一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010068257.6
IPC分类号：G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G05B19/4065;B02C25/00
申请日期：
2020-01-21
申请人：
上海电气集团股份有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法
申请号	CN202010068257.6	申请日期	2020-01-21
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-06-16	公开/公告号	CN111291518A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/27	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;5;B;1;9;/;4;0;6;5;;;B;0;2;C;2;5;/;0;0查看分类表>
申请人	上海电气集团股份有限公司	申请人地址	上海市长宁区兴义路8号30层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海电气集团股份有限公司	当前权利人	上海电气集团股份有限公司
发明人	苏旭;孙云云;韩滨旭
代理机构	上海申新律师事务所	代理人	吴轶淳

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法，包括如下步骤：S1：基于遗传算法对BP神经网络优化网络结构、网络初始权值与阈值；S2：训练BP神经网络，计算模型误差；S3：更新网络权值与阈值；S4：判断是否满足模型精度，若是，计算状态变量的平均影响值MIV，作为相关性评价指标；S5：将破碎机的状态变量作为输入变量，破碎机刀具的磨损程度作为输出变量，确定输入变量对输出变量的正负相关性及影响大小，根据筛选出的指标参数判断破碎机刀具的磨损程度。本发明的一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法操作简便、缩短了检测的时间、提高了检测精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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