一种基于PSO-BP算法的带式输送机故障诊断方法、装置及设备

摘要

本发明公开了一种基于PSO‑BP算法的带式输送机故障诊断方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过获取带式输送机的各种故障类型下检测传感器的检测数据，设置对应的故障标签，而后进行预处理并将其分成训练集和测试集，利用训练集通过粒子群优化算法对预设的BP神经网络模型进行训练，并利用测试集进行精度测试，最后将待诊断的检测数据输入到PSO‑BP神经网络模型中，得到对应的故障类型诊断结果，由于将深度学习理论应用于带式输送机的故障诊断中，通过建立具有最优权值和阈值的PSO‑BP神经网络模型对待诊断的检测数据进行处理，精确快速地得到带式输送机的故障类型诊断结果，从而能够有效提高带式输送机故障诊断的准确率，避免出现故障误报的情况。