[发明专利]一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法在审
| 申请号： | 202010068257.6 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111291518A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 苏旭;孙云云;韩滨旭 | 申请（专利权）人： | 上海电气集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G05B19/4065;B02C25/00 |
| 代理公司： | 上海申新律师事务所 31272 | 代理人： | 吴轶淳 |
| 地址： | 200050 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法，包括如下步骤：S1：基于遗传算法对BP神经网络优化网络结构、网络初始权值与阈值；S2：训练BP神经网络，计算模型误差；S3：更新网络权值与阈值；S4：判断是否满足模型精度，若是，计算状态变量的平均影响值MIV，作为相关性评价指标；S5：将破碎机的状态变量作为输入变量，破碎机刀具的磨损程度作为输出变量，确定输入变量对输出变量的正负相关性及影响大小，根据筛选出的指标参数判断破碎机刀具的磨损程度。本发明的一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法操作简便、缩短了检测的时间、提高了检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 破碎 刀具 磨损 程度 判断 方法 | ||
【主权项】：
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