基于信息融合技术的瓦斯传感器故障诊断研究

文章提出了将基于RBF网络的信息融合技术应用于瓦斯传感器故障诊断的思想。该思想的核心是通过对影响测点瓦斯浓度的各种相关信息融合,利用高精度RBF网络逼近器的输出与瓦斯传感器实际的输出之差与设定的阈值比较,实现瓦斯传感器故障的监测诊断。试验表明该技术能对瓦斯传感器进行有效的状态监测和故障诊断。     

一种智能光纤位移传感器

介绍一种用神经网络实现无级查表功能的光纤位移传感器。其非线性误差小于0．3％FS。具体介绍了硬件原理和使用神经网络的方法。     

多级故障诊断系统

介绍了为提高故障诊断的正确率,将一混合故障诊断专家系统中的基于BP神经网络诊断模块、基于自组织神经网络诊断模块和基于小波分析诊断模块设计成多级诊断系统。对多级诊断系统的性能进行了分析,给出了多级诊断系统的拒绝输出策略。     

基于BP神经网络的模糊综合评判模型及应用

该文在论述BP神经网络及算法的基础上,提出了将其用于模糊综合评判的方法,建立了模糊综合评判的神经网络模型,并通过实例说明了其应用.     

供应链集成化模型与优化

本文建立了一个包括供应商、制造商、销售商 在内的集成化模型,这一模型含有线性状态方程和神经网络非线性模型,提出了库存成本、 供应成本、生产水平等在内的供应链目标函数和约束条件．对于供应链集成化模型采用模拟 退火方法进行优化,并以辽化公司为背景进行了初步条件的仿真工作．     

一种非线性和时滞系统自适应控制方法

提出一种新的基于高斯基函数(GPFN-G aussian potential function networks)网络的内模控制算法,并对高斯基函数网络内部模 型和内模控制器的建立进行了深入分析．仿真及实时控制结果表明该算法是有效的,具有很 好的自适应性和鲁棒性,可以应用于具有时滞和非线性时变系统中．     

一种简化的人体步行神经网络模型

本文针对复杂的人体步行的神经 -肌肉 -骨胳系统模型 ,分析了步行中的主要关系 ,对神经网络模型作了较大的简化和修改 ,提出了一个简单的神经网络模型 .该模型在步行状态、神经耦合、感觉信号反馈等方面都作了简化 .计算机仿真表明 ,该模型能产生稳定的步行运动     

中国大陆PTA装置拟在建情况

1 广东珠海BP公司 世界石化产业巨头之一的BP公司已经在珠海临港工业区建设了一套PTA装置，已正式投产，二期70万t的生产工程已获得中国批准，预计2004年开工，2006年投产，届时年生产规模将达120万t，成为目前中国最大的PTH生产基地。按计划四期工程全部建成后，总规模达250万t，将成为世界最大的PTA生产基地。     

Application of BP Neural Network in Prediction of Cu-Pb Composite Plates Properties

Abstract： The artificial neural networks（ANN） , which have broad application, are proposed to develop Cu-Pb composite plates materials. Based on the back propagation（BP） algorithm of the forward muhilayer perceptron, the model to predict the shear stress under different ingredient of the third element and the hot dipping temperature for Cu-Pb composite plates are established. Then the relational model among the third element, hot dipping temperature and shear stress by using the limited data are studied, and the forecast average error is 4%. This model can satisfy the requirements of the precision of forecast in the project experiment process. The results show that the corresponding shear stress is greater when the third element in the element contains more Sn; the most appropriate temperature of hot-dip plating about is 340℃, ＇after predicted with lead/the third element/the best performance of copper composite material element of the third group is the one-element Sn, hot dip plating temperature is 335 ℃ ; two-element is 90% Sn 10% Bi, and hot dip plating temperature is 345 ℃. The prediction results can be used for a reference in instructing the further experimental design.