BP神经网络在光伏发电系统故障诊断中的应用

介绍了并网光伏发电系统的故障诊断模式和故障原因,以及BP神经网络的结构与学习算法。针对太阳能并网光伏发电系统工作过程中可能出现的故障,提出了一种基于BP神经网络的故障诊断方法。测试结果表明了该方法的有效性和可能性,达到了预期的结果,可以用于并网光伏发电系统的故障诊断。     

一种体声波滤波器仿真设计分析

文中着重阐述了基于微机电系统（Micro-Electro-Mechanical Systems，MEMS）技术制造的薄膜体声波谐振器／滤波器，简述了它的结构及原理，分析了其主要特征参数和设计方法，并设计了中心频率为2．4GHz，带宽为100MHz的带通滤波器，展示了薄膜体声波谐振器／滤波器的突出性能，为通信MEMS技术的微型化发展提供了更广阔的道路。     

基于深度堆栈编码器和反向传播算法的网络安全态势要素识别

网络安全态势要素识别的基础是对态势数据集进行有效的特征提取。针对反向传播(BP)神经网络对海量安全态势信息数据学习时过度依赖数据标签的问题,该文提出一种结合深度堆栈编码器和反向传播算法的网络安全态势要素识别方法,通过无监督学习算法逐层训练网络,在此基础上堆叠得到深度堆栈编码器,利用编码器提取数据集特征,实现了网络的无监督训练。仿真实验验证了该方法能有效提升安全态势感知的效能和准确度。     

基于小波变换与BP神经网络的模拟电路故障诊断

利用小波与改进算法的BP神经网络相结合的方法进行模拟电路故障诊断,该方法使用小波分解作为预处理工具,对信号进行消噪和小波分解,然后提取特征信息,进行归一化处理,并作为BP神经网络的输入样本进行模式识别。该方法减少了神经网络的输入维数,提高了收敛速度和辨识故障的能力。仿真结果表明,该方法能准确快速地定位故障,且可有效地进行故障识别、改善神经网络结构以及提高故障诊断精度与速度。     

基于模糊神经网络的综合导航系统故障检测与诊断技术

文中主要针对综合导航系统对于缓变故障检测困难，以及故障难以定位等问题，提出一种基于状态χ^2。检验和ARTMAP神经网络技术的故障检测与诊断系统。用基于BP神经网络的状态χ^2检验法检测出故障数据后，以故障时刻的SCST值作为两个ARTMAP网络的输入模式，判断故障源、故障幅值和故障发生时间。并以SINS／GPS综合导航系统实际跑车数据为基础进行缓变故障仿真，验证该方法的有效性和检测精度。     

着舰回收引导任务指挥人员能力评估

针对舰载机着舰回收引导任务指挥人员的能力评估问题,选用Delphi 法建立能力评估模型,运用层次分 析法确定各指标权重,设计指挥人员能力评估的BP 神经网络模型,以层次分析法得出的结果为样本对其进行训练 和测试。结果表明,该方法能避免人为失误并提高评估的准确性。     

基于人工侧线系统的动载体流场感知

为增强水下航行器的导航和感知能力,通过模拟鱼类侧线在水下航行器中搭建人工侧线系统。介绍鱼类 侧线的功能和人工侧线的国内外研究现状,分析侧线管神经丘的生物模型以及 BP 神经网络算法的原理;将实验和 数值模拟方法相结合,分别收集水下航行器在不同流场环境下的静压数据;通过神经网络算法对流场的流速以及来 流角度进行识别。结果表明：BP 神经网络算法可有效识别流场参数,识别率达到 95%以上。     

基于改进BP网络的柴油机燃油故障诊断的应用

针对标准BP神经网络收敛速度较慢的问题,本文对所建立的BP网络的学习算法进行了改进,采用LM最优化算法对BP网络进行训练,替代了原来标准BP算法中的梯度下降法寻找最优网络连接权值。燃油喷射系统是柴油机的核心部分,其工作状况直接影响柴油机的燃油过程及其性能,将这种改进的BP算法应用到柴油机燃油故障诊断中,仿真实验证明,该...     

野外环境下通信装备故障预测方法

针对目前国内外故障预测研究较少考虑装备自身因素以外影响因素的情况,提出一种新的野外环境下通信装备故障预测方法。利用灰色理论和BP神经网络理论建立驻训阶段通信装备故障预测模型,将外界影响因素考虑引入故障预测中,并通过仿真实验进行验证。仿真结果证明,该方法具有较高的精度。     

基于BP神经网络算法的Ti-6Al-4V激光NiAl-VC合金化的工艺研究

为了进一步提高Ti-6Al-4V的性能,以满足其在工程中更广泛的运用,研究了在Ti-6Al-4V激光NiAl-VC合金化的工艺。以改变激光功率、激光扫描速度和粉末质量含量比例进行了工艺实验,采用BP神经网络(BP-NN)算法,建立了合金化层性能与工艺参数之间的关系模型,并通过验证实验表明预测效果良好,具有可行性。采用BP-NN算法进行了模拟实验,分析了不同工艺参数条件对合金化层深度、宽度、平均硬度、最高硬度的影响规律。本研究对Ti-6Al-4V激光NiAl-VC合金化的实践应用具有指导意义和参考价值。