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基于双级PNN的直驱永磁同步电机匝间短路故障诊断方法 被引量:2
1
作者 高彩霞 冯凌云 党建军 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期116-127,共12页
目的早期故障的精准定位对于预防电机系统故障恶化和制定故障后运行维护策略至关重要。针对多支路并联直驱永磁同步电机(MB-DDPMSM)匝间短路故障诊断问题,方法提出一种基于双级PNN的匝间短路故障检测与短路线圈自动定位的新方法。首先,... 目的早期故障的精准定位对于预防电机系统故障恶化和制定故障后运行维护策略至关重要。针对多支路并联直驱永磁同步电机(MB-DDPMSM)匝间短路故障诊断问题,方法提出一种基于双级PNN的匝间短路故障检测与短路线圈自动定位的新方法。首先,根据MBDDPMSM特殊的结构特点,选择支路差值电流(BDC)作为故障支路定位特征信号,支路电流残差(BRC)作为短路线圈定位特征信号;其次,建立MB-DDPMSM匝间短路故障状态的有限元模型,利用MB-DDPMSM有限元模型分析短路线圈位置对特征信号的影响规律,并建立BDC与故障支路位置的映射关系以及BRC与短路线圈位置的映射关系,为了消除故障程度对特征信号的影响并增强故障特征,对提取的BDC幅值进行L2范数归一化处理,得到故障支路定位特征向量,对提取的BRC幅值进行Z-Score标准化处理,得到短路线圈定位特征向量;最后,建立基于双级PNN的故障诊断模型,利用第一级PNN实现匝间短路故障检测与故障支路定位,利用第二级PNN实现短路线圈自动定位。结果仿真和实验结果表明,所提出的方法能及时检测出电机早期匝间短路故障并实现短路线圈精准定位,识别正确率达100%。结论基于双级PNN的匝间短路故障诊断模型具有建模简单、收敛速度快、故障诊断精准度高等优势。 展开更多
关键词 直驱永磁同步电机 匝间短路故障 支路差值电流 支路电流残差 双级pnn 短路线圈定位
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一种改进的K-PCA与PNN结合的快速高光谱遥感分类算法
2
作者 简萌 陈旭凤 +1 位作者 鲁军 郝敏钗 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期343-351,共9页
高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnet... 高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnetwork,PNN)结合的快速高光谱遥感分类算法.首先提出一种最近邻的样本选择方法,用以筛选更具代表性的地物光谱数据;其次提出一种基于半数重采样的主成分优选策略,有效去除噪声并保留光谱本质特征,大幅度降低数据维度;最后融合K-PCA的非线性降维特性与PNN的最优贝叶斯分类能力进行地物识别.在利用AVIRIS高光谱数据集的验证实验中,本算法不仅将分类精度提升至89.9%,较传统方法提升显著,且运算效率大幅提升.结果表明该算法在兼顾分类精度与实时性的高光谱地物识别场景中凸显优势,为遥感大数据智能处理提供了高效解决方案. 展开更多
关键词 高光谱遥感数据 地物识别 核-主成分分析 概率神经网络 半数重采样
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基于IRCMMRDE和HHO-PNN的轴承损伤辨识模型 被引量:1
3
作者 桂芳 李健 刘磊 《机电工程》 北大核心 2025年第1期62-71,共10页
采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速... 采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速度计和麦克风两种类型的传感器,同时获得了滚动轴承不同工况下的振动和声音信号,构建了故障信息量更丰富的多通道信号;随后,提出了能够同步分析多通道信号的IRCMMRDE方法,并将其用于提取滚动轴承多通道信号的故障特征;接着,采用哈里斯鹰优化器(HHO)对概率神经网络的平滑因子进行了自适应寻优,构造了网络结构最优的PNN模型;最后,将损伤样本输入至HHO-PNN模型中,进行了故障的分类识别,完成了滚动轴承样本的故障辨识;并基于滚动轴承声振信号数据集,对基于IRCMMRDE-HHO-PNN的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于IRCMMRDE和HHO-PNN的故障诊断方法的准确率达到了99.6%,平均的识别准确率达到了99.8%,优于其他多种特征提取方法;同时,对多通道融合信号进行分析取得的准确率优于单个通道的信号,准确率分别提高了8.8%和4.8%;此外,HHO-PNN分类器模型的诊断性能优于其他分类模型,更具有泛化性和实用性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 改进精细复合多元多尺度反向散布熵 概率神经网络 多通道信号 哈里斯鹰优化器
