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针对单个神经网络的不足,以信息融合技术为基础,建立了集成神经网络故障诊断系统。该系统采用子神经网络从不同侧面对设备进行初步诊断,然后将各子神经网络进行决策融合。通过对水轮发电机组的应用仿真,说明该系统充分利用了各种信息,提高了确诊率。 相似文献
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在进行水文预报时,由于影响河道洪水的因素众多,常用的水文预报模型往往不符合实际水文系统的客观规律。对这类系统的参数辨识要求算法具有较强的实时跟踪能力,以适应模拟或预测洪水运动变化过程的要求。利用洪水预报误差信息,对BP网络洪水实时预报校正模型与方法进行了探讨,提出了两种实时预报方法。第一:运用最小二乘递推算法,引入时变遗忘因子实时跟踪模型中时变参数的变化,建立了神经网络在非线性系统中动态的系统输入、输出数据之间的映射关系。第二:利用BP网络模型对误差的可识别性,将模型对输出变量的预报误差再次作为输出变量,对网络可能预报的误差进行实时修正。计算实例表明:以上两种方法提高了神经网络在水文领域的预报精度,给BP神经网络的实时预报方法提供了新的途径。 相似文献
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以拖拉机发动机减速器为研究对象,从分析发动机减速器故障机理出发,深入研究了减速器行星齿轮系统的建模方法和动力学模型,并采用小波神经网络算法研究了一套拖拉机发动机减速器故障诊断系统,能够对发动机减速器机械故障进行实时诊断。试验结果表明:小波神经网络算法能够准确判断发动机减速器的工作状态,识别率高达96%以上,充分证明了系统的准确性和可行性。 相似文献
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xPC环境下CMAC NN在淀粉生产线液位控制中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
在分析CMAC神经网络的基础上,提出了利用自适应CMAC神经网络来调节淀粉生产线中乳液的液位.通过对淀粉生产线中某一液位回路进行数学建模,然后对常规PID和自适应CMAC神经网络两种控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,自适应CMAC神经网络在控制效果上明显优于常规PID,并且具有很高的鲁棒性.在Matlab实时开发环境xPC Target下建立了液位实时控制系统,采用快速原型控制方式,具有系统组建方便、成本低、开发周期短等特点,该系统可实现精确的过程控制. 相似文献
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在分析CMAC神经网络的基础上,提出了利用自适应CMAC神经网络来调节淀粉生产线中乳液的液位。通过对淀粉生产线中某一液位回路进行数学建模,然后对常规PID和自适应CMAC神经网络两种控制器进行了设计与仿真。仿真结果表明,自适应CMAC神经网络在控制效果上明显优于常规PID,并且具有很高的鲁棒性。在Matlab实时开发环境xPC Target下建立了液位实时控制系统,采用快速原型控制方式,具有系统组建方便、成本低、开发周期短等特点,该系统可实现精确的过程控制。 相似文献
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石雷李进马博程 《中国农村水利水电》2007,(11):112-115
水利自动化系统软件需要使用实时内存数据库对实时数据进行存取。提出采用稳定、高性能的实时内存数据库ECDB,该数据库基于线性Hashing建立索引结构以加快各种操作的速度和确保紧密的数据库结果,介绍了数据库引擎的事件触发机制和冗余同步的策略。介绍了水利自动化系统中实时内存数据库的实际工程应用。 相似文献
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基于虚拟技术的发动机智能故障诊断系统 总被引:7,自引:0,他引:7
运用多种传感器实时采集和反映发动机工作状况的技术数据,结合虚拟仪器数据采集分析技术和模糊数学故障诊断方法,提出了一种基于虚拟技术的发动机智能化故障诊断系统。介绍了该系统的硬件结构、软件功能以及系统的设计方法。通过实验论证:系统具有较高的准确性、实用性,并且易于操作和使用。 相似文献
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水力机组的运行特性和经济性能指标很大程度上受水轮机调速器液压随动系统影响.针对目前调速系统仅能实现基本在线监测和故障诊断功能的实际情况,在分析调速器液压随动系统的物理结构、工作原理和故障机理的基础上,利用改进的故障模式、影响和危害度分析(FMECA)方法进行故障定性分析,明确设备的功能、故障模式、故障原因和故障影响,建立调速器液压随动系统的分布式物理图网模型,与仿真模型提取定量特征指标值相结合进而实现设备的故障诊断.以开机过程中液压阀卡涩故障为例进行仿真分析,根据机组的频率、导叶开度、电液转换器、PID等关键监测位置信号输出结果的不同,判断调速器发生故障的类别.案例分析结果表明,该方法简单、可靠,能准确定位系统的故障,为实现机组的高效经济运行和日常维护提供决策基础. 相似文献
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发动机连杆轴承故障噪声诊断研究 总被引:5,自引:1,他引:5
提出了基于小波包和模糊聚类分析的连杆轴承故障的噪声诊断方法。在EQ6100型发动机上预先模拟连杆轴承故障,根据发动机故障时变、非平稳的特点,运用小波包对发动机噪声信号进行特征提取并削减了背景噪声的影响。选取时域上5个参数作为评价故障的特征指标。通过对模糊聚类理论方法的分析比较,引入模糊C-聚类划分理论及方法对噪声信号的指标样本进行分类,得到最优分类矩阵和聚类中心,从而建立了故障的标准类型样本。通过对新测取的噪声信号样本进行检验,证明该方法能有效地判断待检样本的类型,诊断连杆轴承故障。 相似文献
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提出了基于Elman神经网络的变速器故障诊断方法,以克服传统方法不能用于时变系统的缺陷。由于加入了短时记忆环节和局部逆回互联功能,Elman神经网络具有优秀的时间序列预测能力,变速器故障就从特征信号平方预测误差的期望中检测出来。同时,引入了遗传算法来辅助神经网络的训练,以期获得最佳的检测性能。最后,通过变速器故障台架试验来验证该方法的有效性。 相似文献
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农业作业环境复杂,实时监控农用电动机转速对判断电动机运行状况具有重要意义。笔者设计了一种电动机转速监测系统,该系统主要由光电开关传感器、触发圆盘、OLED、STM32单片机组成,通过单片机的定时器中断和外部中断功能,可实现对电动机转速的实时监控,通过IIC通信技术,可实现转速数据的可视化。该系统抗干扰能力强、精度高、实用性强,适用于恶劣的农业作业环境,同时为其他转速监测方案提供了设计依据。 相似文献
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简介了全分布式控制网络构成的水电厂微机监测系统的结构、功能和故障诊断系统。它不仅能实时监测机组运行参数,且可对事故做出快速反应,大大提高了水电厂安全运行水平。由于网络采用总线拓扑结构和真正的全分布方式,因而在老电厂的技术改造中,不仅运行可靠、抗干扰能力强,且布置安装简便,投资省。 相似文献