基于BP-Adaboost算法的棉花采摘机预维修方法研究OA北大核心CSTPCD
Research on pre-maintenance method of cotton picking machine based on BP-Adaboost algorithm
[目的]尽早检测出棉花采摘机可能发生的故障,减少大型故障造成的巨大损失.[方法]提出了一种基于BP-Adaboost算法的预维修方法用于检测棉花采摘机故障情况.首先采集棉花采摘机8个核心部件的工况参数信息作为故障特征参数,然后将故障特征参数作为BP神经网络的输入值,构造BP神经网络弱预测器,最后通过多个BP神经网络弱预测器构建Adaboost强预测器模型.[结果]用采集到的棉花采摘机实际工况数据验证Adaboost强预测器模型的性能,模型预测准确…查看全部>>
[Objective]In order to detect the possible failure of cotton picking machine and reduce the huge loss caused by large-scale fault,[Methods]a pre-maintenance method was proposed in this paper based on BP_Adaboost algorithm.Firstly, the parameters of the 8 core parts of the cotton picking machine were collected as the fault characteristic parameters.Then, the fault characteristic parameters were taken as the input values of the BP neural network,and the BP neu…查看全部>>
马娜;段慧芳
山西农业大学 信息科学与工程学院,山西 太谷030801西北工业大学 计算机学院,陕西 西安710000
信息技术与安全科学
棉花采摘机预测维修BP-Adaboost算法
Cotton picking machinePredictive maintenanceBP-Adaboost algorithm
《山西农业大学学报（自然科学版）》 2018 (1)
73-76,4
国家863项目(2015BAF32B02)山西农业大学科技创新基金(2016001)
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