【摘 要】
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[目的]尽早检测出棉花采摘机可能发生的故障,减少大型故障造成的巨大损失。[方法]提出了一种基于BPAdaboost算法的预维修方法用于检测棉花采摘机故障情况。首先采集棉花采摘
【机 构】
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山西农业大学信息科学与工程学院,西北工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家863项目（2015BAF32B02）, 山西农业大学科技创新基金（2016001）
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[目的]尽早检测出棉花采摘机可能发生的故障,减少大型故障造成的巨大损失。[方法]提出了一种基于BPAdaboost算法的预维修方法用于检测棉花采摘机故障情况。首先采集棉花采摘机8个核心部件的工况参数信息作为故障特征参数,然后将故障特征参数作为BP神经网络的输入值,构造BP神经网络弱预测器,最后通过多个BP神经网络弱预测器构建Adaboost强预测器模型。[结果]用采集到的棉花采摘机实际工况数据验证Adaboost强预测器模型的性能,模型预测准确率达94.7%。[结论]该算法可以有效地对棉花采摘机的故障进行
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