自适应神经网络在确定落煤残存瓦斯量中的应用 被引量：2

1

作者 撒占友 何学秋 +1 位作者 王恩元 刘贞堂 《安全与环境学报》 CAS CSCD 2003年第1期16-19,共4页

落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节 ,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度 ,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习... 落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节 ,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度 ,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力 ,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。基于此 ,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型 ,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。结果表明 ,自适应调整权值的变步长 BP神经网络模型预测精度高 ,收敛速度快 ;该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌出量的动态预测提供可靠的基础数据 。 展开更多

关键词 安全工程 残存瓦斯量确定 自适应神经网络 落煤

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一种基于自适应神经网络的航空发动机故障诊断方法 被引量：15

2

作者 艾剑良 杨曦中 《中国科学：技术科学》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期326-335,共10页

航空发动机在使用过程中,气路部件的性能不可避免地发生了蜕化,相应的故障诊断技术对发动机的健康管理系统具有重要意义.本文针对发动机在设计点的非线性部件级模型,借助PCC(Pearson correlation coefficient)相关分析方法,对神经网络... 航空发动机在使用过程中,气路部件的性能不可避免地发生了蜕化,相应的故障诊断技术对发动机的健康管理系统具有重要意义.本文针对发动机在设计点的非线性部件级模型,借助PCC(Pearson correlation coefficient)相关分析方法,对神经网络的输入参数和输出参数的选取方式进行了优化.以前馈型神经网络为基础,针对常规BP(back propagation)神经网络收敛速度不稳定、且容易陷入极小值的缺陷,设计了一种新的自适应神经网络,准确估计了发动机部件的蜕化情况.这种算法融合了比例因子和动量因子,改善了网络的学习速率,提高了神经网络置信度和对发动机模型参数的泛化能力.结果表明,本文设计的自适应神经网络的精度优于常规BP神经网络,并且在训练样本数较少时,依然能够通过训练得到理想的网络,保证发动机健康参数的故障检测具有较高精度. 展开更多

关键词 航空发动机 健康参数 故障诊断 自适应神经网络 相关分析

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基于频率下降率的刚性路面脱空自适应神经网络识别研究 被引量：10

3

作者 彭永恒 张肖宁 罗跃纲 《公路》 北大核心 2004年第2期50-54,共5页

为快速而又有效地进行无损检测 (NDT) ,探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法 ,及刚性路面脱空识别特征参数的选取 ,提出以反映结构损伤位置和程度的频率下降率作为结构脱空识别的特征参数。利用有限元方法对刚性路面脱空进... 为快速而又有效地进行无损检测 (NDT) ,探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法 ,及刚性路面脱空识别特征参数的选取 ,提出以反映结构损伤位置和程度的频率下降率作为结构脱空识别的特征参数。利用有限元方法对刚性路面脱空进行数值模拟 ,同时采用声振法研究了刚性路面板声学特征变化的关系 ,分别获取训练样本数据 ,通过自适应神经网络对刚性路面脱空进行了识别研究。从中可以看出 ,采用频率下降率和自适应神经网络技术对刚性路面脱空进行缺陷识别分析具有较高的精度和可靠性。 展开更多

关键词 刚性路面 脱空识别 声学特征 特征参数 自适应神经网络 频率下降率 无损检测 路面板谐振子

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基于自适应神经网络的智能故障诊断研究 被引量：1

4

作者 张松鹤 罗跃纲 岳玉莲 《大连民族学院学报》 CAS 2004年第1期27-29,36,共4页

探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法,给出了动量系数和学习率的调整方法,并将此作为机械故障的特征识别方法. 以频谱分析作为机械故障特征信号的提取手段,由此建立了基于自适应神经网络的旋转机械故障智能诊断系统,给出了... 探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法,给出了动量系数和学习率的调整方法,并将此作为机械故障的特征识别方法. 以频谱分析作为机械故障特征信号的提取手段,由此建立了基于自适应神经网络的旋转机械故障智能诊断系统,给出了诊断系统的训练学习方式和工作方式,通过实际测试数据的诊断结果,说明此诊断系统对故障诊断是有效的. 展开更多

关键词 自适应神经网络 机械故障 智能诊断

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隐马尔可夫模型的拓朴应用 被引量：1

5

作者 侯昭武 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期71-74,共4页

以非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Mode1)出发,用自适应函数链神经网络与非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出适用环境变化的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别.实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进... 以非齐次隐马尔可夫模型(Inhomogeneous Hidden Markov Mode1)出发,用自适应函数链神经网络与非齐次隐马尔可夫模型相结合,训练出适用环境变化的HMM模型,并应用该混合模型进行语音识别.实验结果表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别,该模型具有更好的鲁棒性,在信噪比较低的情况下,可以提高识别率. 展开更多

关键词 非齐次隐马尔可夫模型 自适应函数链神经网络 非线性音段 单层感知器.

