【摘 要】
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为实时监控类矩形盾构偏心刀盘工作状态,提出一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络模型的在线故障预测方法。首先,利用现场检测的相关测量数据,建立“特征—故障”数据集;然后
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院,上海隧道工程股份有限公司机械制造分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51976130)
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为实时监控类矩形盾构偏心刀盘工作状态,提出一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络模型的在线故障预测方法。首先,利用现场检测的相关测量数据,建立“特征—故障”数据集;然后,利用最优权值与阈值由遗传算法获取的BP神经网络对数据集进行自我学习,构建工作期故障预测模型;最后,开发偏心刀盘监控系统,对刀盘工作状态进行在线预测。实验结果表明,GA-BP网络模型预测准确率达到93.3%,与传统BP网络模型相比提高6%。基于GA-BP网络的偏心刀盘在线故障预测方法可精准预测刀盘工作状态,满足应用设计要求,为盾构施工安全
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