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PNN测井方法的蒙特卡罗模拟结果研究 被引量:49
4
作者 张锋 徐建平 +2 位作者 胡玲妹 修春红 孙建孟 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1924-1930,共7页
PNN(脉冲中子-中子)测井是利用He-3管记录热中子时间谱,通过获取地层宏观吸收截面来确定含水饱和度的方法.本文利用蒙特卡罗方法(MCNP-4C)模拟了不同地层水矿化度、孔隙度、饱和度和井眼等条件下的热中子时间谱,研究了地层宏观... PNN(脉冲中子-中子)测井是利用He-3管记录热中子时间谱,通过获取地层宏观吸收截面来确定含水饱和度的方法.本文利用蒙特卡罗方法(MCNP-4C)模拟了不同地层水矿化度、孔隙度、饱和度和井眼等条件下的热中子时间谱,研究了地层宏观吸收截面与地层水矿化度的关系,从理论上确定PNN测井适合的地层水矿化度范围约为10-100g/L,在地层水矿化度为50g/L时适于测井的孔隙度下限约为10%.井眼流体不同,地层的热中子计数率不同,但对地层宏观吸收截面影响较小.利用远近探测器热中子计数比值可以确定孔隙度,并提出了根据不同岩性和饱和度的地层宏观吸收截面与孔隙度的交会图来评价骨架、含水饱和度以及确定油层、水层和气层的方法.PNN测井方法在低地层水矿化度、低孔隙度地层比其他方法具有优势. 展开更多
关键词 pnn测井 地层水矿化度 孔隙度 饱和度 MONTE CARLO模拟
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PNN测井解释方法改进及应用 被引量:16
5
作者 黄志洁 李疾翎 +1 位作者 马焕英 李昆 《中国海上油气》 CAS 北大核心 2009年第2期95-98,108,共5页
在分析PNN测井独特的数据采集、处理技术及地层水矿化度、孔隙度、泥质含量等对测量数据影响的基础上,指出了PNN测井技术传统体积模型的局限性,提出了利用交会图法确定关键参数并综合应用各种模型准确求取地层含油气饱和度的方法。该方... 在分析PNN测井独特的数据采集、处理技术及地层水矿化度、孔隙度、泥质含量等对测量数据影响的基础上,指出了PNN测井技术传统体积模型的局限性,提出了利用交会图法确定关键参数并综合应用各种模型准确求取地层含油气饱和度的方法。该方法很好地解决了PNN测井资料数据处理解释中的一些难题,并在海上油田实际应用中取得了较好效果。 展开更多
关键词 pnn测井 解释模型 方法改进 应用效果 含油气饱和度
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基于PNN算法的多传感器火灾探测技术研究 被引量:10
6
作者 张志华 许开立 李增 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2017年第10期1404-1406,共3页
从传统算法和人工神经网络算法两方面,总结火灾探测中的多特征信息融合算法。以火焰、烟雾、CO和CO_2四种火灾特征的组合为例,基于MATLAB,运用PNN对实验采集到的数据进行训练和仿真测试。测试结果表明,采用PNN将多传感器信息融合后对火... 从传统算法和人工神经网络算法两方面,总结火灾探测中的多特征信息融合算法。以火焰、烟雾、CO和CO_2四种火灾特征的组合为例,基于MATLAB,运用PNN对实验采集到的数据进行训练和仿真测试。测试结果表明,采用PNN将多传感器信息融合后对火灾探测的准确度远高于单一种类火灾探测器;当扩展系数取0.3时,PNN对测试数据进行模式识别的准确度可高达98.95%。训练后的PNN可以更好地用于火灾的探测。 展开更多
关键词 消防 火灾探测 pnn 多传感器
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PNN破乳剂的合成及其乳化液废水处理 被引量:7
7
