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一种井下瓦斯传感器故障辨识方法

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摘要鉴于目前煤矿井下瓦斯传感器故障辩识速度慢、辩识准确度不高等缺陷，提出基于小波包分解与砸BF神经网络的瓦斯传感器故障辨识方法.采用小波包分解提取瓦斯传感器故障特征向量并输入至RBF神经网络，应用粒子群-人工蜂群（PSO-ABC）算法优化砸BF神经网络结构参数，并通过大量的瓦斯传感器样本对砸BF神经网络模型进行训练和检测.实验分析表明：本方法的辨识速度快、诊断正确率高，为精准辩识瓦斯传感器故障提供一种更加科学高效的新途径.

DOI wjvrgkrn47/1950474

作者乔维德;周晓谋

机构地区不详

出处《石家庄学院学报》 2017年3期

关键词瓦斯传感器小波包分解 RBF神经网络粒子群-人工蜂群算法故障辨识

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2017年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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石家庄学院学报

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