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摘要
针对煤矿井下防爆电动无轨胶轮车故障问题，提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络的电动无轨胶轮车故障诊断方法。以电动无轨胶轮车永磁驱动电机为例，通过提取电机不同运行状态下的振动信号特征参数，将特征参数用BP神经网络和SSA-BP神经网络进行训练、仿真测试。测试效果表明：基于SSA-BP神经网络的电动无轨胶轮车故障诊断方法具有较高的准确率，适合作为专家系统中的神经网络模块参与胶轮车的诊断与故障监测。最后采用Matlab神经网络工具箱、C#程序语言、SQL Server数据库实现故障诊断专家系统软件设计。
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