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1.
自组织映射神经网络模型用于汽轮发电机组故障诊断 总被引:5,自引:0,他引:5
在人工神经网络自组织映射模型的基础上,利用其与汽轮发电机组常见故障和症兆之间的特征映射关系,发展了一种对汽轮发电机组存在故障进行聚类识别、诊断的新方法。在工程应用中该方法与BP网络方法相比具有无指导、识别速度快等优点。 相似文献
2.
3.
高速电磁阀模型建立及响应特性研究 总被引:3,自引:0,他引:3
高速电磁阀在控制系统中应用越来越广泛,其响应速度直接影响了系统的性能。讨论了高速电磁阀数学模型的建立,然后通过运用Matlab软件中的Simulink对电磁阀的数学模型进行仿真,分析电磁阀的响应特性。研究结果表明:所采用的逆推、分段方法为电磁阀响应特性的研究提供了一个新思路,它能快速、准确得到电磁阀各参数对其响应特性的影响。最后对高速电磁阀的应用进行了展望和讨论。 相似文献
4.
为了准确捕捉人体下肢关节在不同运动模式下的运动状态,提出一种利用肌电信号进行下肢多关节连续运动预测的方法。采集人体在蹲起运动、膝屈伸运动和上下阶梯运动时的肌电和运动数据进行处理分析,利用肌肉骨骼几何建模软件Opensim建立人体骨骼肌肉仿真模型,并进行逆运动学分析,提取人体下肢关节运动曲线。建立人体下肢在矢状面内的运动与肌电的映射关系,利用麻雀搜索算法优化Elman神经网络,实现对踝、膝和髋关节角度连续变化的预测,与传统的反向传播神经网络、支持向量机回归和Elman神经网络预测结果进行对比。结果表明:利用麻雀搜索算法优化的Elman神经网络在预测下肢关节角度变化中具有更高的精度,且该预测模型在不同运动模式下关节运动预测值与测量值均表现出一定的相关性,相关系数均大于0.89,证明利用肌电信号进行下肢多关节连续运动预测是可行的。 相似文献
5.
BP网络在200MW汽轮发电机组故障模糊诊断中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前200MW汽轮发电机组曾经发生的真实故障,本文将BP网络与聚类识别方法引入故障诊断中,建立了基于BP网络的FCNN模型,研究了基于FCNN模型的200MW机组的模糊诊断方法。应用结果表明,该方法能够给出200MW机组有无故障、故障可能的位置、程度和类型,在提高诊断系统的现场适应性和诊断可靠性方面取得满意效果. 相似文献
6.
设计了一种新型的强度调制型光纤传感器,该传感器被应用于外骨骼机器人的智能感知系统,可以测量人体肢体的转动角度;采用双接收光纤光强比值法,并通过对光纤单元的并列排布设计,该传感器具备普通强度调制型光纤传感器的结构简单,性能稳定等优点的同时,能够实现对光源功率波动的自补偿,量程也扩大至0~180°。仿真结果显示,此种光纤传感器具有较好的静态特性。 相似文献
7.
一种涡轮叶尖间隙主动控制系统的建模与仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高现代航空发动机的性能,通过机械装置来控制(减小)涡轮叶尖间隙成为现在和未来的一个研究热点。在分析研究了航空发动机在不同工况下涡轮叶尖间隙的变化规律的基础上,提出了一种双闭环主动快速控制系统。进而,设计了一种可以控制非均匀叶尖间隙变化的作动装置,并对其进行了深入的数学建模分析。最后,分别通过PID和模糊PID两种控制器工作方式,对所设计的涡轮叶尖间隙主动快速控制系统的控制效果进行了仿真验证,结果表明,在起飞时段,PID控制曲线与模糊自适应PID控制曲线基本重合;但是在巡航、迅速减速、迅速加速、再次巡航时段,模糊自适应PID的控制效果要明显优于PID控制。 相似文献
8.
9.
针对现有假手触觉测量常用的薄膜压力传感器精度不佳、线性度差、迟滞性高等问题,研究了一种可安装于假手指尖的光纤布拉格光栅触觉力传感器。首先,通过传感单元的微小化结构设计,可以将施加的外力转化为光纤承受的轴向力;进而,通过有限元对传感器结构参数进行优化,提高了光纤光栅对于压力的灵敏度;然后,围绕假手指尖应用的需求,制作了这种光纤布拉格光栅触觉力传感器;最后,对该传感器进行了性能标定、对比分析和应用抓取3个实验分析,实验结果表明:该传感器压力灵敏度为0.103 8 nm/N,线性度R~2为0.998,重复性误差为1.32%和迟滞性误差为2.19%;与现有的薄膜压力传感器对比,该传感器的线性度和重复度都更高,迟滞性更低。 相似文献
10.
针对航空发动机结构复杂、干扰因素多、叶片裂纹特征提取困难及难以精确诊断等问题,提出一种基于改进深度信念网络(deep belief networks,简称DBNs)的三维叶尖间隙叶片裂纹特征提取与诊断方法.首先,根据DBNs重构误差的传递规律,通过全局反向重构(global back-reconstruction,简称... 相似文献