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基于神经网络的振动响应趋势预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将Levenberg-M arquardt BP人工神经网络应用于复杂的非线性振动响应的趋势预测,避免了时序分析复杂的数据预处理、模型识别、参数估计和模型适用性检验过程。通过对样本预测效果的比较,全面考虑了网络的输入层、隐层和输出层的神经元节点数和各层之间的传递函数对预测精度的影响,引入Box-Cox变换改善了网络的收敛性并加快了网络的收敛速度,同时采用重复训练法来提高网络的稳定性和预测精度。预测实例表明,相比于传统的时间序列分析方法,这种预测方法能对振动响应的趋势进行更准确的预测。 相似文献
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航空发动机振动趋势预测的过程神经网络法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于过程神经网络思想的航空发动机振动趋势预测方法.利用过程神经网络具有输出函数对输入函数在时间上的聚合效应和非线性映射能力,预测方法的网络结构选择为9个输入节点,第2层和第3层各有9个隐层节点,1个输出节点,参数外推预测,将选取的振动历史数据分为学习样本和检测样本两组,学习样本用于网络训练,检测样本用于检验预测模型的精度.在相同条件下,与传统人工神经网络进行趋势预测比较,提高了网络训练速度,降低了预测误差.将所提出的预测方法应用到某型航空发动机的振动趋势预测中,预测结果与实际值的误差符合要求. 相似文献
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以神经网络与MATLAB实现理论为依据,提出了一种新的滚动轴承振动预测方法。这种方法根据轴承的加工质量试验数据,建立轴承振动预测的BP网络试验模型,在MATLAB开发环境下输入训练样本数据矩阵和目标矩阵。经过训练后,网络误差达到要求,预报结果的最大相对误差小于10%。 相似文献
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作为成本管理重要环节的产品成本预测是个非线性系统,目前还很难对其建立准确的数学模型.引入BP神经网络算法对产品成本进行预测,针对BP算法容易陷入局部最小的缺陷,提出了改进BP算法.根据产品成本的具体特征提取特征值并建立相应的神经网络,通过训练,网络具有较强的适应和学习功能,经测试表明,网络具有较高的预测精度,能够为企业生产运营提供可靠的依据. 相似文献
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基于组合神经网络的柴油机振动信号预测 总被引:3,自引:0,他引:3
根据柴油机振动信号的特性,使其在相空间里重构,再应用组合神经网络,对柴油机振动信号进行拟合和预测。该组合神经网络是一个两级系统,第一级有两个神经网络的预报——一个多目标前馈网络和一个函数耦合神经网络,用模糊反向传播算法进行训练;第二级是由第一级产生的两个预测结果混合得到的组合模型,采用Karmarkar的线性规划算法进行训练。实际应用证明了该方法的有效性。 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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本文应用MATALB/XPC实时仿真工具测量了贴有压电元件的复合材料薄壁结构的振动响应。并对其进行神经网络的离线建模和预测。比较了几种网络的优缺点。选择了引进外部反馈的前向BP网络作为非线性系统建模的方法,有望推广用于智能结构的健康监测和振动主动控制。 相似文献
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针对传统基于神经网络的声发射定位选择的样本不具有广泛代表性的问题,提出了基于光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,简称FBG)传感和反向传播(back propagation,简称BP)神经网络的声发射定位技术。该方法使用提取的窄带信号间时差作为样本,无需考虑损伤特性及波速对定位的影响,同时使用Levenberg-Marquardt(简称LM)算法训练样本,提高了BP神经网络的训练速度。在500mm×500mm的铝合金板上进行实验,声发射定位的平均误差为6.65mm,验证了该方法的有效性和准确性。 相似文献
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BP网络易陷入局部最优和运算不稳定,提出附加动量下降法对其改进;通过改进BP与标准BP对旋转机械常见故障诊断进行对照分析,得出改进BP能够克服标准BP的固有缺陷。 相似文献
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文中提出了一种基于改进BP神经网络的开关磁阻电机间接位置检测的新方法.该方法构造了一个将权值变为参数可调函数的BP神经网络,经过训练,形成只有一个隐藏层的网络,实现电机电流、磁链与转子位置之间的非线性映射.通过对开关磁阻电机特有结构性质的分析,提出了一种减少样本数据的方法,从而节约计算时间.仿真结果表明,此方法简化了系统的复杂性,提高了检测精度,从而实现了开关磁阻电机位置的间接检测. 相似文献
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基于改进BP神经网络的机器故障诊断技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
机器故障诊断技术进入智能化阶段,利用人工神经网络诊断故障模式的优势十分明显.传统BP神经网络存在收敛慢,容易陷入局部最小等缺陷,提出了基于批处理的变速率的BP求解方法.根据问题描述,改进了BP网络故障识别模型,并以拖拉机的减速箱为例,建立模型进行故障模式识别,比较改进BP与传统BP的误差曲线,论证方法有效. 相似文献