【摘 要】
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门式起重机常用于室外装卸作业,其制动系统是货物运输过程减速停车的关键,对门式起重机的在线实时监测及故障诊断、识别十分重要.本文通过研究液压盘式制动器的故障种类,使用基于LM算法改进的BP神经网络作为系统框架,利用制动器故障状态数据进行网络训练,最后通过训练好的网络识别待测样本故障原因,结果与实际情况相符,表明使用LM-BP神经网络进行制动器故障识别快速、有效.
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门式起重机常用于室外装卸作业,其制动系统是货物运输过程减速停车的关键,对门式起重机的在线实时监测及故障诊断、识别十分重要.本文通过研究液压盘式制动器的故障种类,使用基于LM算法改进的BP神经网络作为系统框架,利用制动器故障状态数据进行网络训练,最后通过训练好的网络识别待测样本故障原因,结果与实际情况相符,表明使用LM-BP神经网络进行制动器故障识别快速、有效.
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