一种BP网络自整定PID控制算法及其在NF-6风洞控制中的应用

NF-6风洞是一座增压、连续、高速回流式风洞,对各子系统的控制性能都有较高的要求。针对NF-6风洞对模型姿态系统控制性能提出的高要求,提出了一种BP网络自整定PID控制策略,并结合现有的改进型PID控制思想对其进行了进一步的分析与改进。仿真结果及初步应用表明:该算法在算法收敛性、实时性及控制精度上较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高。     

RBFE人工神经网络在四组分络合滴定中的应用

本文用非线性的方法来解决多组分金属离子体系同时测定的问题。在此我们用MATLABv5 .3编写了BP网络和RBFE网络并比较了它们在校正时的情况 ,发现在此体系中RBFE网络优于BP网络。络合滴定是在不加缓冲液的情况下直接滴加入EGTA ,并讨论了滴定体积V与溶液的pH值和溶液中金属离子的初始浓度C0M之间的关系 .最后 ,我们将RBFE网络应用于四组分金属离子CuZnPbCd的同时测定     

神经网络在旋翼／机身气动干扰模型中的应用

由于直升机自身的特点,旋翼／机身气动干扰呈现非线性,且受多种因素的影响,用神经网络来解决这一非线性问题是一个很好的办法。将旋翼／机身气动干扰试验数据构造的学习样本,对网络参数进行学习,可以得到旋翼／机身气动干扰神经网络模型,进而可以用该神经网络模型研究直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。参数训练好的旋翼／机身气动干扰神经网络模型可直接用于直升机气动设计和实时仿真。笔者在对旋翼／机身气动干扰神经网络模型的建立进行论述外,还简要介绍了旋翼／机身气动干扰试验。     

神经网络BP算法预测可靠性增长

叙述可靠性增长的基本概念和神经网络BP算法,着重探讨BP算法用于可靠性增长预测的可能性。通过两个实例的预测结果,与常用的可靠性增长参数模型Duane,Gompertz的结果相比较。实例表明,该方法是可行的,而且是有效的,适应性强。可以预料,它不但能用于仪器设备试制过程中预测可靠性增长,而且可用于武器装备在储存过程之中可靠性下降的预估。     

基于一维卷积神经网络和SoftMax分类器的风电机组行星齿轮箱故障检测

将卷积神经网络引入风机故障检测领域,设计了一种一维卷积神经网络的结构,并和SoftMax分类器相结合构造了一种双层智能诊断架构。一维卷积神经网络用于行星齿轮箱数据的特征提取,SoftMax分类器对提取的特征进行分类。与传统智能算法相比,该方法具有训练样本少,可直接使用原始数据训练网络;计算效率高,可以适应实时诊断的需要。试验结果证明,该方法可以有效地诊断出不同工况下的行星齿轮箱中的齿轮故障。     

基于深度学习的航空发动机不平衡故障部位识别

针对基于机匣测点的航空发动机不平衡故障部位识别问题,提出了基于深度卷积神经网络的航空发动机不平衡故障部位诊断方法。针对某典型双转子航空发动机,建立整机耦合动力学模型,并利用数值积分算法实现不平衡故障数值仿真;在从发动机压气机端到涡轮端的高、低压转子上选择4个不平衡故障部位作为诊断对象,通过仿真分析得到发动机典型转速下的转子不同部位不平衡故障的仿真样本;计算4个机匣测点信号的规范化频谱,通过对大量仿真数据的处理得到反映不同不平衡故障部位的故障样本集;利用仿真得到的大量不平衡故障样本,训练深度卷积神经网络,利用深度卷积神经网络的优良特征学习能力实现航空发动机不平衡故障的不同部位进行识别,数值试验结果表明该方法对航空发动机不平衡故障部位的识别准确率达到95%。     

利用重要性贡献矩阵确定通信网中最重要节点

针对已有的节点重要性评价方法,基于节点的移除可能导致网络拓扑结构变化的不足,提出了一种利用节点间关联特性的通信网络节点重要性评价方法.该方法定义的节点重要性贡献矩阵(NICM,Node Importance Contribution Matrix)考虑了网络中不同节点间的联接关系对节点重要性的影响,每个节点对其相邻节点重要程度的贡献与该节点的度有关,节点的初始重要性设为该节点的介数.利用该算法对典型网络的节点重要性进行了分析,并且与移除节点的方法进行了对比.实验结果表明,所提出的算法无须考虑网络拓扑结构的变化,结果精确并能正确评价节点对网络资源的控制能力.     

Real-time GLE alert in the ANMODAP Center for December 13, 2006

Within the last years, a real-time system to monitor high energy cosmic rays for space weather use has been operated at Athens cosmic ray station. Neutron monitors and satellite high resolution data in real time are used, making it possible to observe cosmic rays in dual energy range observations. In large solar energetic particle (SEP) events, ground level enhancement (GLE) can provide the earliest alert for the onset of the SEP event. This system watches for count rate increases recorded in real time by 23 neutron monitors, which triggers an alarm if a ground level enhancement (GLE) of cosmic ray intensity is detected.     

漂浮基空间机械臂姿态、关节协调运动的模糊小波神经网络控制

讨论了本体姿态受控、位置不受控制的漂浮基空间机械臂系统协调运动的动力学控制问题. 根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程, 建立漂浮基空间机械臂系统的动力学方程. 在此基础上, 针对系统参数未知的情况, 设计了一种采用小波基函数作为模糊隶属度函数的模糊神经网络控制器, 以控制空间机械臂的本体姿态和机械臂两关节铰协调地完成各自在关节空间的期望运动. 其特点是不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系, 甚至不需要知道系统参数;而且网络权值是采用反向传播算法根据误差进行在线学习, 使模糊神经网络获得更强的自学习和自适应能力, 同时也节省了离线学习的时间. 系统数值仿真的结果证实上述控制方案是行之有效的.      

基于改进PCNN的轴尖表面缺陷检测

脉冲耦合神经网络(PCNN,Pulse Coupled Neural Network)与传统神经网络不同,不经过训练即可用于图像处理.针对PCNN模型中结构参数较多,且需要人工反复试验进行设置的困难,改进模型结构,简化了馈送输入和连接输入,减少了待定参数;根据邻域灰度动态地计算内部连接系数,由邻域的欧氏距离计算权值矩阵,再由图像的灰度特征计算动态阈值.将改进的PCNN用于陀螺轴尖表面缺陷图像的分割,用基于完整性与正确性指标的缓冲区匹配方法评价所提方法、最大熵法及Canny方法.针对不同缺陷图像的实验表明:所提算法的完整性与正确性都高于0.9,证明所提方法更有效.