多级离心压缩机防喘模型与防喘控制策略研究

以燃气-蒸汽联合循环发电机组煤气系统为背景,基于压缩机能量损失机理建立多级离心压缩机系统防喘控制模型,并利用改进自适应遗传算法辨识机理模型中难以准确获得的参数.基于此模型,制定相应的防喘控制线确定方法和防喘控制策略.将所建立的防喘模型和防喘控制策略应用于实际的煤气系统中,结果表明该防喘模型能准确预测多级离心压缩机的性能,所制定的防喘控制策略能有效防止喘振的发生,取得了满意的控制效果.     

钴湿法冶炼萃取过程中的组分含量软测量

提出了一种钴湿法冶炼萃取组分含量混合建模方法.该模型由基于物料衡算关系的动态机理模型与基于萃取平衡实验数据的RBF神经网络模型组成.机理模型作为描述过程动态行为的整体框架,RBF神经网络用来辨识机理模型中的未知函数关系.在上述混合模型的基础上,还提出了一种模型校正策略,进一步提高了模型的精确性.将所建立的混合模型应用于实际湿法冶炼生产过程中,结果表明该方法具有良好的估计性能.     

钴湿法冶炼萃取过程中的组分含量软测量

提出了一种钴湿法冶炼萃取组分含量混合建模方法.该模型由基于物料衡算关系的动态机理模型与基于萃取平衡实验数据的RBF神经网络模型组成.机理模型作为描述过程动态行为的整体框架,RBF神经网络用来辨识机理模型中的未知函数关系.在上述混合模型的基础上,还提出了一种模型校正策略,进一步提高了模型的精确性.将所建立的混合模型应用于实际湿法冶炼生产过程中,结果表明该方法具有良好的估计性能.

     

基于粒子群优化的RBF神经网络模型研究

在本文中,提出了采用粒子群算法来优化RBF神经网络,并建立了这种新的混合模型。在这个粒子群和RBF神经网络的混合模型中,粒子群优化算法应用于选择中心节点和隐藏节点的宽度以及输出向量方面,对RBF神经网络建立了5个输入节点,6个隐藏节点和一个输出节点。通过对粒子群优化的RBF神经网络模型对一些地区的结核病发病趋势进行预测,得出这种混合模型对结核病发展趋势进行预测能够取得较好的预测结果。     

基于小波优化神经网络的离心压缩机故障预测

为了更准确的预测离心压缩机故障,提前发现问题的隐犯,把小波理论和神经网络相结合,建立了小波神经网络在离心压缩机故障预测模型。仿真实验表明,该预测模型具有算法简单、计算收敛速度快、预测精度达95%。     

基于SOM和RBF网络的软测量方法研究

为了解决工业生产过程中许多重要的参数无法精确测量或者实时测量的问题,提出一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络结合构建网络模型的预测方法;其中,RBF神经网络作为基础网络实现从输入层到输出层的线性映射,得出预测输出;SOM神经网络作为聚类网络对输入样本进行自组织分类,将分类中心及其对应的权值向量作为RBF神经网络径向基函数的中心;以钕铁硼氢粉碎过程优化控制为例,建立了合金氢含量的检测模型,并与RBF神经网络检测模型进行了对比;仿真结果表明该混合网络检测模型检测精度高,泛化能力强,证实了该方法的有效性.     

