基于混合残差网络的煤矿带式输送机托辊在线故障诊断

摘要

针对传统带式输送机托辊故障诊断方法存在的检测精确率较低等问题，设计了一种基于混合残差网络的在线诊断方法。首先通过中值滤波和小波阈值降噪降低噪声对数据集的干扰，再以卷积神经网络为框架嵌入残差网络模块提升模型的训练能力并抑制深度增加产生的梯度问题；在神经网络参数训练和参数组合寻优中引入了灰狼群智能算法，提升模型输出结果的预测精度；最后，通过Dropout层输出最终检测结果，降低模型的复杂度和冗余度。实验测试结果显示，该方法在测试集的精确率和召回率分别为97.3%和96.9%，其ROC曲线与坐标轴包围的面积最大。

关键词

混合残差网络 / 带式输送机 / 托辊 / 灰狼算法 / Dropout层