基于BP神經網絡混凝土泵車臂架故障預測研究

核心提示：針對混凝土泵車臂架結構復雜,故障頻繁發(fā)生的特點,提出了一種基于BP神經網絡臂架故障預測方法.臂架在工作過程中,工況參數(shù)的不同直接影響到臂架關鍵點應變大小.基于此,引入BP神經網絡,選取臂架傾角、臂架加速度作為輸入量,臂架應變作為輸出量,構建了3層BP神經網絡模型.通過構造試驗方案獲取樣本數(shù)據(jù),隨機選取訓練集、測試集,利用MATLAB工具對BP神經網絡進行訓練和驗證,并對臂架故障進行了預測.實例驗證了BP神經網絡對臂架故障預測方法的可行性,該方法的提出相對于傳統(tǒng)的現(xiàn)場監(jiān)控方法更簡便,并為臂架工況參數(shù)的選擇提