作者 卞华松 张仲燕 刘芝玲 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2000年第1期15-17,共3页
由氨、仲胺与伯胺及表卤代醇合成制备了高效破乳剂 PNN,并用以处理乳化油废水 ,取得了较好的效果。结果表明 ,在p H =6.0~ 7.5,投量为 1 .88‰~ 3.0‰的条件下 ,用 PNN处理 CODCr为 71 840 mg/ L、油为 1 5534 mg/ L的某乳化油废水 ,... 由氨、仲胺与伯胺及表卤代醇合成制备了高效破乳剂 PNN,并用以处理乳化油废水 ,取得了较好的效果。结果表明 ,在p H =6.0~ 7.5,投量为 1 .88‰~ 3.0‰的条件下 ,用 PNN处理 CODCr为 71 840 mg/ L、油为 1 5534 mg/ L的某乳化油废水 ,最佳 CODCr去除率达 92 .7% ,最佳油去除率达 99.9% ,浊度去除率达到 99.9% 。 展开更多
关键词 破乳剂 乳化油 混凝 破乳 pnn 废水处理
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基于PNN的煤矿安全生产风险综合预警研究 被引量:11
8
作者 念其锋 施式亮 +1 位作者 李润求 罗文柯 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 2013年第10期71-77,共7页
为加强煤矿安全生产风险预警管理,对煤矿安全生产系统风险因素进行分析,从人-机-环-管理四个方面建立了风险预警指标体系,给出了各指标的定义;提出了指标风险预警等级临界点的设置和指标警度计算方法;应用概率神经网络(PNN)构建了安全... 为加强煤矿安全生产风险预警管理,对煤矿安全生产系统风险因素进行分析,从人-机-环-管理四个方面建立了风险预警指标体系,给出了各指标的定义;提出了指标风险预警等级临界点的设置和指标警度计算方法;应用概率神经网络(PNN)构建了安全生产风险综合预警模型,通过指标风险预警等级临界点构建训练样本,并对预警模型进行了性能检验和工程应用。结果表明,基于PNN的安全生产风险综合预警模型风险识别能力强,运行速度快,计算效率高,可以进行推广应用。 展开更多
关键词 风险预警 警度 预警等级临界点 概率神经网络(pnn) 安全 煤矿
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煤层底板突水危险性的PNN预测模型研究及应用 被引量:16
9
作者 邵良杉 徐波 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期93-98,共6页
为准确有效地预测煤层底板突水的危险性,在分析大量观测实例数据的基础上,选取底板含水层水压、煤层采高、隔水层厚度、断层落差、煤层倾角和断层距工作面距离等6项指标作为影响煤层底板突水的初始特征指标。针对指标之间具有相关性的问... 为准确有效地预测煤层底板突水的危险性,在分析大量观测实例数据的基础上,选取底板含水层水压、煤层采高、隔水层厚度、断层落差、煤层倾角和断层距工作面距离等6项指标作为影响煤层底板突水的初始特征指标。针对指标之间具有相关性的问题,利用主成分分析(PCA)法提取6项特征指标的主成分,将其作为概率神经网络(PNN)的输入向量,建立基于PCA的煤层底板突水危险性的PNN预测模型。选取21组煤矿实测数据作为学习样本,用于训练模型。采用回代估计法对模型回检。利用学习好的模型,预测另外4组矿井突水数据样本。结果表明,该方法有效降低了指标数据相关性,实现了降维,使PNN模型工作复杂度减弱。将该模型应用于工程实例中,所得预测结果准确率为100%。 展开更多
关键词 底板突水 危险性 预测 主成分分析(PCA) 概率神经网络(pnn) 回检
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脉冲中子-中子(PNN)测井技术 被引量:27
10
作者 赵国海 王志敏 +4 位作者 董社霞 王世杰 陈伟 杨成金 庞栋锴 《石油机械》 北大核心 2005年第8期75-78,共4页
脉冲中子中子(PNN)测井技术在不洗井、不关井条件下,可实现过套管或过油管的储层监测,即通过测量地层中热中子数量随时间的变化关系,用特有的处理手段和解释方法,求取含油饱和度等多种地层参数。PNN测井系统由井下仪器部分(包括中子发... 脉冲中子中子(PNN)测井技术在不洗井、不关井条件下,可实现过套管或过油管的储层监测,即通过测量地层中热中子数量随时间的变化关系,用特有的处理手段和解释方法,求取含油饱和度等多种地层参数。PNN测井系统由井下仪器部分(包括中子发生器短节、中子探测器短节、自然γ短节和通讯短节)、地面数据采集部分及解释软件包部分组成。胜利油田某高含水油井的应用表明,PNN测井技术有助于分析高含水低矿化度油层水淹情况,指导油井采取挖潜措施,措施后该井日增油4t,水的质量分数下降6.2%。 展开更多
