据传输；数据预处理模块（3）对振动数据和油液数据进行特征提取，并采用主成分分析法PCA对振动特征集和油液特征集进行降维融合；故障诊断模块（4）提取降维融合后的特征集，输入到GA-BP神经网络故障诊断模型中对皮带机传动装置进行故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁工程技术大学 一种基于PCA-GA-BP神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法及系统
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