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针对五步开关控制算法易超调以及控制参数取值具有近似性和不确定性等不足,提出了一种参数自整定和参数寻优的控制算法,并在最关键的脉冲调制控制环节运用了改进的BP神经网络算法和粒子群(PSO)算法来寻找最优阀门控制参数。搭建智能阀门定位器实验平台,采用传统五步开关控制算法和本控制算法分别对阀门进行控制试验。结果表明,本控制算法相较于传统五步开关控制算法的适用性大大增强,避免了超调,缩短了响应时间,阀门控制精度达到0.03%,阀门开度稳定时间缩短至1 s以内。 相似文献
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针对汽车发动机装配过程中缸体泄漏问题,结合Back Propagation(BP)神经网络及粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法,提出了一种发动机装配工艺参数优化方法。首先,使用BP神经网络建立了生产工艺参数与质量指标之间的非线性映射关系,并以此作为泄漏率预测模型。其次,根据实际生产需求,应用皮尔逊相关性分析法求解得到相关性最强的部分工位工艺参数,并以其作为后续优化对象。最后,以BP神经网络预测模型作为适应度函数,使用粒子群优化算法求解得到工艺参数的最优值。使用400台发动机的实际生产数据进行试验。试验结果显示,BP神经网络具有较准确的预测效果,结合粒子群优化算法得到了优化后的工艺参数值,显著降低了发动机的泄漏率,具有一定的指导意义。 相似文献
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针对电火花加工的工艺特点及其复杂性,提出了一个基于神经网络的电火花加工工艺效果的预测模型,可反映出电参数和加工结果之间的关系。Matlab仿真结果显示了其良好的预测精度,最后分析了引起预测误差的原因。 相似文献
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针对BP(Back Propagation)神经网络模型对谷物干燥机进行可靠性预测时,模型存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,采用改进的粒子群算法对BP神经网络模型进行优化,建立PSO_BP神经网络的谷物干燥机可靠性预测模型,并与BP网络模型和GA_BP网络模型获得的MAERMSEMAPE指标进行对比。研究结果表明,采用改进的PSO_BP网络模型预测时,与BP网络模型相比三项指标分别降低了0.051 8、0.047 9和28.04%;与GA_BP网络模型相比,三项指标分别降低了0.000 4、0.000 2和0.61%,说明其具有更小的误差和较好的预测能力。为实现谷物干燥机可靠性精准预测提供方法和思路。 相似文献
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中频淬火通过人工控制和PID控制工艺参数难以保证产品质量,因此,基于微粒群优化算法和BP神经网络算法提出了一种基于HMPSO的BP神经网络工艺参数控制方法,首先介绍了微粒群优化算法和BP神经网络算法,接着建立了基于HMPSO的BP神经网络工艺参数控制方法,最后对中频淬火控制系统进行MATLAB仿真研究,结果表明,该方法稳定、有效,可提高中频淬火的质量。 相似文献
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针对电火花加工的工艺特点及其复杂性,提出了一个基于神经网络的电火花加工工艺效果的预测模型,可反映出电参数和加工结果之间的关系.Matlab仿真结果显示了其良好的预测精度,最后分析了引起预测误差的原因. 相似文献
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郝娟 《机械制造与自动化》2018,(2):130-132
以一台6/4级SRM电机模型的电流和磁链为输入,转子位置角度为输出,拟合了磁链-电流-角度模型,并在MATLAB/Simulink中进行了仿真实验。在拟合模型时,为了提高训练效率,简化拟合模型,采用了粒子群优化BP神经网络隐含层神经元个数的算法,并进行了仿真实验。结果表明,粒子群算法优化BP神经网络的控制策略具有较高的训练效率。 相似文献
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根据空调负荷的非线性特点,提出了一种基于粒子群算法优化误差反向传播(BP)神经网络的空调负荷预测方法,针对BP网络训练容易出现麻痹和易陷入局部极值,以及其预测空调负荷时精度不够理想等现象,将粒子群算法的随机全局优化和梯度下降局部优化结合,达到改善神经网络泛化能力和提高空调负荷预测精度的目的。用该方法对的空调系统冷负荷与室外空气的干球温度、含湿量和太阳辐射照度的关系进行建模和预测,通过实例验证了该优化算法优于BP网络,能更加有效地处理动态空调负荷中的非线性问题,获得更可靠的预测结果。 相似文献
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利用当前重金属的含量去预测未来有毒重金属的含量,就可以采取有效的措施预防,对人们的健康有着重大意义.该文主要应用粒子群和BP混合算法的神经网络对甘肃某地区的土壤进行了预测,得到的预测数据和实际的基本相符,因此,该预测算法应用到土壤的预测中具有良好的效果,有良好的应用和推广前景. 相似文献
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针对采煤机液压调高控制问题,提出一种基于模拟退火粒子群算法的RBF预测控制方法。综合模拟退火算法和粒子群算法的优点,用模拟退火思想来解决粒子群算法易陷于局部最优的问题。用模拟退火粒子群算法优化RBF神经网络,增强学习能力和算法稳定性。利用改进的RBF神经网络对采煤机液压调高系统进行预测控制,仿真结果表明,改进后的方法比传统控制方法辨识精度提高,响应速度更快,证明了该方法的改进效果较好。 相似文献
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采用人工鱼群算法与BP神经网络相结合的方法建立了分块压边力与成形质量的映射关系。首先以分块压边力为设计变量,通过基于最大最小原则的拉丁超立方取样设计方法抽取了BP神经网络的训练样本,并将通过仿真软件获得的成形质量指标作为BP神经网络的训练输出;其次通过人工鱼群算法优化的BP神经网络建立了分块压边力与成形质量的映射关系;然后采用粒子群算法对该映射函数关系式进行优化,得到最优分块压边力;最后将该最优分块压边力成形效果与整体压边力成形效果进行对比,结果表明成形效果大大改善。研究表明,采用该方法可以快速计算最优分块压边力,克服了分块压边力计算困难的缺点。 相似文献
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一种确定神经网络初始权值的新方法 总被引:6,自引:0,他引:6
针对BP神经网络对易陷入局部极小的缺点,结合粒子群优化算法(PSO)在全局搜索上的良好性能,提出了一种新的算法--PSO-BP混合算法.该算法先用PSO算法将BP网络的初始权值优化到全局极小点附近,然后用传统BP神经网络学习算法进行进一步优化,仿真表明:该方法很好地解决了BP神经网络对初始值敏感、易局部收敛的问题. 相似文献
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基于粒子群优化的神经网络训练算法在产品种类预测中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
市场环境的变化导致产品更新换代加快,产品种类预测成为新的难题。传统的线性预测方法只能对产品需求的数量或价格等数值进行预测,而无法对产品的发展趋势和未来种类做出正确预测。通过对产品种类预测、数据挖掘和粒子群优化算法的研究,建立种类预测模型,利用基于粒子群优化的神经网络训练算法进行产品种类预测,并以手机为例进行预测,结果证明该方法是有效的。 相似文献