关键词 脉冲中子-中子测井技术 储层监测 地层参数 技术原理 pnn系统 测井资料
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基于PNN神经网络的掘进机截齿磨损程度识别研究 被引量:15
11
作者 张强 王禹 王琛淇 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期37-44,共8页
针对掘进机截齿磨损在线识别问题,提出一种基于PNN神经网络的截齿磨损程度多特征信号识别方法,提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动和声发射特征信号,分别分析振动加速度、声发射信号峰值以及2种特征信号频域图的均方根这4个特征... 针对掘进机截齿磨损在线识别问题,提出一种基于PNN神经网络的截齿磨损程度多特征信号识别方法,提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动和声发射特征信号,分别分析振动加速度、声发射信号峰值以及2种特征信号频域图的均方根这4个特征参数,获取振动信号、声发射信号与不同磨损程度截齿的变化规律。建立5种不同磨损程度截齿的多特征信号样本数据库,采用多特征信号样本对PNN神经网络进行学习和训练,建立截齿磨损程度的识别模型,实现截齿磨损程度的精确识别。结果表明:基于PNN神经网络的截齿预测磨损状态识别模型识别精度较高,识别准确率和预测准确率约为93.3%和95.0%,与BP神经网络方法相比分别提高了3.3%和15.0%。因此该神经网络具有良好的可靠性与精确性。 展开更多
关键词 掘进机 截齿磨损 振动信号 声发射信号 pnn神经网络
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基于PNN神经网络的电控发动机故障诊断 被引量:10
12
作者 巴寅亮 王书提 +2 位作者 李春兰 郭增波 加克.乌云才次克 《现代电子技术》 北大核心 2016年第20期146-148,153,共4页
PNN是前馈型神经网络,具有强大的非线性模式分类能力。提出运用PNN神经网络对发动机电控系统进行故障诊断的方法,介绍了PNN神经网络及其工作原理,以伊兰特汽车发动机电控系统为研究对象,让发动机在怠速情况下,并对其进行故障设置,运用金... PNN是前馈型神经网络,具有强大的非线性模式分类能力。提出运用PNN神经网络对发动机电控系统进行故障诊断的方法,介绍了PNN神经网络及其工作原理,以伊兰特汽车发动机电控系统为研究对象,让发动机在怠速情况下,并对其进行故障设置,运用金德KT600故障诊断仪采集发动机故障数据流,利用PNN神经网络建立诊断模型,并对网络诊断模型进行验证,诊断结果完全正确,且训练速度非常快。实验结果表明PNN神经网络具有较强的泛化能力和实用价值。 展开更多
关键词 pnn神经网络 发动机 电控系统 故障诊断
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PNN测井热中子时间谱的多尺度滤波研究 被引量:6
13
作者 房文静 范宜仁 张峰 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期385-389,共5页
PNN(脉冲中子-中子)测井是利用He-3管记录热中子时间谱,进而求取地层宏观俘获截面的一种测井方法。热中子时间谱滤波处理是获取有效地层宏观俘获截面值的研究基础。针对热中子时间谱的特点,以X井为研究对象,在探讨小波基及阈值的量化处... PNN(脉冲中子-中子)测井是利用He-3管记录热中子时间谱,进而求取地层宏观俘获截面的一种测井方法。热中子时间谱滤波处理是获取有效地层宏观俘获截面值的研究基础。针对热中子时间谱的特点,以X井为研究对象,在探讨小波基及阈值的量化处理基础上,采用了基于阈值收缩的多尺度滤波方法,分别在纵向和横向对热中子时间谱进行了多尺度滤波处理。滤波结果显示热中子计数随时间呈指数规律衰减,满足时间谱后处理的需要。这些探索为PNN测井时间谱的滤波处理提供了一种新方法。 展开更多
关键词 pnn测井 热中子时间谱 小波变换 多尺度分析 滤波
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烧结工艺对PMS-PNN-PZT压电厚膜性能的影响 被引量:6
14
