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针对施肥过程中普遍存在的非线性和不确定性问题,构建了基于粗糙集理论和神经网络相结合的施肥决策系统模型。该方法应用粗糙集理论对神经网络的输入数据进行预处理,提取其中的关键成分作为神经网络的输入,提高网络的收敛速度和逼近速度,并以芸豆在同一农田重复进行种植的实验数据进行验证。结果表明,此模型不仅较公平、合理,而且提高了神经网络模型的学习效率。 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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拖拉机发动机扭矩实时测量需要进行大量的工作与昂贵的传感器,在农业生产中投入成本较高,不易进行广泛的推广使用。基于以上问题,采用了径向基函数(RBF)神经网络进行拖拉机发动机扭矩的预测,通过13种训练算法训练RBF神经网络模型,明确RBF神经网络模型基本结构与参数设置,并通过误差分析模型的预测性能。研究结果表明:RBF神经网络中R2=0.99,RMSE=0.5,EF=0.99,预测值与试验值之间的拟合程度价高,可用于估算发动机扭矩。研究结果对于提高拖拉机发动机扭矩的预测和分析提供理论支撑与科学依据。 相似文献
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提出发动机怠速控制的神经网络方法,给出了RBF神经网络模型,并将带遗忘因子的梯度下降法应用于RBF神经网络的参数调整。利用RBF神经网络良好的非线性映射能力,通过对发动机转速及转速变化率映射,得到步进电机相应驱动信号,从而实现怠速控制。实验结果表明,神经网络控制响应快、鲁棒性强,可有效提高发动机怠速品质,改善发动机的性能指标。 相似文献
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以智能喷灌装置发动机为研究对象,利用神经网络的方式进行发动机故障诊断.引入随机优化算法进行神经网络故障诊断方式优化,对发动机尾气数据进行仿真实验,与初始设置的故障信息代码进行比对,确定发动机故障.仿真实验结果表明:优化后的发动机神经网络故障诊断方式可明显降低诊断过程中的误差值,仿真实验结果与预测信息高度吻合,表明利用随... 相似文献
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通过分析废气的HC、CO、CO2和O2的含量,可以快速诊断发动机的常见故障。本文设计了神经网络诊断系统,通过融合分析废气含量、发动机转速、氧传感器及其它一些信息诊断发动机故障。本文设计的方法主要应用遗传算法的复制、交换、变异过程代替BP网络的反向传播过程,并对遗传算法进行了改进研究。实践证明这种基于遗传神经网络方法的故障诊断系统具有收敛速度快、推广性能强的特点,极大提高了发动机故障诊断系统的效率和准确性。 相似文献
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分析混合涡轮增压技术的原理,并根据废气能量的不平衡性提出了混合涡轮增压系统稳态工况的电机控制模型.针对神经网络具备非线性映射的特点,提出了采用GRNN神经网络解决车用混合增压发动机的非线性控制映射问题.设计了混合涡轮增压发动机控制系统的GRNN神经网络,测试结果表明网络预测映射误差能保持在1.5%之内,收敛速度也非常快.GRNN神经网络非常适合混合涡轮增压发动机的控制映射. 相似文献
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基于人工智能的农用拖拉机发动机故障快速诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的,提高诊断效率,利用发动机缸盖的振动信号的采集原理,提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。基于人工智能的拖拉机发动机故障诊断系统,综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工智能专家系统,实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能,提高了系统的诊断实时性和诊断精度。最后,采用田间试验方法,对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。试验结果表明:采用人工智能诊断方法不仅可以有效提高系统的准确率,而且诊断系统的响应更加迅速,并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保持正常工作的稳定性。 相似文献
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基于神经网络的车辆排气噪声声音品质预测技术 总被引:1,自引:0,他引:1
通过评审团成对比较法测试得到18种车辆排气噪声的满意度评价,考察并选取响度、尖锐度、粗糙度、波动度和峭度作为描述车辆排气噪声声音品质的客观心理声学参数,使用BP神经网络理论建立车辆排气噪声声音品质神经网络预测模型,对排气噪声样本的满意度进行预测,并与使用多元线性回归模型所得的预测值进行了比较.结果表明,神经网络模型预测值更接近实测值,误差在10%范围以内,对于单一噪声样本满意度的预测精度高于多元线性回归模型,能够更好地反映客观参数和主观满意度间的非线性关系,可用于车辆排气噪声声音品质的预测研究. 相似文献
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介绍了利用智能控制技术和计算机控制技术设计的车用柴油机自适应智能调控控制系统,该系统将人工智能中的神经网络控制技术,模糊控制 技术和遗传算法有机地结合起来,用单片机实现对柴油机转速的自适应智能自动控制,试验表明,这种控制系统具有较高的自学习性和鲁棒性,控制精度高、速度快。 相似文献
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基于BP神经网络的电控柴油机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
运用了优化算法的BP神经网络设计高压共轨式电控柴油机的故障诊断系统,以高压共轨式电控发动机的传感器数值作为BP网络的输入,把发动机的故障状态作为BP网络的输出,以此来对电控柴油机进行实时的故障诊断.将诊断结果与实测结果进行比较后,证明此方法是可行的. 相似文献