作者：乔维德,周晓谋 单位：石家庄学院 出版：《石家庄学院学报》2017年第03期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSSZK2017030080 DOC编号：DOCSSZK2017030089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 鉴于目前煤矿井下瓦斯传感器故障辩识速度慢、辩识准确度不高等缺陷，提出基于小波包分解与砸BF神经网络的瓦斯传感器故障辨识方法.采用小波包分解提取瓦斯传感器故障特征向量并输入至RBF神经网络，应用粒子群-人工蜂群(PSO-ABC)算法优化砸BF神经网络结构参数，并通过大量的瓦斯传感器样本对砸BF神经网络模型进行训练和检测.实验分析表明：本方法的辨识速度快、诊断正确率高，为精准辩识瓦斯传感器故障提供一种更加科学高效的新途径。

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