基于BP神经网络的带式输送机故障诊断关键技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业自动化的发展，带式输送机作为一种连续运输设备，在煤炭、矿山、港口等行业得到广泛应用。

其安全、可靠运行对生产效率和经济效益至关重要。

然而，由于输送带工作环境恶劣，运行负荷变化大，容易发生各种故障，导致停机、延误生产甚至安全事故。

2. 本选题国内外研究状况综述

带式输送机故障诊断是一个重要的研究领域，近年来，国内外学者在该领域开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在带式输送机故障诊断方面做了大量研究，主要集中在以下几个方面：
1.故障机理与特征提取:-一些学者针对输送带跑偏、撕裂等故障，分析了其产生机理，并提取了相应的特征参数，为故障诊断提供了依据。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.带式输送机常见故障分析:-对带式输送机常见的故障类型进行归纳总结，包括输送带跑偏、撕裂、异物卡堵、轴承损坏等。

-分析各类故障的产生机理，研究其故障特征，为后续故障诊断模型的构建提供基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:首先，对带式输送机故障诊断、bp神经网络等相关领域的国内外研究现状进行系统调研，了解相关理论、方法和技术，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.故障机理分析与特征提取:通过查阅文献、现场调研等方式，对带式输送机常见的故障类型进行分析，研究其产生机理，并提取相应的故障特征参数，建立故障诊断知识库。

3.bp神经网络故障诊断模型构建:根据带式输送机故障的特点，选择合适的bp神经网络结构，确定输入输出层节点数、隐含层层数及节点数，选择合适的激活函数和学习算法，构建基于bp神经网络的故障诊断模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对性强:本研究针对带式输送机这一特定设备，结合其结构特点和运行环境，分析其常见故障类型，提取具有针对性的故障特征参数，构建基于bp神经网络的故障诊断模型，提高了故障诊断的准确性和效率。

2.模型优化:在构建bp神经网络故障诊断模型时，本研究将结合带式输送机故障的特点，对模型结构和参数进行优化，以提高模型的诊断精度和泛化能力。

3.系统实用:本研究将开发基于bp神经网络的带式输送机故障诊断系统，该系统将具有友好的用户界面，操作简单，方便用户使用，并能够实时监测、识别和诊断带式输送机的故障，为设备维护提供决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.刘阳,邓杰,周峰,等.基于改进鲸鱼算法优化bp神经网络的滚动轴承故障诊断[j].振动与冲击,2023,42(11):282-290.

2.王伟,张强,王宁.基于改进粒子群算法优化bp神经网络的模拟电路故障诊断[j].电子测量技术,2023,46(11):62-68.

3.刘帅,周峰,李明,等.基于改进麻雀搜索算法优化bp神经网络的轴承故障诊断[j].振动、测试与诊断,2023,43(03):577-585.