基于神经网络的二次测爆仪传感器故障诊断方法

彭继慎; 周程勇; 赵娜

doi:10.13873/j.1000-97872009.10.037

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基于神经网络的二次测爆仪传感器故障诊断方法

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于神经网络的二次测爆仪传感器故障诊断方法
- Fault diagnosis method of secondary explosion-detector sensor based on netural networks
- 传感器与微系统 2009年28卷第10期页码：26-28+31
- 作者机构：
  
  1. 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
  2. 辽东学院机电学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872009.10.037
  中图分类号： TP277
- 纸质出版：2009
- 稿件说明：
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[1]彭继慎,周程勇,赵娜.基于神经网络的二次测爆仪传感器故障诊断方法[J].传感器与微系统,2009,28(10):26-28+31.

PENG Ji-shen1, ZHOU Cheng-yong1, ZHAO Na2. Fault diagnosis method of secondary explosion-detector sensor based on netural networks[J]. 2009, 28(10): 26-28+31.
[1]彭继慎,周程勇,赵娜.基于神经网络的二次测爆仪传感器故障诊断方法[J].传感器与微系统,2009,28(10):26-28+31. DOI： 10.13873/j.1000-97872009.10.037.

PENG Ji-shen1, ZHOU Cheng-yong1, ZHAO Na2. Fault diagnosis method of secondary explosion-detector sensor based on netural networks[J]. 2009, 28(10): 26-28+31. DOI： 10.13873/j.1000-97872009.10.037.

摘要

在全面分析智能二次测爆仪中传感器主要故障的基础上

提出了基于L-M算法的神经网络诊断方案。通过模拟矿井中各种气体体积分数所占比例的仿真实验证明:基于L-M算法的神经网络故障诊断系统具有良好的故障监测与诊断能力。

Abstract

Based on the complete analysis of the major faults of the intelligent secondary explosion-detector sensors

neural network diagnosis scheme based on the Levenberg-Marquardt（L-M） algorithm is proposed.The simulation experiments of the proportion of various gas volume fraction in the mine show that the neural network fault diagnosis system has good fault monitoring and diagnostic capabilities.

关键词

Keywords

references

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