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智能监控报警技术在三峡永久船闸监控中的应用

6

作者 莫晓聪 莫晓明 阮彤 《武汉水利电力大学（宜昌）学报》 2000年第2期102-104,共3页

叙述了智能监控报警技术的结构原理、工作流程和功能 ,以及自适应神经网络跟踪监控的理论方法 ,说明了在三峡工程永久船闸F1 2

关键词 救船闸 智能监控 电话报警 自适应神经网络

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基于自适应神经网络的智能车寻线行驶控制研究

7

作者 孙晓军 张军 +2 位作者 徐友春 李华 张志超 《军事交通学院学报》 2013年第7期55-59,共5页

寻线行驶是实现智能车自主驾驶的基础，其控制效果决定了智能车自主驾驶的平顺性。在缩微智能车实验平台上，以相机采集到的车道线信息为输入量，以缩微智能车舵机转角为输出量，运用自适应神经网络系统进行了输出控制优化，并对误差精... 寻线行驶是实现智能车自主驾驶的基础，其控制效果决定了智能车自主驾驶的平顺性。在缩微智能车实验平台上，以相机采集到的车道线信息为输入量，以缩微智能车舵机转角为输出量，运用自适应神经网络系统进行了输出控制优化，并对误差精度进行了分析。通过转向回正实验验证了此方法在缩短控制时间、提高车速方面的有效性，为该控制方法应用于实车提供了一定参考价值。 展开更多

关键词 自适应神经网络 混合学习算法 寻线行驶

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压电陶瓷的轿车车身板件振动主动控制

8

作者 黄锁成 靳晓雄 《汽车工程师》 2010年第6期33-37,共5页

压电陶瓷是一种典型且应用广泛的新型智能材料,能改善汽车振动主动控制效果。文章以压电陶瓷为作动执行元件,设计了自适应神经网络控制系统,并进行了仿真分析、四边简支矩形薄板振动主动控制试验以及轿车车身板件的振动主动控制试验与... 压电陶瓷是一种典型且应用广泛的新型智能材料,能改善汽车振动主动控制效果。文章以压电陶瓷为作动执行元件,设计了自适应神经网络控制系统,并进行了仿真分析、四边简支矩形薄板振动主动控制试验以及轿车车身板件的振动主动控制试验与研究。结果表明,以压电陶瓷为执行元件的自适应神经网络控制能够取得较好的减振效果,这不仅有助于现有轿车振动和噪声主动控制技术问题的解决,而且为其它类似应用提供了参考。 展开更多

关键词 压电陶瓷 自适应神经网络 车身板件 振动主动控制

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工程车辆并行自适应神经网络自动换挡控制 被引量：4

9

作者 戴群亮 张邦成 赵丁选 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期34-36,58,共4页

为了解决工程车辆在重载作业时传动系统效率大幅下降的问题,以工程车辆"两参数"换挡规律为依据,提出一种并行自适应神经网络自动换挡控制的方法。结构上由神经网络控制、自适应神经网络模型、网络评价和运行监控模型组成。仿... 为了解决工程车辆在重载作业时传动系统效率大幅下降的问题,以工程车辆"两参数"换挡规律为依据,提出一种并行自适应神经网络自动换挡控制的方法。结构上由神经网络控制、自适应神经网络模型、网络评价和运行监控模型组成。仿真结果表明,该控制方法提高了工程车辆液力机械传动系统效率,有效地克服了神经网络控制实时性差,难以在工程实际中应用的问题,实现了换挡控制的智能化。 展开更多

关键词 工程车辆 传动系统 自动换挡 仿真 并行自适应神经网络

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自适应神经网络辨识异步电机转速的研究 被引量：1

10

作者 吴秋轩 刘文胜 《电气传动自动化》 2002年第4期3-5,共3页

根据异步电机的数学模型 ,经过一定的变换 ,利用电机易于检测到的定子电压和电流 ,通过Simulink模块和S函数建立了自适应神经网络辨识模型。该方法简单、直观 ,仿真结果表明 。

关键词 自适应神经网络 辨识 异步电机 转速 数学模型 定子 转子

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基于自适应模糊神经网络的多模型在线故障诊断 被引量：3

11

作者 师黎 N.Sepehri 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2004年第7期10-16,共7页