基于动态K均值的RBF神经网络日降水预报模型

针对优化径向基函数神经网络的各参数问题,提出一种动态K均值混合优化RBF神经网络并应用于广西降水数据进行建立预报模型,该模型与传统的K均值RBF模型和同期的T213降水预报进行对比,结果表明。该模型建立的5月3个区域的逐日降水预报,预测的精确度明显高于同期的T213降水预报。     

基于LM-BP神经网络的气阀故障诊断方法

提出一种基于LM（Levenberg-Marquardt）算法优化的 BP (Back Propagation)神经网络的多级往复式压缩机压缩机气阀故障诊断方法。以6M25-185/314氢氮气压缩机的 6级压差和6级温差作为网络的输入向量,建立可对往复式压缩机一至六级气阀故障进行在线监测及故障诊断的LM-BP神经网络模型。以100组故障数据作为网络训练样本,30组数据作为网络检测样本进行故障诊断,结果表明,LM-BP神经网络相比于变梯度BP神经网络和RBF神经网络诊断更快速稳定且准确率达到96%以上。利用Matlab软件平台建立的LM-BP 神经网络故障诊断模型,模型简单便于在工程实际中应用。     

基于神经网络的交通事故仿真预测方法

通过对道路交通事故影响因素的分析,建立了关于道路交通事故影响因素的层次结构模型,并根据此模型建立基于RBF神经网络的道路交通事故计算机仿真预测方法.结合我国1978～2007年道路交通事故次数对RBF神经网络进行训练、检验和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较.结果表明RBF神经网络的平均误差和收敛次数分别为1.19%和701次,而BP神经网络则为9.8%和2401次,可见RBF神经网络具有更快的运算速度和更高的精度.     

模糊粗集理论在污水参数软测量中的应用

出水水质的建模与预测是污水处理过程先进控制的基础,针对污水生化处理过程的非线性、大滞后等特点,提出一种基于模糊粗糙集和RBF神经网络的出水水质预测方法.先用模糊粗糙集理论约简属性消除冗余信息后,建立基于RBF神经网络软测量模型,并应用该模型对实际污水厂的出水氨氯预测进行仿真.结果表明了该软测量模型的可靠性和有效性.     

A hybrid artificial neural network—mechanistic model for centrifugal compressor

A mathematical model is an important tool for design and optimization of centrifugal compressor. However, owing to the varying compressor speeds and the complexity of the flow dynamics inside the impeller and diffuser, the currently available mechanistic models may yield inaccurate results. The purpose of this paper is to present a hybrid modeling approach for developing a quantitatively accurate model for centrifugal compressor. Two novel hybrid models, that is, additive and multiplicative hybrid models each of which consists of a three-layer back-propagation artificial neural network (ANN) component and a mechanistic component suitably modified to describe the performances of multistage centrifugal compressor, were constructed and compared with the well-developed ANN model. The results from the hybrid models showed better performance compared to the ANN model. Besides, the hybrid models demonstrated much better performance than the pure mechanistic model, and the multiplicative hybrid model, in general, showed better accuracy than that of the additive hybrid model in our case.     

基于混合算法的通信用户规模预测方法研究

准确地对通信用户规模进行预测对于通信运营商的决策具有十分重要的意义,而现有的常规预测方法存在预测误差较大、预测速率低等问题。研究一种基于RBF神经网络的通信用户规模预测模型。为了使得RBF神经网络算法预测性能更优,使用梯度下降算法与遗传算法混合对RBF神经网络进行参数优化,提高预测模型收敛效率。实例分析表明,使用本文研究的混合RBF神经网络预测模型的预测结果明显优于其他传统的预测模型。同时,在预测速度上也具有较大的优势。     

Prediction of service life of large centrifugal compressor remanufactured impeller based on clustering rough set and fuzzy Bandelet neural network

In order to predict the service life of large centrifugal compressor impeller correctly, the rough set and fuzzy Bandelet neural network are combined to construct the novel prediction model which can give full play to theirs advantages. The attribute reduction algorithm based rough set and clustering method is firstly designed to optimize the inputting variables of fuzzy Bandelet neural network. And then the prediction model based on fuzzy Bandelet neural network is proposed, the Bandelet function is used as the excitation function of hidden layer and is combined with fuzzy theory to improve the prediction effectiveness of the prediction model. The training algorithm of fuzzy Bandelet neural network is designed based on improved genetic algorithm, the improved genetic algorithm introduces the adaptive differential evolution method into the traditional genetic algorithm, which can effectively optimize the parameters of fuzzy Bandelet neural network. Finally, the original 30 input variables of fuzzy Bandelet neural network are reduced to 9 input nodes based on rough set using 500 remanufacturing impellers as research objects. The service life of remanufacturing impeller is predicted based on three prediction models, and simulation results show that the fuzzy Bandelet neural network optimized by improved genetic algorithm has highest prediction precision and efficiency, which can correctly predict the service life of remanufacturing impeller.     

