基于神经网络的中厚板轧机故障诊断

提出了一种减聚类径向基函数神经网络(RBF)的轧机液压系统故障诊断方法.在RBF中采用了一种减聚类的学习算法来确定径向基函数的相应参数,并借助最速下降法求解,网络的权值,使网络结构得到优化.试验结果显示,该方法可以有效提高轧机故障诊断的精度和效率.     

机器人神经网络逆系统阻抗控制方法研究

机器人动力学控制由于其数学模型的不确定性,一直是困扰该领域的难题之一.本文研究了通过神经网络逆系统方法实现机器人的解耦,然后在外环施加控制的新方法.文中对该算法在Matlab仿真环境中做了研究,并以实物机械手为控制对象实现了该算法;从仿真和实现结果来看算法是可行的,为以后进一步的研究提供了依据.     

积温效应分析及日最大负荷预测中的应用

在短期负荷预测中,一定条件的气象因素会引起负荷变化的积温效应,这种现象对负荷预测的精度有着重要的影响.文中详细分析了积温效应的表现形式,探讨积温效应与气象因素的关系.引入了有效积温的概念,利用有效积温的特性模拟积温效应出现的气象状况,并探讨如何在预测中利用有效积温.通过深入研究,本文提出一种基于神经网络的预测模型,利用有效积温对日最大负荷进行预测,能够在预别中体现气象因素引起的积温效应.预测结果表明,该模型的精度高于传统预测方法.     

基于神经网络的数字信号调制方式识别

提出了一种对经过符号成形的数字信号调制方式进行识别的新算法,利用特征参数提取与神经网络分类器相结合对8种常用数字信号进行识别.首先介绍了符号成形对信号瞬时参数提取的影响,然后选取特征量并通过所设计的神经网络分类器进行识别分类,最后计算机仿真表明利用神经网络分类器在低信噪比下能较好地区分开8种经符号成形的数字信号,且选用的L-M训练算法收敛快,适合在线分析.     

改进BP神经网络的EPS扭矩传感器的诊断

为了准确检测到EPS(电动助力转向系统)扭矩传感器的具体故障部位,及时发现可能出现的故障,提高扭矩传感器的可靠性.针对BP神经网络的不足,提出了一种基于改进型BP神经网络的扭矩传感器故障诊断方法,通过对隐层神经元的修正,改进了BP神经网络的网络结构和训练方法,并应用于EPS扭矩传感器的故障诊断中.对扭矩传感器故障诊断系统进行仿真,结果表明,该方法在扭矩传感器的故障诊断方面能够取得很好的效果.     

基于模糊神经网络的车辆跟驰决策的研究

为了减少高速公路车辆跟驰行驶过程中引发的追尾碰撞事故,并保证行车效率,对高速公路车辆跟驰行为进行了分析.本文基于模糊控制和神经网络等理论知识,建立了一种正则化模糊神经网络跟驰控制决策模型.实验仿真表明,该模型系统较好的反应了一定道路条件下的车辆跟驰行为,且系统响应速度快,控制精度高,保证了车辆跟驰行驶的安全性和行车效率.     

嵌入式智能控制系统在水处理中的应用

本论文采用智能控制算法来改进投药控制系统,用PSO算法改进BP神经网络,实现最佳投药量控制.并将智能算法用于嵌入式控制系统,将其作为一个加药站点置于工业以太网上的任何位置,可以很方便的对加药进行控制.     

基于BP神经网络的导航装备战损等级评定

新型导航装备结构功能的复杂化,使得传统方法在评定其战损等级时难度进一步增加.为更快更准确地评定战损等级,本文分析了导航装备战损等级影响因素,并利用BP网络建立了战损等级评定神经网络模型,最后采用改进的BP算法进行了网络训练.训练测试结果表明,该模型用于导航装备具有较高的准确度和可靠性,并且能够有效缩短评定时间.     

BP噪声抵消网络在发动机故障信号的应用

介绍了BP自适应噪声抵消系统模型,分析了其原理及实现,并将其应用于发动机故障信号的处理.通过MATLAB进行仿真试验,结果表明基于BP神经网络的噪声抵消能有效地清除噪声,具有很好的鲁棒性能.     

基于三层小波包分解的陀螺仪故障诊断

通过三层小波包分解将陀螺仪的输出信号进行分解,对分解得到的八个不同频段上的节点进行特征提取,提取后的8维特征向量作为神经网络的输入.对RBF神经网络进行训练,训练后的神经网络进行故障诊断.对神经网络进行测试,经测试当系统输入向量存在故障时,系统可以准确的诊断出故障类型.