在讨论基于自适应神经网络的模糊系统 (ANFIS)建模基础上 ,提出一种基于多模型的在线故障诊断策略。首先应用ANFIS建模方法建立一组模型 ,然后构造了一个基于多模型的故障诊断系统产生偏差信号 ,并首次提出用由偏差绝对值的累加和构成... 在讨论基于自适应神经网络的模糊系统 (ANFIS)建模基础上 ,提出一种基于多模型的在线故障诊断策略。首先应用ANFIS建模方法建立一组模型 ,然后构造了一个基于多模型的故障诊断系统产生偏差信号 ,并首次提出用由偏差绝对值的累加和构成的最小指数来探测故障的发生。综合考虑故障诊断的灵敏度和鲁棒性 ,采用故障指数来确认故障的发生。 展开更多

关键词 多模型 自适应模糊神经网络 在线故障诊断 鲁棒性 模糊系统 ANFIS 建模 首次 小指 发生

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利用吸水剖面测试资料优化分层注水措施 被引量：12

12

作者 周琦 姜汉桥 +1 位作者 李志刚 吕凤滨 《油气井测试》 2009年第3期11-14,共4页

非均质油藏随注水开发时间的延长,层间干扰越来越严重,注水井吸水状况逐渐变差。分层注水是改善吸水剖面、提高油藏水驱动用程度的重要措施,需要采取科学合理的理论和方法来优化分层注水措施。利用层次分析方法计算不同地质开发因素对... 非均质油藏随注水开发时间的延长,层间干扰越来越严重,注水井吸水状况逐渐变差。分层注水是改善吸水剖面、提高油藏水驱动用程度的重要措施,需要采取科学合理的理论和方法来优化分层注水措施。利用层次分析方法计算不同地质开发因素对注水井吸水剖面变化的影响权重,量化不同因素的影响程度。在此基础上选择重点影响因素作为出入样本参数,以注水井小层相对吸水量作为输出样本,采用模糊神经网络方法,建立吸水剖面预测模型。根据预测模型预测不同分层条件下注水井吸水剖面变化,优化分层注水措施。 展开更多

关键词 吸水剖面 分层注水 层次分析 自适应模糊神经网络 优化

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可视化自适应神经网络及在矿业中的应用 被引量：8

13

作者 邓建 古德生 李夕兵 《中南工业大学学报》 CSCD 北大核心 2000年第3期205-207,共3页

可视化自适应神经网络是采用MATLAB语言和累积误差BP学习算法编制的学习速率和动量系数能够自适应调整的人工神经网络 .它能极大地提高网络的收敛速度 ,缩短训练时间 ,减少迭代次数和防止震荡 .将该网络应用于某矿山采场点柱的可靠性分... 可视化自适应神经网络是采用MATLAB语言和累积误差BP学习算法编制的学习速率和动量系数能够自适应调整的人工神经网络 .它能极大地提高网络的收敛速度 ,缩短训练时间 ,减少迭代次数和防止震荡 .将该网络应用于某矿山采场点柱的可靠性分析中 ,学习时图声并茂 。 展开更多

关键词 MATLAB 自适应神经网络 矿业 可视化 矿山

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自适应混合混沌神经网络及其在TSP中的应用 被引量：11

14

作者 费春国 韩正之 +1 位作者 唐厚君 魏国 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期3459-3462,共4页

为了进一步提高混沌神经网络的收敛效果,将T.Kwok和K.A.Smith所总结的内、外两类混沌神经网络相结合,并加入自适应方法,提出了自适应混合混沌神经网络。这种网络可以同时通过线性和非线性两种途径来改变网络能量函数进行搜索,这使得搜... 为了进一步提高混沌神经网络的收敛效果,将T.Kwok和K.A.Smith所总结的内、外两类混沌神经网络相结合,并加入自适应方法,提出了自适应混合混沌神经网络。这种网络可以同时通过线性和非线性两种途径来改变网络能量函数进行搜索,这使得搜索过程具有更为丰富的动力学行为。同时由于自适应方法的引入,保证能量函数的变化在整个搜索过程中对动态方程有较强的作用,从而减少了网络收敛时的迭代步数。仿真研究表明,在求解TSP上,其效果优于随机混沌模拟退火网络。 展开更多

关键词 自适应混合混沌神经网络 混沌噪声 TSP 随机混沌模拟退火网络

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基于神经元自适应的介损tanδ测量方法 被引量：6

15

作者 王楠律 方成 +1 位作者 梁志瑞 陈志业 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期7-8,11,共3页

