基于BP算法的船舶机舱报警监控系统的故障诊断分析

机舱报警与监控系统(AMS)作为船舶控制领域里重要的一环,在整个船舶运行期间起到了至关重要的作用。AMS数据的采集作为整个系统里最基础的一节,决定着整个系统能否持续稳定地工作。BP算法作为一种先进的网络算法,被广泛的运用在各个领域的数据分析。模型以镇江市亿华系统集成有限公司的7 000方泥驳机舱综合报警监测系统的数据为基础,建立BP网络模型,进行数据拟合。在故障诊断时,利用BP网络算法的模型预测柴油机的排烟温度来决定是否更换会有故障发生的柴油机。结果表明BP算法的拟合精度符合要求,预测精度基本可行,达到船用需求。     

基于连续Hopfield网络的物流路径优化研究与仿真

路径优化问题一直是智能控制领域中一个重要的研究对象.针对连续Hopfield神经网络和离散Hopfield神经网络的优缺点,设计了一种基于连续Hopfield网络的物流路径规划方案.首先对网络的结构进行了阐述,同时引入了能量函数的概念,对网络的稳定性进行了证明.根据实际问题的描述,将路径行程映射为换位矩阵,将路径优化的目标函数映射为网络的能量函数,设计出目标函数的动态方程,方程的最小值就为路径规划的最优值.最终通过软件仿真,求得最优解,证明了网络的可行性.     

基于改进粒子群算法的解耦控制研究与仿真

针对标准粒子群算法优化多变量系统的解耦控制时存在陷入非全局最优值的问题,设计出一种基于自适应变异的粒子群算法优化多变量系统解耦控制器的方法.该方法以标准粒子群算法为基础,在种群进化过程中引入变异操作,对不同进化程度的粒子以不同的概率进行更新,其中没有达到个体最优的粒子以随机的大概率进行位置与速度的初始化,对已经早熟的粒子以一定的小概率更新进化路径,以此来提高种群搜索全局最小值的能力.种群寻到最优值的状态就是控制器效果最好的状态,利用新的网络模型即可解决上述问题.经过对比仿真,验证了该方法的可行性.