利用SOM网络可视化方法诊断液压系统故障

由于液压系统的非线性、故障机理的复杂性和多样性,很难准确判断复杂液压系统的故障原因,利用神经网络具有良好的非线性映射能力、自学习适应能力和并行信息处理能力,为解决未知不确定非线性系统的问题提供了一条新的思路.介绍了基于自组织特征映射神经网络(SOM网络)进行液压系统故障诊断的方法.SOM网络是一种重要的无导师学习训练算法的神经网络,使用该算法进行训练后,可以将高维输入空间映射到二维空间上,并对故障现象进行自动分类,从而得出它们对应的故障原因.同时为了便于识别故障,利用U矩阵图对神经网络仿真结果进行可视化.以某工程机械的水平支腿液压系统为例,应用SOM网络进行仿真,并对结果进行可视化.仿真结果表明,SOM网络可视化方法具有故障模式识别能力,为液压系统故障诊断提供一条新途径.     

基于神经网络的盾构机掘进隧道地表沉降预测

人工神经网络具有极强的非线性映射能力。文章利用神经网络的特性,建立基于神经网络的盾构机掘进隧道地表沉降预测模型,并选取实际的工程数据作为学习训练和预测样本,利用该模型进行学习和预测。研究结果表明,在盾构机掘进隧道地表沉降预测问题上,该方法具有很好的适应性和较高的精度。     

基于ACA-BP神经网络的挖掘机液压系统故障诊断研究

针对BP神经网络在挖掘机液压系统故障诊断中的问题,提出一种基于ACA-BP算法的挖掘机液压系统故障诊断方法。首先利用蚁群算法对神经网络的初始权值和阈值进行训练,进行BP神经网络模型的训练,建立故障诊断模型。通过挖掘机液压系统故障诊断仿真实例分析,验证了ACA-BP算法在挖掘机液压系统的故障诊断中的有效性。     

神经网络及在中医智能诊断中的应用

本文提出运用模糊神经网络控制理论解决中医智能诊断的问题,将模糊神经网络与中医理论、中医临床经验等结合起来处理中医诊断智能化的问题,利用神经网络的学习算法,进一步实现模糊系统的自学习与自适应,从而构建自适应神经模糊推理系统。该系统可进行中医分型诊断,并实现BP学习算法,在处理非线性、模糊性、智能信息等方面表现出一定的优越性,具有良好的泛化能力与识别精度。     

基于RBF神经网络的边坡稳定性预测

RBF神经网络具有极强的非线性映射能力,精度高。本文基于RBF神经网络原理,采用自组织选取中心法,建立基于RBF神经网络的边坡稳定性预测模型,并选取大量边坡工程数据作为学习训练和预测样本,利用该模型进行学习和预测。研究结果表明,在处理边坡稳定性预测问题中,该方法具有很好的适应性和较高的精度。     

基于模糊神经网络的热泵空调故障诊断研究

将模糊理论与神经网络相结合,构成了模糊神经网络;针对热泵空调五种常见故障,分析了模糊神经网络在热泵空调故障诊断中的应用。与传统故障诊断方法相比,基于模糊神经网络的故障诊断方法对单一故障具有很好的识别能力,可以提高诊断精度。     

小波神经网络预测混凝土强度研究

小波神经网络是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络 ,它避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题 ,大大简化了训练 ,具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。小波神经网络用于混凝土强度预测的结果表明 ,它比传统的BP神经网络的收敛速度快 ,预测精度高     

基于数据驱动方法的污水源热泵故障诊断研究

利用反向神经网络(BP)构建污水源热泵机组故障诊断模型,并通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值。以陕西省某大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2017～2018年冬季供暖期间机组的蒸发器,冷凝器,压缩机的压力、温度等工况数据作为训练测试样本,其神经网络的结构以12种故障特征向量作输入端,4种诊断结果作输出端,隐含层根据kolmogorov定理确定为25个,从而建立故障诊断模型,并分析其性能。实验结果表明:经过PSO优化后的BP神经网络故障诊断模型训练迭代次数降低了24.45%,诊断准确率提高了12%,性能优化显著。     