提出了基于神经元自适应的测量方法 ,将自适应噪声对消技术用于 tanδ测量。分析了 ANN的学习算法及误差函数 ,讨论了泄漏误差对测量结果的影响 ,并通过仿真结果证实了所提方法的有效性。

关键词 介损tanδ 测量方法 自适应滤波器 神经元

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自适应多层小波神经网络建模方法 被引量：1

16

作者 刘霞 王焕勇 刘铁男 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2006年第3期102-104,共3页

基于小波多分辨率分析,提出了一种自适应多层小波神经网络的建模方法.该网络由平滑子网和多层细节子网组成.为改善模型精度,可递推并入新的细节子网,并且新网的训练不影响以前网络训练结果.应用遗传算法辨识多层小波网络的结构,用带遗... 基于小波多分辨率分析,提出了一种自适应多层小波神经网络的建模方法.该网络由平滑子网和多层细节子网组成.为改善模型精度,可递推并入新的细节子网,并且新网的训练不影响以前网络训练结果.应用遗传算法辨识多层小波网络的结构,用带遗忘因子的递推最小二乘法辨识网络的权值,较好解决了小波网络的结构优化问题.仿真表明:随着分阶层数的增加,网络的逼近误差逐渐下降,三层自适应小波网络即能满足建模精度要求. 展开更多

关键词 遗传算法 自适应多层小波神经网络 递推最小二乘法

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基于IAEPSO-IAWNN的高温低氧燃烧火焰稳定性识别

17

作者 王云 董增寿 卓东风 《太原科技大学学报》 2008年第4期267-270,共4页

在对高温低氧燃烧条件下的煤粉火焰图像分析的基础上,提出了利用改进的自适应逃逸微粒群算法训练的改进的自适应小波神经网络对燃烧火焰的稳定性进行实时识别的算法。计算结果与实验数据基本吻合,说明该方法是可行的,可以用它对高温低... 在对高温低氧燃烧条件下的煤粉火焰图像分析的基础上,提出了利用改进的自适应逃逸微粒群算法训练的改进的自适应小波神经网络对燃烧火焰的稳定性进行实时识别的算法。计算结果与实验数据基本吻合,说明该方法是可行的,可以用它对高温低氧技术下的燃烧稳定性进行识别。 展开更多

关键词 火焰图像 高温低氧燃烧(HTAC) 自适应逃逸微粒群算法(AEPSO) 自适应小波神经网络(AWNN)

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基于组合聚类RBF网络的开关磁阻电动机建模仿真

18

作者 周素莹 林辉 《微特电机》 北大核心 2009年第10期24-26,59,共4页

在已知SRM静态磁特性曲线的基础上,将一种自适应RBF网络应用于SRM的建模中。该网络采用组合聚类的方法动态确定RBF神经网络的隐层节点数及网络中心,克服了传统RBF网络把每个数据点都作为隐层节点,当数据量较大时致使网络结构冗余较大、... 在已知SRM静态磁特性曲线的基础上,将一种自适应RBF网络应用于SRM的建模中。该网络采用组合聚类的方法动态确定RBF神经网络的隐层节点数及网络中心,克服了传统RBF网络把每个数据点都作为隐层节点,当数据量较大时致使网络结构冗余较大、学习速度较慢的缺点,同时又保持了传统RBF网络的优点。与传统的RBF网络相比,所设计的自适应网络节点少,精度能够满足要求。仿真结果表明,该模型能够较好地反映电机磁特性,所建立的SRM驱动系统仿真模型具有较好的通用性,为SRM的设计分析与新型控制策略的验证提供了基础。 展开更多

关键词 组合聚类自适应RBF网络 开关磁阻电动机 建模与仿真

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机器人力/位置自适应模糊控制

19

作者 谢光汉 伍朝晖 +1 位作者 符曦 蔡自兴 《广东自动化与信息工程》 1997年第4期5-10,共6页

在机器人力/位置混合控制的基础上,本文提出一种对力控制回路采用自适应模糊控制的方法,有利于提高系统对机器人末端操纵器与外界工作环境接触时,其接触刚度不确定性的自适应能力。仿真结果表明,该控制方法与常规PID控制相比,系统的自... 在机器人力/位置混合控制的基础上,本文提出一种对力控制回路采用自适应模糊控制的方法,有利于提高系统对机器人末端操纵器与外界工作环境接触时,其接触刚度不确定性的自适应能力。仿真结果表明,该控制方法与常规PID控制相比,系统的自适应能力和鲁棒性有显著的改善。 展开更多

关键词 机器人 力 位置 模糊控制 自适应控制

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