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基于主成分分析和BP神经网络的钢丝绳断丝定量检测方法

     

摘要

针对目前钢丝绳断丝定量检测中存在的问题,充分利用主成分分析与BP神经网络的优点,提出了基于主成分分析与BP神经网络相结合的钢丝绳断丝定量检测方法.采用主成分分析法对钢丝绳断丝信号的原始特征属性进行预处理,得到钢丝绳断丝信号主成分特征属性,并以此作为BP神经网络的输入,建立钢丝绳断丝信号主成分特征属性与断丝数目之间的关系,并对钢丝绳断丝数目进行预测;主成分分析方法减少了原始特征属性的维数,消除了属性之间的相关性;同时,主成分特征属性作为BP神经网络的输入,也简化了网络的结构.实例测试结果表明,基于主成分分析的神经网络钢丝绳断丝检测方法与常规BP神经网络方法相比,具有更高的检测精度和更少的计算量.

著录项

  • 来源
    《振动与冲击》|2018年第18期|271-276|共6页
  • 作者单位

    河南理工大学现代教育技术中心,河南焦作454000;

    哈密豫新能源产业研究院有限责任公司,新疆哈密839000;

    华北科技学院环境工程学院,北京101601;

    哈密职业技术学院信息网络中心,新疆哈密839000;

    河南理工大学现代教育技术中心,河南焦作454000;

    哈密职业技术学院机电系,新疆哈密839000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP532;
  • 关键词

    钢丝绳; 断丝; 主成分分析(PCA); 神经网络;

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