改进型小波神经网络在变频系统故障诊断中的应用 被引量：1

1

作者 王新 戴丽 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2008年第6期20-23,91,共5页

目前,变频系统故障诊断还一直依赖于对电压和电流信号的监测与分析,现提出用改进小波包提取变频器故障信号的特征量,并将该特征向量作为改进型网络的学习样本进行训练的方法。仿真结果表明,改进型小波神经网络与常规神经网络诊断方法相... 目前,变频系统故障诊断还一直依赖于对电压和电流信号的监测与分析,现提出用改进小波包提取变频器故障信号的特征量,并将该特征向量作为改进型网络的学习样本进行训练的方法。仿真结果表明,改进型小波神经网络与常规神经网络诊断方法相比,具有准确度高、诊断速度快和泛化能力强等优点。 展开更多

关键词 振动与波 小波神经网络 改进型神经网络 改进型小波包 故障诊断

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基于改进型BP神经网络的湿重软测量 被引量：3

2

作者 孙瑜 周强 王孟效 《中国造纸学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期114-118,共5页

针对制浆造纸工业中湿重无法在线测量的难题 ,分析了湿重值与进浆流量、打浆浓度、打浆电流及原湿重值等参数的关系 ,提出了基于改进型BP神经网络的湿重软测量技术 。

关键词 制浆造纸 湿重 改进型BP神经网络 在线测量 软测量

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基于改进型脉冲耦合神经网络的混沌相态分类方法 被引量：1

3

作者 蒋芳芳 王旭 杨丹 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期485-488,共4页

混沌相态分类是利用混沌系统检测微弱信号的关键步骤.提出一种基于改进型脉冲耦合神经网络的混沌相态分类方法.利用该网络模拟哺乳动物视觉皮层神经细胞活动的特点,提取混沌系统输出相态图的结构特征,并应用均值残差算法进行特征信息降... 混沌相态分类是利用混沌系统检测微弱信号的关键步骤.提出一种基于改进型脉冲耦合神经网络的混沌相态分类方法.利用该网络模拟哺乳动物视觉皮层神经细胞活动的特点,提取混沌系统输出相态图的结构特征,并应用均值残差算法进行特征信息降维,进而实现对系统混沌态与周期态的实时判别.以Lyapunov特性指数方法作为评价准则,分别使用正弦信号和标准ECG信号对所提方法进行检验,实验结果表明,所提方法可以快速、准确地对不同的混沌相态进行分类. 展开更多

关键词 混沌相态分类 改进型脉冲耦合神经网络 微弱信号检测 特征提取 心电信号

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CGA优化改进型T-S模糊神经网络的三级倒立摆控制 被引量：1

4

作者 张秀玲 郝爽 +2 位作者 齐晴 程艳涛 侯代标 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期206-211,218,共7页

针对三级倒立摆这一典型控制对象,建立了基于CGA优化的改进型T-S模糊神经网络控制器,完成了三级倒立摆的稳摆控制,将CGA与GA优化结果进行了对比,给出MATLAB仿真结果.结果表明:设计的控制器对于三级倒立摆的稳摆控制是有效的,而且CGA算... 针对三级倒立摆这一典型控制对象,建立了基于CGA优化的改进型T-S模糊神经网络控制器,完成了三级倒立摆的稳摆控制,将CGA与GA优化结果进行了对比,给出MATLAB仿真结果.结果表明:设计的控制器对于三级倒立摆的稳摆控制是有效的,而且CGA算法优于GA算法. 展开更多

关键词 三级倒立摆 CGA 改进型TS模糊神经网络 控制

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改进型BP神经网络的非线性多模型自适应控制 被引量：3

5

作者 王素珍 刘建锋 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第8期1-5,共5页

针对一类参数未知的非线性离散系统,提出一种基于改进型BP神经网络的多模型控制方法。首先将非线性系统表示为线性部分和非线性部分。当非线性部分对系统影响较小时,则直接采用基于固定模型和自适应模型而设计的鲁棒控制器对系统进行控... 针对一类参数未知的非线性离散系统,提出一种基于改进型BP神经网络的多模型控制方法。首先将非线性系统表示为线性部分和非线性部分。当非线性部分对系统影响较小时,则直接采用基于固定模型和自适应模型而设计的鲁棒控制器对系统进行控制;而当非线性部分对系统影响较大时,则采用基于改进的BP神经网络的自适应控制。其次,利用切换准则对控制输入进行平滑切换并给出了稳定性证明。最后,仿真结果表明所提方法能提高系统控制品质、减少控制信号的振荡。 展开更多

