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变风量空调系统机组部分的建模与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对变风量空调系统存在耦合,难以稳定运行的情况,把空调系统分解为机组部分和末端部分来考虑。对机组部分采用最小二乘法建模,并提出了基于单神经元自适应PID控制方案。应用Matlab软件对其进行仿真,仿真结果令人比较满意,证明了这种控制策略的可行性。 相似文献
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针对变压器故障类型的多样性以及故障信息的不确定性等问题,提出了证据理论与神经网络综合集成的故障诊断方法。为实现Dempster合成规则在强冲突证据间信息融合后可信度分配的合理赋值,引入了信任系数的概念,对融合结果进行修正,并应用于最大-最小蚂蚁系统与神经网络算法所形成证据体的合成之中。实验仿真结果表明,该方法可以在初级诊断模块的判断结果出现严重分歧的情况下,仍得到较好的符合性判定结论,从而实现对变压器故障的有效诊断。 相似文献
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针对布谷鸟搜索(CS)算法易出现早熟收敛以及风电机组齿轮箱的故障模式难以有效识别等问题,提出一种基于自适应CS算法的BP神经网络(SaCS-BP)智能诊断技术。通过构建SaCS算法,实现了步长和发现概率的自适应调整,并采用一组基准函数测试了该算法的有效性;将SaCS与BP神经网络进行融合,构建了风电齿轮箱的故障诊断模型。结果表明,SaCS算法具有较佳的寻优精度和普适性。此外,与BP神经网络以及布谷鸟搜索算法优化BP网络(CS-BP)相比,SaCS-BP算法获得了最高的诊断准确度,从而实现了风电齿轮箱故障模式的有效识别。 相似文献
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为提高水电机组振动故障诊断的准确性,提出了一种基于改进D-S证据理论融合量子粒子群优化BP神经网络(QPSO-BP)的诊断方法。根据水电机组常见的振动故障类型,采用3个惯性权值随机调整的QPSO-BP网络分别对其进行初级诊断,并作为独立证据体应用于D-S理论的合成之中,实现了基本概率赋值的客观化。针对标准D-S无法合成高度冲突证据的缺陷,通过计算权值矩阵对其进行修正。实例分析表明,和3个初级诊断模型及标准D-S合成法相比,所提方法可以有效识别机组的振动故障,具有较高的诊断准确率。 相似文献
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针对异步电机的单一故障诊断模型易出现错判、误判问题,引入了1种基于改进证据理论的多源信息融合方法。通过采用蚁群神经网络、BP网络以及Elman网络分别作为电机故障诊断的初级模块,并将其输出结果作为证据理论的独立证据体,再由改进证据理论进行信息融合决策。仿真实例表明,该方法可充分利用不同数据源的冗余互补信息,具有更高的诊断准确性。 相似文献