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基于RBFNN建模的动态流量软测量方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本文通过对粘性流体在圆管中的层流和湍流流量方程对比研究发现,动态流量主要与管道中摩擦导致的压头损失、管道中最大的流速、流体温度变化有关,依据这一原理设计了基于径向基函数人工神经网络(RBFNN)的软测量模型.在伺服阀动态性能实验台上构建了数据采集系统,在新型动态流量测量管上安装超声波、压差、温度传感器来采集各种信息,其中流速信息采用一种新颖的超声波类时差法获取,用于标定的实际流量由无载液压缸的速度传感器获取.基于NeuroSolution软件中的RBF网络模块组成软测量RBFNN,选用部分采集数据作为学习样本对RBFNN进行训练,建立了动态流量的软测量模型.利用采集的数据的测试样本对RBFNN进行测试,通过流量预测曲线和实际曲线的对比,验证了该软测量模型具有很高的逼近精度.该软测量方法为动态流量的测量提供了一条新的途径. 相似文献
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研究了智能故障诊断网络化的必要性和智能故障诊断方法,如人工神经网络系统、模糊逻辑系统、专家系统、人工免疫系统,发现把人工免疫方法应用到故障诊断中去是近年来研究的热点,然后重点阐述了几种人工免疫算法在智能故障诊断中的应用,最后指出了网络化智能故障诊断的几个研究方向,并对把人工免疫方法与远程智能故障诊断结合的研究做了进一步展望. 相似文献
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研究了传统分类算法在故障诊断中的不足,融合人工免疫系统中的实值否定选择(RNS)算法和支持向量机(SVM)算法提出了一种复合的故障诊断方法。在新方法中使用RNS算法产生检测器(非己集合)当作故障样本,这些样本再作为SVM算法的输入进行训练,这样就能解决分类算法所面临的训练样本不足的难题。轴向柱塞泵发生故障时,由于滑靴对斜盘冲击产生的振动信号被高频谐振信号调制,通过小波簇包络解调方法将调制信号解调出来,然后对包络信号用小波包分解子带特征能量法进行特征提取。最后用轴向柱塞泵多松靴和配流盘磨损多故障模式样本进行诊断测试,正确率可达90%以上,验证了复合诊断方法的有效性。 相似文献
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针对轴向柱塞泵故障振动信号的非平稳特征,融合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和实值否定选择(Real-valued Negative Selection,RNS)算法,提出了一种混合的故障诊断方法.在该方法中,首先将原始信号用EMD方法分解为若干个平稳内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)之和,以各层能量与总能量的比值为元素构造特征向量,作为样本;然后将正常样本作为RNS算法的输入,产生检测器,对故障样本进行识别.最后用轴向柱塞泵脱靴故障样本进行诊断,正确率可达90%以上,验证了混合诊断方法的有效性. 相似文献
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车辆转向时其转向系统的动态特性是十分重要的性能指标。针对智轨列车电液伺服转向系统的动态特性测试问题,先开发设计出具有针对性的动态特性测试试验台,并以此平台模拟智轨列车在PID闭环控制下的转向工况。使用LabVIEW编写转向系统动态特性测试的软件程序,在PID闭环控制下对电液伺服转向系统的动态特性进行测试,得到了完整的测试数据。为智轨列车转向系统动态特性分析提供了灵活、方便的测试手段,为转向系统性能改进提供了数据支撑。 相似文献
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文章以圆管中的粘性流体为研究对象,分析了管道中压差、温度、速度的变化对动态流量的影响,设计出了用于软测量建模的RBF神经网络结构;与此同时,还设计了动态流量测量管,并在伺服阀动态性能试验台上采集了相关数据,其间采用超声波类时差法测量了流速信息;利用采集的数据基于NeuroSolution软件对RBF网络进行了学习训练、检验和测试,最后建立了动态流量的软测量模型;通过将流量预测曲线与实测曲线相对比,结果发现该软测量模型具有很高的逼近精度,它可为动态流量的测量提供一条新的途径. 相似文献