基于深度卷积神经网络的未知复合故障诊断

针对振动信号的非平稳性、非线性以及未知复合故障难以诊断的问题,提出了一种基于深度卷积网络的未知复合故障诊断模型。首先将采集到的时域振动信号通过小波变换生成频谱图像;然后将频谱图输入卷积神经网络(convolutional neural network,CNH),利用卷积网络自适应的特征提取能力对复合故障进行特征学习;最后将深度卷积网络输出的特征通过分类器对故障进行诊断分类。在实验室模拟采集的不同数据集上进行实验,结果表明:基于深度卷积网络的未知复合故障诊断模型与基于改进CDCGAN的复合故障诊断方法相比,对未知复合故障的诊断率提高了44%,达到85.77%;使用不同类型的单一未知复合故障和多种未知复合故障进行实验,验证了所提模型的泛化能力和鲁棒性。     

面向群智能系统架构的防护工程配电网故障诊断方法研究

可靠的供配电系统是防护工程能够稳定高效运行的重要基础。由于传统集中式系统架构下的配电网在运行、维护中存在诸多问题,近年来学者们将分布式架构的思想引入防护工程配电网的建设中。面向群智能系统架构,提出了一种基于BP神经网络的防护工程配电网故障诊断方法。利用群智能节点自组网能力和BP神经网络的自学习及良好的泛化性能,实现防护工程配电网的故障诊断。仿真结果表明:提出的方法具有训练快速、实现方便等优点,对于防护工程配电网单一和多重故障均能做出准确的定位。     

对混凝土裂缝自愈合的研究

阐述了混凝土裂缝产生的原因以及混凝土裂缝自愈合的机理,并对混凝土的自愈合技术进行了深入的研究,结合该领域存在的问题,对其在未来的发展进行了展望,以期为该问题的研究提供借鉴。     

高架桥上BRT公交车火灾事故调查的思考

通过对一起高架桥上BRT公交车火灾事故的详细勘察和缜密调查,分析提出制定特殊火灾事故调查应急预案的重要性,探讨如何建立重大火灾事故多部门尤其是刑侦部门协作配合机制,以及从火灾事故调查中总结经验教训,提出改进措施和建议。     

基于ANSYS的水平受载桩桩身受力性能的研究

基于ANSYS有限元软件,建立了钢筋混凝土管桩模型,对成层土中桩身处承受水平荷载的基桩受力性状进行了计算机数值模拟,通过对桩身位移和应力变化曲线的分析,得出了水平荷载下桩身位移和应力的变化规律。     

浅析“辛以润之”

"辛以润之"是中药药性理论的重要组成部分,一方面,"辛润"是"辛散"功效作用于脾、肺、肾而依次派生出的功用变易,是天地阴阳、五行五脏之间紧密联系的体现;另一方面,对"辛润"的运用不该只局限于治疗"肾苦燥",而更应将其追溯到"发越脾气"与"从阳引阴"上去,以使其对临床用药的指导意义更加深刻、广泛;最后,对于药物性味的合理运用与理解应该与药味之间的相互配伍、中药归经理论结合起来,使其得以互相为体为用,从而更好地发挥功效。     

燃气表跳字分析

分析了燃气表滑阀与滑座、输出轴、计数器对产生跳字的影响,提出了解决方法。     

浅析MVRDV的密度实践

对MVRDV 的理论进行了探索,指出MVRDV 建筑事务所热衷于研究城市空间扩张与自然空间发展的关系及城市空间和建筑本身的密度实践,并通过对MVRDV 案例的分析,论述了提高建筑密度的手法和优化城市空间的理念。     

同层分户排水刍议

住宅楼分户排水可基本杜绝以往管道穿楼板导致的"跑、冒、滴、漏"和随意往管道投垃圾而导致堵塞下层管道(尤其是底层排水横管)等弊病,有效解决卫生间"臭味"问题.     

基于PSIM的光伏电池的仿真

指出光伏电池是光伏发电系统的主要元件,对其特性的研究有着重要的意义,介绍了利用PSIM软件建立光伏阵列的仿真模型,并对仿真效果进行了分析,得出该模型仿真精度高,能够准确地反映其物理特性,为光伏发电系统的仿真分析提供了依据。