LM算法在火灾早期探测中的应用

针对传统火灾探测方法在外界干扰下难以快速、准确地识别火灾,提出基于过程特征信息的神经网络火灾探测方法.选用CO和CO2气体体积分数比值、比值上升速率和加速度作为火灾过程特征参数,设计三层误差反向传播(BP)人工神经网络模型,采用改进的BP算法-LM算法进行网络学习训练.实验包括6种真实火灾源材料及蜡烛、香烟、液化气3种虚假火灾源材料.结果表明,基于LM算法的人工神经网络火灾探测系统能有效识别火灾,提高火灾探测的可靠性与准确性.     

基于模糊PID的半导体激光器工作温度控制

温度对LD（1aserdiode）发光功率的稳定性影响非常明显,而在LD的应用中需要其输出很稳定的光功率,所以对其工作温度的控制具有重要的现实意义。现采用模糊自整定PID（proportion integral derivative）控制器对半导体激光器LD的工作温度进行控制,并与无温度控制时的LD输出光功率进行比较。通过实验,该方法不但能很好地实现LD输出光功率的稳定,光功率稳定度为0．0304％,而且能使系统很快进入稳定状态。     

基于人工神经网络的开关柜局部放电超声波检测方法

采用超声波法对开关柜中的各种典型局部放电特征进行研究,建立了开关柜局部放电模型、局部放电超声波测量系统;以20-40 kHz和80-140 kHz两个特征超声频段功率谱的归一化面积作为三层BP神经网络的输入向量,实现了开关柜局部放电模式的识别.实验结果表明该方法对局部放电模式识别率高,为开关柜绝缘故障在线检测系统开发开...     

基于ZigBee无线网络的楼宇火灾探测系统研究

针对传统的有线火灾探测系统维护不便、能耗高、抗干扰能力差等缺点,设计一种基于ZigBee无线网络的楼宇火灾探测系统.该系统由无线火灾探测器节点,路由节点、网关节点以及PC机组成.介绍该探测系统,主要是传感器节点和网关节点的硬件设计.介绍传感器节点、路由节点、网关节点的功能、流程等软件设计,并介绍监控系统组态设计.通过调试,认为系统运行可靠.