PCA-MGA-GRNN矿井通风机故障识别方法

作     者：李文华 杨子凝 王来贵 LI Wenhua;YANG Zining;WANG Laigui

作者机构：辽宁工程技术大学机械工程学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学力学与工程学院辽宁阜新123000 

出 版 物：《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 (Journal of Liaoning Technical University (Natural Science))

年 卷 期：2018年第37卷第2期

页      面：401-407页

学科分类：081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金(51474121) 辽宁省教育厅项目(L2014123) 

主　　题：矿井通风机 故障识别 广义递归神经网络(GRNN) 改进遗传算法(MGA) 主元分析(PCA) 

摘      要：为预防因矿井通风机故障而引起事故,基于生产安全及经济方面考虑,对矿井通风机故障类型进行准确、稳定、可靠的识别,提出将改进的遗传算法(MGA)与广义回归神经网络(GRNN)相耦合,从而实现对矿井通风机故障的能检测.通过研究通风机作业过程中振动信号与矿井通风机故障之间的关系,将其不同频率段能量值作为故障表征参数,并以相应的矿井通风机故障类型作为目标参数;对故障表征参数进行主元分析(PCA)计算后与目标参数作为GRNN的输入值与输出值加以训练;利用MGA优化GRNN的光滑因子参数,使其具有更好的网络性能,以此建立PCA-MGA-GRNN矿井通风机智能故障识别模型,结合实际的矿井通风机故障相关数据并经实验验证该模型的识别效果,同时与GA-BP、GA-GRNN、MGA-GRNN、SVM进行对比,实验结果表明该识别模型具有更好的运行速度,识别精度为0.96,可实现对矿井通风机故障类型的智能识别.