RBF神经网络的矿井风速故障源

赵丹; 陈占君; 王东; 黄福军; 王大伟

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为解决井下风速传感器获得的风速异常数据确定故障源位置问题,采用RBF神经网络方法确定可能引起各分支风速异常的分支集合,即建立通风系统故障巷道范围库,再通过对分支的灵敏度进行排序来选择故障巷道诊断的优先级.研究结果表明:RBF神经网络被训练好后,就可以不用建立具体的数学模型,得到整个网络各分支风量与风阻之间的关系.

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来源
《辽宁工程技术大学学报：自然科学版》 |2013年第6期|749-753|共5页
作者
赵丹; 陈占君; 王东; 黄福军; 王大伟;
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作者单位

辽宁工程技术大学安全科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类矿井通风;
关键词
矿山安全; 故障源; 诊断; RBF; 灵敏度; 传感器; 分支; 风阻;

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