基于台架采集数据,采用外部输入非线性自回归(nonlinear autoregressive model with exogenous input,NARX)神经网络建立了具备瞬态特性的柴油机排气温度计算模型作为虚拟传感器,并采用并发式训练方法对模型进行训练。将结果与前馈神经...基于台架采集数据,采用外部输入非线性自回归(nonlinear autoregressive model with exogenous input,NARX)神经网络建立了具备瞬态特性的柴油机排气温度计算模型作为虚拟传感器,并采用并发式训练方法对模型进行训练。将结果与前馈神经网络、长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)神经网络及量产发动机的排温传感器采集结果进行对比。经验证,稳态工况下,两种神经网络均能达到较高精度;欧洲瞬态循环(European transient cycle,ETC)工况下,NARX神经网络计算温度的最大偏差为6.6℃,量产发动机排温传感器测得温度最大偏差为45.9℃。NARX神经网络所需的计算时间约为现有电控单元排温模型的2.5倍。展开更多
文摘基于台架采集数据,采用外部输入非线性自回归(nonlinear autoregressive model with exogenous input,NARX)神经网络建立了具备瞬态特性的柴油机排气温度计算模型作为虚拟传感器,并采用并发式训练方法对模型进行训练。将结果与前馈神经网络、长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)神经网络及量产发动机的排温传感器采集结果进行对比。经验证,稳态工况下,两种神经网络均能达到较高精度;欧洲瞬态循环(European transient cycle,ETC)工况下,NARX神经网络计算温度的最大偏差为6.6℃,量产发动机排温传感器测得温度最大偏差为45.9℃。NARX神经网络所需的计算时间约为现有电控单元排温模型的2.5倍。
文摘南极Dome A(冰穹A)因其优良的观测条件被誉为地球上最好的天文观测台址之一。Dome A温度常年处于-30^-80℃,相对湿度40%~80%,温度起伏大,望远镜镜面易结霜,影响天文观测的效率和质量。为实现无人值守的智能化镜面除霜、减少除霜对观测时间的占用、降低除霜对镜面视宁度的影响、减少除霜对能源的消耗,提出了智能化除霜方法。首先,分析环境、科学数据、仪器三者的关系,利用外部输入非线性自回归(nonlinear auto regressive models with exogenous input,NARX)时间序列神经网络构建望远镜镜面状态的预测模型;其次,设计南极望远镜智能化除霜仿真系统,实时预测镜面情况,根据预测结果模拟采取相应的应对措施。结果表明该方法能有效实现智能化除霜,减少了人为干预,节约了观测时间,提高了望远镜运行的可靠性。
