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悬臂式掘进机自动控制系统设计
被引量：
12
1
作者
王红
《工矿自动化》
北大核心
2016年第9期68-71,共4页
针对目前悬臂式掘进机机身定位存在精度低、自动化控制性能差和工作效率低等问题,设计了悬臂式掘进机自动控制系统,详细介绍了系统硬件、软件的设计。该系统采用姿态检测技术和自动截割技术,实现了对悬臂式掘进机的精确截割与自动控制。
关键词
悬臂式掘进机
姿态检测
自动截割
PCC
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职称材料
大型船舶电力系统脆性中的粒子群优化算法研究
被引量：
1
2
作者
刘艳明
《舰船科学技术》
北大核心
2017年第20期64-66,共3页
随着自动化技术和电力推进技术在船舶工业的广泛应用,船舶电力系统的稳定性、可靠性显得更加重要,针对大型船舶电力系统的脆性优化也引起了国内外的广泛研究。大型船舶电力系统的故障恢复和脆性优化具有重要意义,一方面可以提高船舶电...
随着自动化技术和电力推进技术在船舶工业的广泛应用,船舶电力系统的稳定性、可靠性显得更加重要,针对大型船舶电力系统的脆性优化也引起了国内外的广泛研究。大型船舶电力系统的故障恢复和脆性优化具有重要意义,一方面可以提高船舶电力系统的可靠性,为船载用电设备提供充足的电力;另一方面,电力系统网络结构的优化有助于提高电力系统的集成特性,降低成本的同时可以提高供电效率。本文主要研究了大型船舶电力系统的脆性优化问题,采用了粒子群优化算法和脆性建模技术,对全面分析复杂的船舶电力系统,预防和控制电力系统脆性故障,提高电力系统可靠性具有重要的理论和实际应用价值。
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关键词
电力系统
脆性
粒子群优化
算法
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职称材料
基于改进PSO的RBF神经网络在液压钻机故障诊断中的应用
被引量：
8
3
作者
孙立峰
吕枫
《液压与气动》
北大核心
2014年第11期91-94,127,共5页
引入了一种基于解空间划分的改进粒子群算法,有效地解决了传统粒子群算法前期容易陷入局部极小值的问题,并将此算法应用到RBF神经网络的参数优化和样本学习中。运用聚减累算法确定了径向基函数中心个数,通过改进的PSO优化了网络中基函...
引入了一种基于解空间划分的改进粒子群算法,有效地解决了传统粒子群算法前期容易陷入局部极小值的问题,并将此算法应用到RBF神经网络的参数优化和样本学习中。运用聚减累算法确定了径向基函数中心个数,通过改进的PSO优化了网络中基函数的中心值和宽度,最后利用PSO训练网络输出样本,实现了液压钻机的故障诊断。试验结果表明,基于改进PSO优化的RBF神经网络在液压钻机故障诊断中,在样本较小的情况下,具有较快的响应速度以及较高的诊断精度。
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关键词
液压故障诊断
改进PSO算法
RBF神经网络
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职称材料
题名
悬臂式掘进机自动控制系统设计
被引量：
12
1
作者
王红
机构
内蒙古交通职业技术学院机械工程系
出处
《工矿自动化》
北大核心
2016年第9期68-71,共4页
文摘
针对目前悬臂式掘进机机身定位存在精度低、自动化控制性能差和工作效率低等问题,设计了悬臂式掘进机自动控制系统,详细介绍了系统硬件、软件的设计。该系统采用姿态检测技术和自动截割技术,实现了对悬臂式掘进机的精确截割与自动控制。
关键词
悬臂式掘进机
姿态检测
自动截割
PCC
Keywords
boom roadheader
attitude detection
automatic cutting
programmable computer controller
分类号
TD632 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
大型船舶电力系统脆性中的粒子群优化算法研究
被引量：
1
2
作者
刘艳明
机构
内蒙古交通职业技术学院机械工程系
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2017年第20期64-66,共3页
文摘
随着自动化技术和电力推进技术在船舶工业的广泛应用,船舶电力系统的稳定性、可靠性显得更加重要,针对大型船舶电力系统的脆性优化也引起了国内外的广泛研究。大型船舶电力系统的故障恢复和脆性优化具有重要意义,一方面可以提高船舶电力系统的可靠性,为船载用电设备提供充足的电力;另一方面,电力系统网络结构的优化有助于提高电力系统的集成特性,降低成本的同时可以提高供电效率。本文主要研究了大型船舶电力系统的脆性优化问题,采用了粒子群优化算法和脆性建模技术,对全面分析复杂的船舶电力系统,预防和控制电力系统脆性故障,提高电力系统可靠性具有重要的理论和实际应用价值。
关键词
电力系统
脆性
粒子群优化
算法
Keywords
power system
brittleness
particle swarm optimization(PSO)
algorithm
分类号
U665.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于改进PSO的RBF神经网络在液压钻机故障诊断中的应用
被引量：
8
3
作者
孙立峰
吕枫
机构
内蒙古交通职业技术学院机械工程系
出处
《液压与气动》
北大核心
2014年第11期91-94,127,共5页
文摘
引入了一种基于解空间划分的改进粒子群算法,有效地解决了传统粒子群算法前期容易陷入局部极小值的问题,并将此算法应用到RBF神经网络的参数优化和样本学习中。运用聚减累算法确定了径向基函数中心个数,通过改进的PSO优化了网络中基函数的中心值和宽度,最后利用PSO训练网络输出样本,实现了液压钻机的故障诊断。试验结果表明,基于改进PSO优化的RBF神经网络在液压钻机故障诊断中,在样本较小的情况下,具有较快的响应速度以及较高的诊断精度。
关键词
液压故障诊断
改进PSO算法
RBF神经网络
Keywords
hydraulic troubleshooting
improved PSO algorithm
RBF neural network
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
悬臂式掘进机自动控制系统设计
王红
《工矿自动化》
北大核心
2016
12
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职称材料
2
大型船舶电力系统脆性中的粒子群优化算法研究
刘艳明
《舰船科学技术》
北大核心
2017
1
在线阅读
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职称材料
3
基于改进PSO的RBF神经网络在液压钻机故障诊断中的应用
孙立峰
吕枫
《液压与气动》
北大核心
2014
8
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职称材料
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