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A Fuzzy-Neural Network Control of Nonlinear Dynamic Systems 被引量:2
1
作者 Li Shaoyuan & Xi Yugeng (Shanghai Jiaotong University, 200030, P. R. China) 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2000年第1期61-66,共6页
In this paper, an adaptive dynamic control scheme based on a fuzzy neural network is presented, that presents utilizes both feed-forward and feedback controller elements. The former of the two elements comprises a neu... In this paper, an adaptive dynamic control scheme based on a fuzzy neural network is presented, that presents utilizes both feed-forward and feedback controller elements. The former of the two elements comprises a neural network with both identification and control role, and the latter is a fuzzy neural algorithm, which is introduced to provide additional control enhancement. The feedforward controller provides only coarse control, whereas the feedback controller can generate on-line conditional proposition rule automatically to improve the overall control action. These properties make the design very versatile and applicable to a range of industrial applications. 展开更多
关键词 fuzzy logic neural networks Adaptive control Nonlinear dynamic system.
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Dynamic Bandwidth Allocation Technique in ATM Networks Based on Fuzzy Neural Networks and Genetic Algorithm
2
作者 Zhang Liangjie Li Yanda Wang Pu (Dept of Automation Tsinghua University, Beijing 100084) 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第3期10-17,共8页
DynamicBandwidthAlocationTechniqueinATMNetworksBasedonFuzyNeuralNetworksandGeneticAlgorithm①ZhangLiangjieLiY... DynamicBandwidthAlocationTechniqueinATMNetworksBasedonFuzyNeuralNetworksandGeneticAlgorithm①ZhangLiangjieLiYandaWangPu(Deptof... 展开更多
关键词 模糊神经网 动态带宽分配 异步传输网 基因算法
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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制
3
作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
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基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究 被引量:1
4
作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊PID控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
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基于自适应VMD和优化DFNN的剩余电流识别
5
作者 张祥珂 王雅静 +2 位作者 窦震海 白云鹏 王玮 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期190-197,共8页
为实现剩余电流装置(residual current device,RCD)快速故障识别,提高用电安全性,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational modal decomposition,AVMD)和优化动态模糊神经网络(dynamic fuzzy neu-ral network,DFNN)的故障... 为实现剩余电流装置(residual current device,RCD)快速故障识别,提高用电安全性,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational modal decomposition,AVMD)和优化动态模糊神经网络(dynamic fuzzy neu-ral network,DFNN)的故障剩余电流识别方法(AVMD-DFNN)。通过经验模态分解法自适应确定VMD的分解参数,实现剩余电流信号的降噪。提取剩余电流信号的特征参数,经降维处理后作为DFNN识别剩余电流的分类指标。通过最小输出法优化DFNN,去除冗余模糊规则函数,从而实现RCD快速故障识别。仿真结果表明,AVMD-DFNN具有较高的识别准确率和速度,为研制新型自适应剩余电流装置提供了理论参考。 展开更多
