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为了解决农机滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的故障诊断新方法。该方法利用思维进化算法的趋同和异化操作,通过竞争获取优胜种群,在迭代过程中不断优化BP神经网路的初始权值和阈值,建立MEA-BP网络农机滚动轴承故障诊断模型。以滚动轴承试验实测数据为例,通过Mat Lab软件进行仿真,结果证实:该方法不但克服了常规BP网络学习速度慢和局部极小的缺点,而且提高了故障诊断准确度,为其他农业机械设备的故障诊断提供了一种试验方法。 相似文献
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为克服日用水量主要影响因素一般采用主观判断确定的不足,利用改进粗糙集算法对影响因素进行属性约简,确定日用水量的主要影响因素。以日用水量的主要影响因素和相关日用水量为BP网络的输入,采用遗传算法优化BP网络的权阈值,建立了基于粗糙集算法和优化BP网络的日用水量预测模型。实例分析表明,与基于传统BP网络和基于遗传算法优化B... 相似文献
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基于遗传算法和BP神经网络的用水 总被引：7，自引：0，他引：7
为避免BP算法易陷入局部极小的缺陷，根据遗传算法具有全局寻优的特点，将二者结合起来形成GA-BP混合算法。以GA优化BP网络的初始权值和阈值，按负梯度方向修正网络权值及阈值，对网络进行训练。最后，用matlab编写GA-BP计算程序，以多组数据进行测试，并与纯BP算法进行分析比较，结果表明该方法可以有效、准确的应用于城市用水量预测。 相似文献
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随着农业机械液压系统复杂度的提升,其故障发生率也逐渐增加。液压系统是农业机械的核心,准确诊断农业机械液压系统的故障是十分重要的。针对目前农业机械液压系统故障诊断准确率低的问题,提出一种基于改进SOM神经网络的故障诊断方法。该方法利用SOM神经网络的自组织性实现输入数据的无监督聚类,然后基于BP网络进一步提升聚类性能。实验结果表明,该方法能够有效实现农业机械液压系统的故障诊断,对4种典型农业机械液压故障的综合诊断正确率达到93%。 相似文献
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采用模拟退火算法,并融合了遗传算法的杂交和变异思想,对粒子群进行寻优运算,利用优化后的SA-PSO对BP神经网络权值和阈值进行优化.通过对拖拉机变速箱的齿轮故障进行诊断,结果表明,该方法解决了基本粒子群算法迭代速度慢容易陷入早熟问题;同时克服了传统BP算法容易陷入局部最小问题.与传统BP算法和Elman算法比较,在网络性能、收敛速度方面均优于前者,可以推广应用到其他故障模式和特征量之间具有非线性关系的故障诊断领域. 相似文献
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自走式连续作业打捆机是一款实现不停机连续打捆作业的新型秸秆收集装备,其关键功能部件齿轮箱发生故障会严重影响正常打捆工作。针对齿轮箱故障的防控和监测,提出一种结合粗糙集和遗传算法的故障诊断方法。该方法使用时域频域分析得到的多项故障特征参数作为条件属性,故障类型作为决策属性,并利用自适应遗传算法得到决策规则表,实现无需先验信息的属性约简和故障诊断。在齿轮箱故障诊断试验中,分别对不同故障类型进行信号采集和诊断分析,结果显示:该方法在无先验信息的条件下将12项故障特征参量约简为3项,根据决策规则表进行故障诊断的准确率为100%,结果表明该方法能准确判断故障的发生和故障类型,对实现故障监测和防控具有重要意义。 相似文献
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《中国农机化学报》2016,(10)
提出一种针对液压机械无级变速箱离合器液压系统的故障诊断方法。首先,试验得到87组压力数据并进行数据预处理;而后,通过随机抽取的方法得到训练样本集与测试样本集,基于BP神经网络对训练样本集进行训练并得到故障判别模型,使用该模型对随机样本集进行分类测试;最后,基于神经网络特征选择方法对所得分类模型进行属性约简,并对BP神经网络的多值分类作了比较研究。结果显示:BP二值分类方法对正常及4种典型故障模式的平均识别率分别为98.89%、99.78%、99.78%、99.11%、99.78%;BP多值分类方法对5种典型油路状态模式的平均识别率分别为97.11%、99.78%、99.33%、99.56%、100%;正常模式、活塞卡住、密封圈损坏、油道阻塞与密封不严分别可约简3、4、3、3、3个样本属性。该结果表明:换段期间的油压波动与各故障模式之间存在特异性关联,可通过BP网络方法进行模式分类,但该方法对于组合故障判别无效,还有待进一步研究。 相似文献
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变频调速水泵智能故障诊断方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种粗糙集理论与神经网络集成的调速水泵故障诊断方法.针对调速水泵运行非恒速度的特点,首先用基于数字重采样的阶比分析方法对水泵振动信号进行预处理,然后利用粗糙集理论进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统,最后在最优决策系统的基础上,设计RBF神经网络对调速泵进行故障诊断.试验结果显示,该方法能有效提高变频调速水泵故障诊断的精度和效率. 相似文献