作者 沈建兴 李传山 +2 位作者 张雷 董金美 武红霞 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2008年第2期193-195,共3页
采用丝网印刷法制备了PMS-PNN-PZT四元系压电厚膜陶瓷材料。研究了压电厚膜的烧结温度、烧结气氛对其压电、介电等性能及微观结构的影响。用XRD和SEM分析材料的相组成、厚膜定位及显微结构,结果表明,在密封埋粉的PbO气氛中,烧结温度1060... 采用丝网印刷法制备了PMS-PNN-PZT四元系压电厚膜陶瓷材料。研究了压电厚膜的烧结温度、烧结气氛对其压电、介电等性能及微观结构的影响。用XRD和SEM分析材料的相组成、厚膜定位及显微结构,结果表明,在密封埋粉的PbO气氛中,烧结温度1060℃,保温时间2 h,制得一种性能良好的压电厚膜陶瓷材料。其中,该压电厚膜压电常数d33为240 pC/N,相对介电常数rε为1 112,机械品质因数Qm为1250,机电耦合系数kp为0.52。 展开更多
关键词 PMS-pnn—PZT 压电厚膜 烧结温度 烧结气氛 扩散
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A位取代对PZN-PNN-PZT压电陶瓷性能的影响 被引量:8
15
作者 冯小东 蹇胜勇 刘相果 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2014年第1期100-102,共3页
以固态氧化物为原料,采用固态合成工艺制备Pb(Zn1/3Nb2/3)O3-Pb(Ni1/3Nb2/3)O3-Pb(ZrTi)O3(PZN-PNN-PZT)压电陶瓷,并研究了锆钛比(r(Zr)/r(Ti))、Ba2+的A位取代及Ba2+、La3+的A位复合取代对压电陶瓷电性能的影响。结果表明,PZN-PNN-PZT... 以固态氧化物为原料,采用固态合成工艺制备Pb(Zn1/3Nb2/3)O3-Pb(Ni1/3Nb2/3)O3-Pb(ZrTi)O3(PZN-PNN-PZT)压电陶瓷,并研究了锆钛比(r(Zr)/r(Ti))、Ba2+的A位取代及Ba2+、La3+的A位复合取代对压电陶瓷电性能的影响。结果表明,PZN-PNN-PZT压电陶瓷在r(Zr)/r(Ti)=1.03下,进行Ba2+,La3+的A位复合取代后,即式子在Pb0.92Ba0.04La0.04(Ni1/3Nb2/3)y(Zn1/3Nb2/3)z Zrm Tin O3时压电性能最佳,其介电常数εT33/ε0=5 657,压电常数d33=709pC/N,机电耦合系数kp=0.69,品质因数Qm=45,居里温度TC=180.9℃。 展开更多
关键词 Pb(Zn1 3Nb2 3)O3-Pb(Ni1 3 Nb2 3) O3-Pb (ZrTi) O3(PZN-pnn-PZT)压电陶瓷 高介电常数 高压电常数
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基于三序分量法和PNN的配电网不对称故障类型识别 被引量:4
16
作者 陈新岗 陈小青 +3 位作者 冯煜轩 贺娟 罗浩 余兵 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2019年第12期201-207,共7页
针对配电网故障类型识别率低的问题,提出一种基于正、负、零三序分量和概率神经网络(PNN)的配电网故障类型识别方法。首先,利用Matlab软件对10 kV配电网发生各类不对称故障进行仿真,将产生的故障电流用对称分量法进行分解,然后得到有差... 针对配电网故障类型识别率低的问题,提出一种基于正、负、零三序分量和概率神经网络(PNN)的配电网故障类型识别方法。首先,利用Matlab软件对10 kV配电网发生各类不对称故障进行仿真,将产生的故障电流用对称分量法进行分解,然后得到有差异的正、负、零序电流;再用这3种分量作为特征量,代入PNN进行训练;最后,将现有的故障特征量输入训练完成且具有识别功能的PNN网络中,达到故障识别及分类的目的。仿真结果表明:在不同的故障合闸角、过渡电阻以及负荷有重大变化等情况下,三序分量法与负序分量法在区分单相接地、两相短路接地、两相相间短路等不对称故障时,前者区分准确度更高,对进行事故分析和故障选相等具有重要意义。 展开更多
关键词 配电网 故障类型识别 故障特征量提取 pnn神经网络
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基于HHT/PNN的故障信息融合诊断方法 被引量:6
17
