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针对环境试验温度测量精度不高,测温延时较大的问题,提出了基于BP神经网络的温度预测方法。该方法通过测量瞬时温度变化率,利用BP神经网络的温度预测模型,对温度进行预测。在MATLAB中仿真表明,该方法对温度测量的精度有了明显的提高,对测温延时有了明显的改善。 相似文献
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本文章基于CS-3LAS-03加速度计,提出了利用BP神经网络来进行加速度计温度补偿,并在MATLAB环境下建立了基于BP神经网络的温度补偿模型,首先介绍了加速度和温度的采集系统的设计,然后对采集到的加速度值进行温度补偿,经过对实验数据的融合处理表明,该方法可极大的减小温度漂移,具有广泛的应用前景。 相似文献
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针对在矢量控制系统中普通PI控制器参数整定过程较为繁琐且性能易受电机参数影响的问题,将BP神经网络控制器应用于矢量控制系统,构造了基于BP神经网络的PI控制器,实现了PI控制器参数的在线自整定。在MATLAB/Simulink环境下进行了仿真验证,结果表明神经网络控制器较普通PI控制器具有更快的响应速度和更小的超调量。 相似文献
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针对烟叶复烤厂打叶过程中片烟结构难以预测的问题,文中提出了一种基于MATLAB图像处理的GA-BP神经网络预测模型。对于烟叶分类问题,基于获取的烟叶图片,利用MATLAB软件对图片做预处理,提取衡量片烟结构的主要特征变量,并利用行业标准与聚类分析算法对数据进行分类。通过统计学的标准数学方法,构建了遗传算法优化的BP神经网络预测模型对主要影响参数进行预测优化。研究结果表明,文中所提方法预测精度较高,预测极差均小于0.059,可有效解决打叶过程中片烟的预测问题。 相似文献
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因含有大量的开关器件,多电平逆变器难以用基于模型的方法进行故障诊断。针对这一问题,提出了一种基于神经网络的故障识别和分类方法。采用载波相移脉冲宽度调制(PWM)策略搭建级联五电平逆变电路,对逆变器的输出电压信号进行快速傅里叶变换,获取其频谱并以此作为特征信息。利用反向传播算法(BP)神经网络对输出电压模式进行分类。Matlab仿真结果表明,本文设计的 BP神经网络有效地实现了对逆变器的故障诊断。 相似文献
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傅莉 《智能计算机与应用》2012,(5):70-72
结合BP神经网络的特点,探讨了基于BP神经网络的教学质量评价方法。利用BP神经网络方法建立高校教学质量评价系统的模型,将教学评价指标概念量化成确定的数据作为其输入,教学效果作为输出,并利用MATLAB系统加以实现。 相似文献
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特征提取和分类器设计是人脸识别算法中的两个关键问题。提出一种基于二次小波变换、PCA算法与BP神经网络的人脸识别算法。该算法采用二次小波变换与PCA相结合的算法提取人脸图像的主要特征,并运用加入动量项的改进BP神经网络算法进行人脸图像分类识别。在MATLAB环境下,利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,实验结果表明,该算法实现简单、识别速度快、识别率较高。 相似文献
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BP神经网络可以利用其高度的非线性映射和自组织能力有效解决柴油机系统的故障诊断定位问题。但是标准的BP网络有自身无法克服的一系列问题,因此对标准BP网络的学习方法做出改进.并以此理论建立柴油机系统故障诊断的整体模型。为了检验改进理论的准确性,根据柴油机燃油系统的故障建立网络模型并诊断进行检验.MATLAB仿真结果表明,改进算法有效地提高了学习的效率与稳定性,加快了收敛速度,能有效解决故障的诊断与定位.并且具有良好的稳定性。 相似文献
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针对矿用刮板输送机的故障诊断问题,提出一种基于GA-BP神经网络的故障诊断方法。为了避免BP神经网络易陷入局部最小值、隐含层节点数难确定等问题,这里首先根据经验公式缩小隐含层节点数范围,在小范围里寻找最优的隐含层节点数;进而根据遗传算法具有全局寻优的特点,用遗传算法优化BP神经网络训练的初始权值阈值。研究表明经经验公式寻找最优隐含层节点数后,再将遗传算法与BP神经网络结合可以有效地解决神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小等问题,提高了刮板输送机传动部的故障诊断精度。通过仿真实验验证了文中方法的有效性。 相似文献
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基于神经网络的滚动轴承故障诊断智能方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法.以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征,通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别.经过实验表明,该方法对于滚动轴承的故障诊断具有一定的应用价值, 并可方便地推广到其他类似的诊断领域. 相似文献
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在运用BP神经网络进行模拟电路故障诊断过程中,代表故障特征的网络输入至关重要。分析了常见特征信息提取和故障诊断方法,提出一种基于多测试点、多特征信息原始样本集的新方法。运用这种方法构造原始故障特征集,然后作为BP神经网络的输入对网络进行训练,仿真结果表明,通过该方法构造的样本集训练出来的网络对模拟电路故障诊断的正确率优于传统方法,证明了该方法在模拟电路故障诊断中的可行性,为模拟电路的故障诊断提供了一种新方法。 相似文献
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针对BP神经网络易存在局部最小,收敛速度较慢的缺点,研究设计了一种基于Elman神经网络的敝障诊断器,建立了E1man神经网络及基于该网络的故障诊断器结构模型;利用某实际电路测试数据,训练并检测该故障诊断器的效能,试验结果表明该故障诊断器有较高的准确性和可靠性,具有工程使用价值。 相似文献
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基于BP神经网络的大规模电路模块级故障快速诊断方法 总被引:7,自引:0,他引:7
根据大规模电路故障诊断网络撕裂法和交叉撕裂搜索方法,采用基于误差反向传播算法的多层前向神经网络(BP神经网络)记载多次撕裂信息,提出了一种新型基于BP神经网络的大规模电路模块级快速诊断方法。该方法能快速有效地并行处理定位故障模块,具有测前工作量小,实时诊断性强等优点。 相似文献
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基于GA与L-M优化算法的变压器故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用MATLAB环境建立一个用于变压器故障诊断的BP网络模型。首先利用具有全局寻优功能的遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法对BP神经网络进行训练,从而达到加快网络训练速度,避免训练过程陷入局部极小点的目的。最后,详细记录网络的实际输出,并与期望输出做对比研究,最终证实了此网络达到了设计要求,可用于变压器的故障诊断。 相似文献