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基于图像识别的发动机内窥智能检测系统研究 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了一种基于图像识别技术的航空发动机内窥检测的新方法,采用最大类间方差法计算二值化分割的最佳阈值,并将提取的图像特征输入神经网络进行分层识别,最后由专家系统对损伤程度进行了诊断。通过现场测试,证明了该方法的有效性和实用性. 相似文献
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阐述了ART1神经网络在制造单元设计过程中形成零件族的基本方法,并在基于MATLAB的软件平台上,利用其神经网络工具箱对生产过程中的实际情况进行了仿真和应用。 相似文献
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基于线性神经网络的滑油金属含量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
利用神经网络方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了网络,并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明,可根据该模型的预测结果预报金属含量是否超标。 相似文献
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介绍了Hopfield神经网络优化的原理。将神经网络的求解转化为非线性微分方程组的初值问题,并利用MATLAB提供的微分方程组求解器进行计算。对于多约束优化问题,KS函数的包络凝聚特性可以简化约束条件,其光滑可微特性又方便了问题的求解。将其运用于非线性约束规划和某型飞机总体参数优化问题,算例表明此方法是有效的。 相似文献
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采用神经网络误差反向传播算法,以旋翼涡环状态试验数据为基础,研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响,分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明,神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。 相似文献
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基于ANFIS的蒸汽发生器水位实时控制系统的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
从蒸汽发生器的水位特性出发,对其水位高度控制原理进行了深入细致的研究。鉴于控制对象的模糊性、不确定性和非线性,采用自适应神经元模糊推理(Adaptive neuron fuzzy inference system,ANFIS)技术,建立了模糊控制规则库,实现了对蒸汽发生器水位的智能控制。本文详细阐述了ANFIS技术的结构、控制方式和系统的主要功能,完成了软、硬件的综合设计,并进行了仿真研究。控制系统的硬件采用了DSP芯片,以保证系统的实时性;软件采用了模糊一神经网络算法,以克服系统模型的不确定性。仿真结果表明,该控制系统工作稳定可靠,具有较高的控制精度和较强的鲁棒性。 相似文献
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Kanerva的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码,对数据采用了分布式存贮,从而解决了大维数向量的输入问题,SDM实际上是一个由输入层,中间层和输出层组成的三层前向网络,其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的(用矩阵A表示),中间层与输出层的连接权阵C由外积法得到,文中假定在相同的学习规则下,就信噪比意义而言,A的均匀预置能使SDM获得最优性能,从而为A的预置提供了理论依据。 相似文献