《表1 随机抽取的1个故障类型诊断结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于改进BP神经网络的采煤机截割部传动系统故障监测与诊断》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注：A、B.故障类型编号下标0、1、2、3.不同子类型故障

实验结果显示，采用了L-M算法的BP神经网络首先能够以较快的速度收敛，其次在预测分类上也取得了较好的效果。故障类型预测正确率为99.8%，故障程度识别精度最高为96.8%，最低为90.4%，显示了神经网络在故障分类上的优势。随机抽取的1个故障分类测试结果如表1所示。