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农业区地下水位动态变化预测的支 总被引：2，自引：0，他引：2
当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时，常用的回归预测模型不能全面考虑多个变量。在地下水位动态变化预测中应用了一种新的方法——支持向量机方法(SVM ) , 该方法属于机器学习理论发展的最新阶段, 具有专门针对有限样本、算法复杂度与样本维数无关等优点。针对一些农区井灌水稻规模扩大而引起地下水资源紧缺的情况，以某井灌水稻地区地下水动态观测资料为研究对象，运用支持向量回归模型，描述其地下水动态变化趋势。 相似文献
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介绍一种基于MDT的犁壁曲面双样板曲线近似展开法，在MDT平台上直接用直线投影法求样板曲线，并直接将正视图投影到三维犁曲面上求各元线实长，减少了计算工作量，具有快捷方便的优点，该方法已用于双翼翻土防漏耕犁的设计，效果良好。 相似文献
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RBF与GRNN神经网络模型在河流健康评价中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
崔东文 《中国农村水利水电》2012,(3):56-61
利用层次分析法构建符合区域中小河流健康评价指标体系和分级标准,基于RBF与GRNN神经网络算法原理,分别构建RBF与GRNN神经网络算法的河流健康评价模型,采用内插法构造网络训练样本,将河流健康分级评价标准值作为“预测”样本进行“预测”,并将结果作为河流健康等级评价的划分依据,对文山州区域中小河流健康状况进行评价分析。结果表明：①RBF与GRNN神经网络模型对区域中小河流健康评价结果完全相同,与BP神经网络评价结果基本相同,表明研究建立的河流健康评价模型和评价方法均是合理可行的,同BP网络算法相比,RBF与GRNN神经网络模型有收敛速度快、预测精度高、不易陷入局部极小值等优点,且调整参数较少,只有一个SPREAD参数,可以更快地预测评价网络,具有较大的计算优势。②文山州区域主要河流健康评价等级为Ⅱ～Ⅲ级,即处于健康与亚健康之间,客观反映了区域中小河流健康状况,可为区域河流的可持续管理和生态环境建设提供参考依据。 相似文献
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针对现有基于卷积神经网络的水果图像分类算法均使用池化层进行降维处理会丢失部分特征,导致分类精度有待提高的问题,提出FC-CNN(Fruit Classification Convolutional Neural Network)水果图像分类算法.该算法基于深度卷积神经网络思想,设计了一种由二维卷积层、批量规范化层和激活... 相似文献
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为了提高农作物长势预测的精度和实时性,提出了一种新的基于双目立体视觉的玉米长势自动化监测车辆,并将图像多维重构技术引入到了车辆的设计中,采用自主导航技术在无需人员进入农田的情况下,实现了玉米长势的智能远程监控。为了解决玉米叶面积采集特征数据的冗余导致信息处理速度不高的问题,提出了改进的LPP的降维方法,并对算法进行了验证。测试结果表明:采用LPP算法,能够完成对作物多维特征信息的优化降维,具有较高的实用性和准确性。对玉米长势自动化监测车辆的性能进行了测试,对生物量的预测结果表明:采用监测车辆生物量反演模型得到的长势预测量和实测量的误差较小,从而验证了监测车辆设计的可行性。 相似文献
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羊只的行为状态能够直接反映其健康状况及所处的生理阶段,为实现自动化的羊只行为识别,以圈养的小尾寒羊为试验对象,构建一个基于加速度传感器的可穿戴式行为监测装置。利用MPU9250为核心的九轴姿态传感器采集羊只静止、行走和进食的行为信息,并将传感器分别部署在羊只颈部、背部靠近前腿处、前腿和后腿四个不同的位置。对于采集的数据,利用去噪和降维进行预处理,并分别利用k means和SVM进行分类识别。k means均值聚类算法对颈部处的行为识别准确率最高,为79.34%,SVM支持向量机算法对颈部处的行为识别准确率最高,为92.63%。SVM算法用于羊只行为识别的整体准确率高于k means,且传感器部署在羊只颈部时在不同识别方法下,识别效率均优于其他部位。研究结果对于构建自动化的羊只行为检测系统具有重要的现实意义。 相似文献
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碟式分离机的转鼓是一个复杂的锥体,按照传统算法进行其强度计算,得到的结果往往具有很大的质量富余,从而影响到分离机的综合经济指标.为解决这一问题,在有限元应力分析的基础上,以转鼓的总质量为目标函数,以其部分结构参数为优化参数,建立了转鼓的优化设计数学模型.该模型为多维约束优化问题,选取了惩罚函数内点法进行求解,并给出了算法流程图.对实际转鼓的优化结果表明,在保证强度、刚度的前提下,可使分离机的转鼓质量减小24.2%,可提高机械效率,延长转鼓使用寿命. 相似文献