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基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计

田志勇 谭继文

田志勇, 谭继文. 基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计[J]. 工矿自动化, 2010, 36(9): 26-29.
引用本文: 田志勇, 谭继文. 基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计[J]. 工矿自动化, 2010, 36(9): 26-29.
TIAN Zhi-yong, TAN Ji-wen. Design of Quantitative Detection System of Broken Wire for Steel Rope Based on BP Neural Network[J]. Industry and Mine Automation, 2010, 36(9): 26-29.
Citation: TIAN Zhi-yong, TAN Ji-wen. Design of Quantitative Detection System of Broken Wire for Steel Rope Based on BP Neural Network[J]. Industry and Mine Automation, 2010, 36(9): 26-29.

基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计

基金项目: 

国家自然科学基金项目(50475166)

浙江省教育厅科研项目(Y200906360)

详细信息
  • 中图分类号: TD532

Design of Quantitative Detection System of Broken Wire for Steel Rope Based on BP Neural Network

  • 摘要: 针对传统的钢丝绳断丝损伤定量检测系统检测精度不高的问题,提出了一种基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计方案。该系统由漏磁检测与处理电路获取钢丝绳损伤信号,由光码盘控制单片机对损伤信号进行等空间采样,经单片机处理后的损伤信号再上传至工控机,由工控机调用Matlab软件进行BP神经网络的训练,得到权重矩阵和阈值矩阵,然后由单片机程序进行BP神经网络的前向计算,从而实现钢丝绳断丝损伤的判定。检测结果表明,该系统对钢丝绳断丝损伤的识别率达到了86.9%,具有一定的实用性。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2010-09-10

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