改进BP算法在模糊神经网络中的应用

引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性.      

基于遗传模糊聚类的机群编队最优分配方法

针对当前机群的编队分配存在效率低、编队分配结果不可靠、智能性差等问题,提出了一种新的结合遗传算法和模糊聚类算法的机群编队最优分配方法.该混合算法通过模糊聚类算法解决了机群的编队分配不确定性问题,并且通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法有效地克服了模糊聚类算法容易陷入局部极小值和对初始条件敏感的缺点,使机群的编队分配能快速收敛至全局最优解.3组不同分布类型的机群编队分配算例结果表明,该混合算法具有较好的通用性、有效性和智能性,适用于机群的编队最优分配.      

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.     

磁浮支承系统的神经网络建模与控制

简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能.      

企业生产系统综合评价的理论与方法研究

进入８０年代,企业生产系统所片环境的变化引起了与其相关的诸多方面的变化,也使传统的生产系统评价体系不再适应现代生产系统;发展适应现代环境的生产系统评价体系已成为当务之急,本文从生产战略角度论述了企业生产系统综合评价的重要意义及其内涵的发展与演变,对其现状进行了综述;并结合中国企业的实际情况,构造了适合现代企业生产系统的评价指标体系,提出利用模糊综合评判方法对生产系统进行评价,应用本文所述的评价指标     

基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整

针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整.      

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.     

空间载荷机柜热控设计的仿真研究

空间站主动热控系统的作用是提供和保持航天员、仪器设备和结构部件所要求的温度、湿度和风速等热环境。本文以空间载荷机柜为热控系统的基本单元,建立了以单相流体循环回路为基础、采用液冷结合风冷的冷却方式的载荷机柜数学模型;介绍了模糊增量控制算法的工作原理;提出了采用模糊增量控制算法,以液冷支路进出口温差和风冷支路冷却量占总冷却量的比值为控制目标的反馈控制策略。同时文章采用数值模拟方法研究了控制系统的动态响应效果。仿真结果显示,模糊增量控制算法具有响应迅速、超调量小、无静态误差的特点,控制策略满足有效性、稳定性和高精确度的要求。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。