改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测

为了提高径向基函数RBF神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,提出了一种基于改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。利用改进人工蜂群算法确定RBF网络隐含层的中心值以及隐含层单元数,然后训练改进的人工蜂群算法RBF神经网络预测模型,并将其应用到某城市4天的短时交通流量数据的验证。将实验结果与传统RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型和小波神经网络预测模型进行了比较。对比结果表明,该方法对短时交通流具有更高的预测准确性。     

基于非线性组合模型的交通流预测方法

为开发智能交通系统,提出一种基于RBF和ARIMA网络非线性组合模型的短时交通流预测方法,采用三层结构的RBF网络将2种单一预测方法——RBF和ARIMA网络进行非线性组合,利用实测数据对3类方法进行仿真实验,结果表明,非线性组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性,组合模型发挥了2种单一方法各自的优势,是短时交通流预测的有效方法。     

基于混沌RBF神经网络的汽油机进气流量预测研究

针对汽油机进气流量的多维非线性特性,提出了一种混沌径向基（RBF）神经网络的汽油机进气流量预测模型。证明了汽油机进气流量时间序列具有混沌特性,对采集的原始数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练和预测,并利用混沌算法确定输出层连接权值和隐含层高斯函数径向基中心,使其达到全局最优,加快了RBF神经网络的收敛速度。仿真结果表明,与空气进气流量平均值模型、RBF神经网络预测模型比较,该模型具有更高的预测精度,为精确及时测试汽油机进气流量提供了一种全新的软件测量方法。     

基于RBF和优化Wiener模型的轴承剩余寿命预测

针对滚动轴承寿命准确预测缺乏表征其健康状态的可靠退化指标的问题,提出径向基(RBF)神经网络及带有漂移参数的维纳(Wiener)模型进行剩余寿命预测.首先,使用小波包奇异谱熵提取轴承振动信号初始特征;其次,利用早期无故障样本特征和失效样本特征训练RBF神经网络模型,将已提取特征全寿命数据输入到RBF神经网络模型,计算隶...     

改进递归最小二乘RBF神经网络溶解氧预测

为提高溶解氧预测的准确性,将基于改进型递归最小二乘算法优化的径向基函数（ RBF）神经网络方法应用于溶解氧预测。利用K均值聚类算法进行隐层单元中心选择;利用改进型递归最小二乘算法优化RBF神经网络隐含层到输出层的权值。仿真结果表明：该方法对溶解氧的预测具有较好的非线性拟合能力,预测精度优于RBF神经网络和递归最小二乘算法优化的RBF神经网络。     

PREDICTIVE MODELS OF THE SPRING-BACK IN THE BENDING PROCESS

Spring-back is one of the most sensitive features of sheet metal forming processes because the elastic recovery during unloading leads to some geometric changes in the product. Three parameters that are most influential on spring-back in the V-die bending process are sheet thickness, sheet orientation, and punch tip radius. In this research, radial basis function (RBF) neural network and back propagation (BP) neural network approaches are used to predict the spring-back using the data generated from experimental observations. The performances of the models in training and testing sets are compared with those observations. Furthermore, output obtained through regression analysis is used to compare with the two developed model outputs. The results indicate that both networks can be applied successfully for prediction of spring-back against the input parameters of the V-die bending process. Also, the BP model shows better performance for prediction of spring-back with respect to the RBF model.