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针对提升机电机轴承振动信号的非平稳特性和单一粒子群算法(PSO) 优化径向基函数(RBF)神经网络时存在网络收敛速度慢和适应度值易陷入局部最小的缺点,提出基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵和模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)优化RBF神经网络的提升机电机轴承故障诊断方法。基于EEMD求取振动信号各固有模态函数分量的能量熵,并使用相关性分析方法剔除虚假的分量,把筛选后的有效数据作为故障识别的特征向量;利用模拟退火(SA)算法具有局部概率突跳的特性,将SA算法和PSO算法相结合,在优化RBF诊断模型隐含层参数时以实现不同算法间的优劣互补。仿真结果表明,使用SAPSO算法优化后的RBF神经网络模型在提升机电机轴承故障诊断中能够加快网络收敛速度和提升故障识别精度。 相似文献
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为了准确评估矿用提升机电气传动系统的健康状态,及时实施状态维修,保障提升机系统能够安全可靠运行,提出了基于模糊综合评价的矿用提升机电气传动系统状态评估方法。在对该传动系统各组成部分故障分析的基础上,构建了状态评估的指标体系,采用层次分析法计算指标的权重,并引入劣化度分析对指标标准化处理。最后对河南某矿型号为JKMD-4?4(Z)的提升机电气传动系统进行多层次模糊综合评价。结果表明:通过仿真分析验证,所建立的状态评估模型能准确地判断矿用提升机电气传动系统的运行状态。 相似文献
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光伏阵列是光伏系统中非常重要的组成部分。传统的BP神经网络诊断算法有着精度低、收敛速度慢等缺点,为了精确地诊断出光伏阵列内部的故障位置及其类型,通过分析阵列开路、短路、老化、阴影和电池板裂片5种故障,提出了一种改进型RBF神经网络的故障诊断识别算法。首先,建立RBF神经网络的光伏阵列故障诊断模型,确定基于遗传算法的故障模型隐层中心的确定方法,然后针对基于粒子群优化算法的网络模型进行自适应权重寻优的仿真实验。最后,将优化的算法与传统RBF神经网络算法进行对比。结果表明:该优化算法不仅可以有效地诊断光伏阵列的故障类型,还可以提高故障诊断的准确率。 相似文献
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分析了余热锅炉的特点和控制要求,设计了基于PLC的余热锅炉控制系统,介绍了控制方案设计、生产过程检测,针对锅炉汽包水位控制中经常出现的"虚假液位"现象,采用两冲量控制方式,并且将模糊自适应控制算法应用于该系统,克服了传统PID控制器参数不可改变的缺点,提高了系统的控制品质。该系统运行可靠,控制精度高,保证了锅炉安全、经济运行。 相似文献
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