关键词 剩余电流 动态模糊神经网络 变分模态分解 故障识别
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基于GD-FNN的金融股指预测模型 被引量:5
6
作者 孙彬 李铁克 张文学 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第9期3272-3275,3278,共5页
针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性,构建一种基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型对金融股指进行预测。以上证指数为例,在价格和成交量的基础上,将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入模型预... 针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性,构建一种基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型对金融股指进行预测。以上证指数为例,在价格和成交量的基础上,将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入模型预测指标体系。通过滑动时间窗对数据集进行处理,提高了模型预测准确性并降低了运算时间。与其他神经网络模型预测效果进行比较,结果表明提出的模型具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 广义动态模糊神经网络 金融股指预测 预测指标体系 动态模糊规则抽取 滑动时间窗 金融非线性系统辨识
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高斯激活函数特征值分解修剪技术的D-FNN算法研究 被引量:3
7
作者 何正风 张德丰 孙亚民 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期34-39,共6页
提出了一种D-FNN的新算法。其算法的最主要特点是:D-FNN选择高斯函数作为网络的激活函数和模糊系统的隶属函数,该算法不仅具有强大的全局映射泛化能力,而且在细化局部方面也有效;使用特征值分解修剪技术使得网络结构不会持续增长,可获... 提出了一种D-FNN的新算法。其算法的最主要特点是:D-FNN选择高斯函数作为网络的激活函数和模糊系统的隶属函数,该算法不仅具有强大的全局映射泛化能力,而且在细化局部方面也有效;使用特征值分解修剪技术使得网络结构不会持续增长,可获得更为紧凑的D-FNN结构,避免了过拟合现象。最后通过对Her-mite多项式逼近能力来验证所提方案的有效性。仿真结果表明使用特征值分解修剪技术和高斯激活函数的D-FNN具有良好的性能。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 模糊规则 修剪技术 特征值分解
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基于规则产生准则与修剪策略的D-FNN算法研究 被引量:2
8
作者 左军 周灵 李晓东 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期43-48,共6页
提出了一种D-FNN结构及其学习算法,该D-FNN的结构基于径向基神经网络。模糊规则的产生由输出误差或可容纳边界的有效半径决定。修剪技术的应用,使得网络结构能够保持紧凑,学习速度快,确保系统的泛化能力。对所提算法作了详细探讨,并与... 提出了一种D-FNN结构及其学习算法,该D-FNN的结构基于径向基神经网络。模糊规则的产生由输出误差或可容纳边界的有效半径决定。修剪技术的应用,使得网络结构能够保持紧凑,学习速度快,确保系统的泛化能力。对所提算法作了详细探讨,并与相关算法作比较,从而发现了D-FNN的独特思想。编写了D-FNN的仿真程序,对具体案例进行了仿真。结果表明,D-FNN具有紧凑的结构和优秀的性能。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 径向基函数 模糊规则 修剪策略
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基于GD-FNN的特高压直流输电暂态稳定控制 被引量:4
9
作者 蒋平 严栋 +1 位作者 刘盛松 胡伟 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期1-6,共6页
特高压直流输电输电容量大、控制灵活迅速,在我国"西电东送"战略中扮演了重要角色,其对受端交流系统暂态稳定性的影响也随输电容量的增大而变大。提出采用广义动态模糊神经网络(GD-FNN)控制来提高系统暂态稳定性,通过附加控... 特高压直流输电输电容量大、控制灵活迅速,在我国"西电东送"战略中扮演了重要角色,其对受端交流系统暂态稳定性的影响也随输电容量的增大而变大。提出采用广义动态模糊神经网络(GD-FNN)控制来提高系统暂态稳定性,通过附加控制信号动态调节输送功率从而给系统提供足够阻尼。根据系统选择合适的调制信号以及控制维数,对GD-FNN系统训练后通过系统误差和模糊规则的ε-完备性作为判据来优化系统结构,同时对隶属度函数的参数进行修正,从而保证了控制器具有紧凑的结构和良好的泛化能力。仿真结果表明,所设计的暂态稳定控制器在保持系统稳定方面具有优越的性能,并且鲁棒性较好,可有效保障机组和电网的安全稳定运行。 展开更多
关键词 特高压直流输电 广义动态模糊神经网络 暂态稳定 PSCAD EMTDC
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模糊综合评价-BP神经网络在电气火灾风险评估中的应用 被引量:3
10
作者 徐晓楠 宁鑫 +2 位作者 朱远鹏 高鹏 张怡 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空... 我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空间因素及人为因素4个方面选取10个定量指标、9个定性指标构建电气火灾风险评估指标体系;然后,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法计算指标静态权重并进行动态加权;其次,参照低压线路运行工况选取符合实际工况的指标参数进行模糊综合评价,获得训练数据集;最后,构建BP神经网络模型对数据集进行训练,形成风险评估模型。经训练结果分析和试验验证,采用该方法建立的评估模型可行且预测结果合理、可靠,可为电气线路的实时火灾风险评估提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 电气火灾 风险评估 动态加权 模糊综合评价 BP神经网络