关键词 多模型控制 非线性 改进型BP神经网络 系统辨识模型

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改进型Elman神经网络在电石炉控制系统中的应用

6

作者 王战敏 贺音波 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第3期121-123,共3页

借鉴神经网络理论的研究成果,将其用于具有典型非线性、大滞后特性的电石炉控制系统.利用改进型El-man神经网络模型,通过系统仿真,与目前大量采用的PID控制系统比较,Elman神经网络在系统仿真中系统超调、调节时间等指标均优于PID控制,... 借鉴神经网络理论的研究成果,将其用于具有典型非线性、大滞后特性的电石炉控制系统.利用改进型El-man神经网络模型,通过系统仿真,与目前大量采用的PID控制系统比较,Elman神经网络在系统仿真中系统超调、调节时间等指标均优于PID控制,为电石炉控制系统控制环节的升级换代提供了现实可行的解决方案. 展开更多

关键词 改进型Elman神经网络 RBF神经网络 电石炉

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改进型B-P神经网络优选木耳牛奶发酵酸乳工艺参数的研究

7

作者 金声琅 姜杨日 《乳业科学与技术》 2007年第2期59-62,共4页

在木耳酸乳工艺参数设计中,使用自适应调节学习步长修正BP神经网络,模拟参数试验,用计算机取代全面试验和寻找最佳工艺参数的方法,并建立数学模型。其最佳工艺参数为:木耳浸提液用量为7%,蔗糖、琼脂添加量分别为6%和0.4%,接种量为5%,发... 在木耳酸乳工艺参数设计中,使用自适应调节学习步长修正BP神经网络,模拟参数试验,用计算机取代全面试验和寻找最佳工艺参数的方法,并建立数学模型。其最佳工艺参数为:木耳浸提液用量为7%,蔗糖、琼脂添加量分别为6%和0.4%,接种量为5%,发酵温度为42℃,发酵时间7h。通过对比实验,最终优选出工艺参数所得出的结果符合实际实验情况。 展开更多

关键词 木耳 酸乳 工艺参数 改进型BP神经网络

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基于改进型Elman神经网络和遗传算法的锅炉在线燃烧优化 被引量：10

8

作者 秦鹏 林中达 《锅炉技术》 北大核心 2005年第5期37-41,54,共6页

目前,电站锅炉燃烧优化要求在保证燃烧效率的基础上降低NOx的排放,即同时满足电站经济性和环保的要求。利用改进型Elman网络结构简单、计算量小、容易收敛和动态学习的特点,建立锅炉燃烧预测模型,并结合遗传算法的寻优特性,在线地搜寻... 目前,电站锅炉燃烧优化要求在保证燃烧效率的基础上降低NOx的排放,即同时满足电站经济性和环保的要求。利用改进型Elman网络结构简单、计算量小、容易收敛和动态学习的特点,建立锅炉燃烧预测模型,并结合遗传算法的寻优特性,在线地搜寻出一定工况下可操作量的最优控制方案,可实时地指导运行人员。仿真试验结果表明,该预测模型实现了锅炉高效低氮燃烧优化寻优,且满足实时性的要求。 展开更多

关键词 燃烧优化 NOX排放 改进型Elman神经网络 遗传算法

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基于改进型Elman神经网络预测模糊神经网络控制的变风量空调设计

9

作者 陈洋 瞿睿 《现代建筑电气》 2013年第1期53-57,68,共6页

由于空调控制系统具有非线性、大滞后、时变性等特点,提出了一种基于改进型Elman神经网络的模糊神经网络控制算法,其预测输出与实际输出的差值作为模糊神经网络控制器的输入,使空调控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性和鲁棒性... 由于空调控制系统具有非线性、大滞后、时变性等特点,提出了一种基于改进型Elman神经网络的模糊神经网络控制算法,其预测输出与实际输出的差值作为模糊神经网络控制器的输入,使空调控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性和鲁棒性。仿真结果表明:与传统PID控制相比,基于Elman神经网络的模糊神经网络控制具有较强的鲁棒性,学习能力强,控制精度高,控制效果好,并具有自适应能力,应用前景十分广泛。 展开更多

关键词 变风量空调 改进型Elman神经网络 模糊神经网络控制 预测控制

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基于模糊神经网络的规则巨型框架结构风荷载特性预测与研究

10

作者 佟伟 王汝恒 +2 位作者 贾彬 熊曜 郭文 《四川建筑科学研究》 北大核心 2009年第1期72-75,共4页

应用模糊神经网络方法,结合规则的巨型框架结构的风洞试验,成功地预测了表面有凸出梁柱的规则巨型框架结构的风压分布特性。结果表明,采用该方法可以综合考虑各因素的影响,并能有效、简捷地处理常规方法难以解决的问题。