作者 杨露 沈怀荣 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期152-157,共6页
为提高动态随机故障诊断能力,提出了基于HHT/PNN的故障信息融合诊断方法.利用HHT提取信号的瞬时频率和瞬时幅值特征,采用过程神经元网络实现对时域幅值、瞬时频率和瞬时幅值3种故障特征的融合诊断.对基于HHT/PNN和基于神经网络的2种故... 为提高动态随机故障诊断能力,提出了基于HHT/PNN的故障信息融合诊断方法.利用HHT提取信号的瞬时频率和瞬时幅值特征,采用过程神经元网络实现对时域幅值、瞬时频率和瞬时幅值3种故障特征的融合诊断.对基于HHT/PNN和基于神经网络的2种故障诊断方法进行了比较.仿真结果表明:对于动态随机故障,基于HHT/PNN的故障信息融合诊断方法比基于神经网络的故障诊断方法的故障诊断准确度高. 展开更多
关键词 故障诊断 信息融合 希尔伯特一黄变换(HHT) 过程神经元网络(pnn)
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基于IWOA-PNN模型的管道焊缝腐蚀剩余强度预测 被引量:7
18
作者 骆正山 肖雨 王小完 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期435-441,共7页
针对管道焊缝腐蚀问题构建基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA)的概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)剩余强度预测模型。首先,通过种群初始化、非线性收敛因子和惯性权重因子提高鲸鱼优... 针对管道焊缝腐蚀问题构建基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA)的概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)剩余强度预测模型。首先,通过种群初始化、非线性收敛因子和惯性权重因子提高鲸鱼优化算法的寻优速度和精度;然后,利用IWOA算法优化PNN的光滑因子,构建IWOA-PNN预测模型;最后,以水压爆破试验数据为基础,使用MATLAB软件进行仿真试验,并与另外2个模型进行对比分析。结果表明:IWOA-PNN模型的ERMS为0.633 1,EAR为2.19%,R^(2)为0.954 6,均优于PNN和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)-PNN模型;IWOA-PNN模型与传统模型相比误差更小,能够更为准确地预测焊缝腐蚀后剩余强度,为管道的维修和更换提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 管道腐蚀 焊缝 剩余强度 改进鲸鱼优化算法(IWOA) 概率神经网络(pnn)
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基于PNN滤波的非线性系统故障检测方法 被引量:2
19
作者 刘建华 张伟江 许晓鸣 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第2期171-177,共7页
本文以PNN(ProbabilisticNeuralNetwork)状态估计为基础,提出一种非线性系统的故障检测方法.该方法根据PNN状态估计的特点,依据PNN滤波器材系统扰动的估计结果,对照系统噪声的统计特性进行分析,以检测非线性系统的故障,仿真结... 本文以PNN(ProbabilisticNeuralNetwork)状态估计为基础,提出一种非线性系统的故障检测方法.该方法根据PNN状态估计的特点,依据PNN滤波器材系统扰动的估计结果,对照系统噪声的统计特性进行分析,以检测非线性系统的故障,仿真结果表明了该方法的正确性. 展开更多
关键词 非线性系统 pnn 状态估计 故障检测
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有色噪声作用下非线性系统的PNN滤波 被引量:4
20
作者 刘建华 许晓鸣 张伟江 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第6期793-796,共4页
通过研究非线性系统有色噪声的统计特性,划分噪声区间,产生一组输出预测,作为概率神经网络模式层的模式,实现在线训练.
关键词 非线性系统 pnn滤波 有色噪声
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