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基于GD-FNN的微生物发酵过程软测量建模 被引量:1
11
作者 黄永红 孙丽娜 +1 位作者 孙玉坤 聂文惠 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2013年第12期173-177,共5页
针对微生物发酵过程关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度等)难以直接在线测量的问题,提出了一种基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的软测量建模方法。GD-FNN算法基于椭圆基函数(EBF),以模糊-完备性作为在线参数分配机制。该方... 针对微生物发酵过程关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度等)难以直接在线测量的问题,提出了一种基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的软测量建模方法。GD-FNN算法基于椭圆基函数(EBF),以模糊-完备性作为在线参数分配机制。该方法学习时参数调整和结构辨识同时进行,并能自动地确定模糊规则从而达到系统的特定性能。文中以青霉素发酵过程为研究对象,应用一致关联度法确定软测量模型的辅助变量后,建立了GD-FNN软测量模型。仿真结果表明,基于GD-FNN的软测量建模比基于径向基(RBF)神经网络的软测量建模运算速度快、预测精度高、泛化能力强。 展开更多
关键词 广义动态模糊神经网络 一致关联度 青霉素 软测量
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基于D-FNN的开关磁阻无位置传感器的研究 被引量:2
12
作者 吴江潦 易灵芝 +1 位作者 邓文浪 刘香 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2011年第1期66-69,89,共5页
提出了一种基于扩展径向基函数(RBF)神经网络的动态模糊神经网络(D-FNN)的开关磁阻电机无位置传感器控制的新方法。动态模糊神经网络系统以在线采样的相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流和磁链、转子位置角... 提出了一种基于扩展径向基函数(RBF)神经网络的动态模糊神经网络(D-FNN)的开关磁阻电机无位置传感器控制的新方法。动态模糊神经网络系统以在线采样的相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流和磁链、转子位置角度的非线性映射关系;训练完成后,用D-FNN输出结果取代位置传感器角度信号,实现电机无位置传感器运行。仿真和实验结果表明:由D-FNN获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 动态模糊神经网络 无位置传感器 转子位置检测
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基于D-FNN的电网混沌振荡系统的自适应控制 被引量:1
13
作者 马草原 刘建峰 +1 位作者 毛家松 贾锋 《电测与仪表》 北大核心 2012年第4期51-54,共4页
面向电网混沌振荡系统产生的混沌现象,采用D-FNN对电网混沌振荡系统进行网络建模。在动态模糊神经网络(D-FNN)建模的基础上,提出对连续混沌系统的在线自适应控制方法。该控制方法通过D-FNN对连续电网混沌振荡系统进行在线的同步自适应控... 面向电网混沌振荡系统产生的混沌现象,采用D-FNN对电网混沌振荡系统进行网络建模。在动态模糊神经网络(D-FNN)建模的基础上,提出对连续混沌系统的在线自适应控制方法。该控制方法通过D-FNN对连续电网混沌振荡系统进行在线的同步自适应控制,控制效果很好,并通过对具体的电网混沌振荡系统的数值实验证实了该方法对电网混沌振荡系统混沌控制的有效性和可行性。 展开更多
关键词 电网 混沌振荡 动态模糊神经网络 自适应控制
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基于D-FNN的聚合过程转化速率软测量建模及重构 被引量:2
14
作者 王介生 郭秋平 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期2163-2169,共7页
引言以氯乙烯单体(VCM)为原料,采用悬浮法聚合工艺生产聚氯乙烯(PVC)树脂是一种典型的间歇式化工生产过程。VCM的转化率对PVC树脂产品质量有很大影响,
关键词 聚合过程 动态模糊神经网络 核主元分析 软测量 模型迁移
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列主元SVD-QR方法修剪策略参数调整的D-FNN算法研究 被引量:1
15
作者 张德丰 马子龙 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期8-13,共6页
针对动态模糊神经网络,提出了列主元SVD-QR方法修剪策略与参数调整的新算法。其中采用列主元SVD-QR方法修剪策略从给定的规则库中提取最重要模糊规则,使得网络结构不会持续增长,避免了过拟合及过训练现象;采用扩展的卡尔曼滤波方法把全... 针对动态模糊神经网络,提出了列主元SVD-QR方法修剪策略与参数调整的新算法。其中采用列主元SVD-QR方法修剪策略从给定的规则库中提取最重要模糊规则,使得网络结构不会持续增长,避免了过拟合及过训练现象;采用扩展的卡尔曼滤波方法把全局算法划分成线性和非线性部分,线性和非线性参数可以分别被更新,从而可以达到快速的学习速度。通过对血压的控制来验证所提出算法的有效性,结果证明了列主元SVD-QR方法修剪策略参数调整的D-FNN算法具有良好的性能。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 修剪策略 参数调整 血压控制
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基于高斯函数与分级学习的D-FNN算法研究
16