关键词 改进的加乘型模糊神经网络 巨型框架 风压分布 预测

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基于神经网络的轴类损伤检测研究 被引量：3

11

作者 蔡佳 佟刚 《沈阳航空工业学院学报》 2009年第1期42-45,30,共5页

理论分析表明,结构损伤前后固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息。在此理论基础上,对一个一端固定轴模型进行了损伤数值模拟,提取固有频率的变化信息并采取合适的方法构造改进型BP神经网络来判断结构损伤。检测表明,该方法在... 理论分析表明,结构损伤前后固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息。在此理论基础上,对一个一端固定轴模型进行了损伤数值模拟,提取固有频率的变化信息并采取合适的方法构造改进型BP神经网络来判断结构损伤。检测表明,该方法在结构损伤检测中具有较好的应用前景。 展开更多

关键词 损伤识别 固有频率 改进型BP神经网络 一端固定轴

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提升管二次风对循环流率影响的试验及预测模型研究 被引量：1

12

作者 陈鸿伟 祁海波 +1 位作者 杨新 梁占伟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1109-1114,共6页

设计并搭建双循环流化床冷态试验台,通过试验分析提升管二次风风量、二次风送风方式、二次风口高度和二次风口数目对颗粒循环流率的影响。建立BP神经网络预测模型,采用3种算法对颗粒循环流率进行预测,通过对比找出最优预测模型——基于L... 设计并搭建双循环流化床冷态试验台,通过试验分析提升管二次风风量、二次风送风方式、二次风口高度和二次风口数目对颗粒循环流率的影响。建立BP神经网络预测模型,采用3种算法对颗粒循环流率进行预测,通过对比找出最优预测模型——基于LM算法的改进型BP神经网络预测模型。该预测模型很好地预测了二次风特性对颗粒循环流率的影响,试验值与模型预测值的平均绝对误差为0.23kg/(m2·s),平均相对误差仅为1.37%;最大偏差为1.23kg/(m2·s),最大相对误差5.75%。 展开更多

关键词 双循环流化床 二次风 颗粒循环流率 改进型BP神经网络 预测模型

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变厚度曲面复合工件超声波形自动跟踪研究 被引量：2

13

作者 郑慧峰 吕江明 +1 位作者 杨妮 杨辰龙 《计量学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期400-404,共5页

分析了变厚度曲面复合工件的超声检测和波形自动跟踪原理，利用改进型的BP神经网络来获取曲面采样点位置信息与灵敏度之间的映射关系，生成各采样点的灵敏度模板，实现了灵敏度的补偿与实时控制和超声波底波信号的自动跟踪。仿真结果和... 分析了变厚度曲面复合工件的超声检测和波形自动跟踪原理，利用改进型的BP神经网络来获取曲面采样点位置信息与灵敏度之间的映射关系，生成各采样点的灵敏度模板，实现了灵敏度的补偿与实时控制和超声波底波信号的自动跟踪。仿真结果和实验证明，该方法有效解决了复合材料A波信号的“多峰”现象给检测带来的困难，实现对变厚度曲面复合工件的波形自动跟踪，对提高类似大衰减率的材料的瞳面复杂工件的超声检测效率与精度具有普遍意义。 展开更多

关键词 计量学 超声检测 波形跟踪 变厚度曲面 改进型BP神经网络

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穿墙雷达多维参数人体姿态识别方法 被引量：5

14

作者 毛强 晋良念 刘庆华 《雷达科学与技术》 北大核心 2021年第1期40-47,共8页

现有的人体姿态识别方案大多数是从单一的角度来考察人体的姿态特征,但是仅采用距离像很难体现人体关节的位置信息,仅提取微多普勒特征有时会覆盖掉径向速度不明显的特征。为此,本文首先利用慢时间-距离像和慢时间-微多普勒谱图构建出... 现有的人体姿态识别方案大多数是从单一的角度来考察人体的姿态特征,但是仅采用距离像很难体现人体关节的位置信息,仅提取微多普勒特征有时会覆盖掉径向速度不明显的特征。为此,本文首先利用慢时间-距离像和慢时间-微多普勒谱图构建出人体姿态的三维张量数据集,扩展了人体姿态的特征维度,然后采用改进型瓶颈残差模块构成的神经网络提高了人体姿态的识别率。实验结果表明,通过对4名受试者的8种姿态进行训练和测试,该网络对人体姿态的三维张量数据集的识别率可达97.78%,相比于单一特征数据集的识别率提高了4%~7%。 展开更多

关键词 穿墙雷达 人体姿态识别 三维张量数据集 改进型瓶颈残差神经网络

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