作者 张勇 孙亚民 吴建洪 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期24-28,共5页
D-FNN基本思想是构造一个基于扩展的RBF神经网络,它可以看成是一个TSK模糊系统,也可以看做是基于归一化的高斯RBF神经网络。该文提出的算法,学习前,模糊神经网络不需要预先确定,在学习的过程中,参数估计与结构辨识同时进行,并根据系统... D-FNN基本思想是构造一个基于扩展的RBF神经网络,它可以看成是一个TSK模糊系统,也可以看做是基于归一化的高斯RBF神经网络。该文提出的算法,学习前,模糊神经网络不需要预先确定,在学习的过程中,参数估计与结构辨识同时进行,并根据系统精度要求及模糊规则的重要性,自动地产生或者删除一条模糊规则。在学习速度、系统结构和泛化能力方面进行了仿真实验,仿真结果表明D-FNN具有更简洁的结构和优良的性能。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 模糊规则 高斯函数 分级学习
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分级在线自组织学习的GD-FNN算法研究
17
作者 左军 周灵 孙亚民 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期26-29,35,共5页
提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)算法。算法提取的模糊规则具有很好可理解性,可以作为建模工具,也可以作为知识提取的工具。广义动态模糊神经网络由于基于模糊ε-完备性,同时提出了一种新颖的在线参数分配机制... 提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)算法。算法提取的模糊规则具有很好可理解性,可以作为建模工具,也可以作为知识提取的工具。广义动态模糊神经网络由于基于模糊ε-完备性,同时提出了一种新颖的在线参数分配机制,从而缓解了初始化的随机选择,且与输入变量不同值域没有关系,因而更容易构造一个较好性能的模糊系统。开发了仿真程序,对具体案例进行仿真,取得了较为理想的结果。 展开更多
关键词 广义动态模糊神经网络 动态模糊神经网络 径向基函数 椭圆基函数
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基于D-FNN的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法
18
作者 马草原 刘建峰 +1 位作者 高山 刘浩 《工矿自动化》 北大核心 2012年第11期23-26,共4页
针对电网混沌铁磁谐振系统产生的混沌现象,提出基于动态模糊神经网络的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法。该方法采用动态模糊神经网络来逼近系统的非线性部分,消除了过电压的混沌现象,将系统稳定到目标位置,实现了对系统的非线性补... 针对电网混沌铁磁谐振系统产生的混沌现象,提出基于动态模糊神经网络的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法。该方法采用动态模糊神经网络来逼近系统的非线性部分,消除了过电压的混沌现象,将系统稳定到目标位置,实现了对系统的非线性补偿控制。Matlab仿真结果表明,基于动态模糊神经网络的非线性补偿控制方法控制结果正确,响应快速。 展开更多
关键词 电力系统 混沌铁磁谐振系统 动态模糊神经网络 非线性补偿 非线性控制
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基于IPSO算法的回转窑煅烧带温度D-FNN预测控制
19
作者 田中大 高宪文 +1 位作者 李树江 王艳红 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期3409-3416,共8页
为了提高石灰回转窑煅烧带温度的控制性能,提出一种基于改进的粒子群优化算法(IPSO)与动态模糊神经网络(D-FNN)的预测控制方法。该方法利用动态模糊神经网络建立石灰回转窑煅烧带温度的非线性预测模型,通过输出温度的预测值,引入输出反... 为了提高石灰回转窑煅烧带温度的控制性能,提出一种基于改进的粒子群优化算法(IPSO)与动态模糊神经网络(D-FNN)的预测控制方法。该方法利用动态模糊神经网络建立石灰回转窑煅烧带温度的非线性预测模型,通过输出温度的预测值,引入输出反馈与偏差来校正预测误差,建立偏差与控制量的控制性能指标,通过改进的粒子群优化算法滚动优化得到系统最优控制量。对控制方法的稳定性进行分析。仿真实验结果表明动态模糊神经网络的温度预测误差在±10℃之内,具有较高的预测精度。提出的预测控制方法能使输出煅烧带温度快速稳定地跟踪设定值的变化,同时在系统输出有扰动的情况下也能较好地跟踪设定值。控制量的平均单步滚动优化需0.31 s,可满足实际应用。 展开更多
关键词 回转窑 煅烧带温度 粒子群优化算法 动态模糊神经网络 预测控制
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核反应堆冷却剂系统故障诊断动态模糊径向基神经网络模型
20
作者 朱佳浩 戴滔 +1 位作者 隋阳 李枭瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4567-4573,共7页
针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neura... 针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neural network, DFRBFNN)模型。首先,根据RCS的故障类型和样本数据,确定DFRBFNN模型的初始结构;然后,应用径向基神经网络方法,构建了RCS故障诊断DFRBFNN初始模型,应用随机初始化方法,对DFRBFNN初始模型的去模糊层到输出层的连接权重进行初始化处理;最后,应用误差下降率法,修正DFRBFNN初始模型的结构和参数,构建了RCS故障诊断DFRBFNN模型。应用所建立的模型对冷却剂丧失、失流和蒸汽发生器管道破裂事故进行诊断,并与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的有效性。研究表明,所构建的核电厂RCS故障诊断DFRBFNN模型能够在不确定环境下准确地诊断RCS的故障。 展开更多
关键词 核电厂 核反应堆冷却剂系统 故障诊断 动态模糊径向基神经网络模型
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