电动工具测试系统对控制的快速性和精度要求是常规的PID控制无法胜任,原因是固定的PID参数无法在不同状态下满足系统的快速性要求,因此要求PID参数能够在线囱整定;本文选择基于变尺度BP神经网络来设计自适应PID控制器,利用西门子S7—200PLC中实现;并在提供给B0ScH的圆锯负载测试系统中得到应用,测试结果证明算法的有效性。
作者:李梅 期刊:《自动化与仪器仪表》 2017年第07期
神经网络具有非常强的非线性计算能力,本文提出了一种新的级联神经网络模型,将BP神经网络模型和经典软件可靠性模型相融合形成一种新的前馈神经网络。这种前馈神经网络模型将传统的软件可靠性模型的输出作为BP神经网络的输入,逐级进行信息传递。
作者:周荣喜; 徐步祥; 邱菀华; 王新哲 期刊:《科技进步与对策》 2014年第11期
随着中国高铁的飞速发展,铁路系统安全风险问题备受关注。依据我国最新颁布的《铁路安全管理条例》,构建了相对完善的铁路系统安全风险评估指标体系,利用网络层次分析法(ANP)与误差反向传播(BP)神经网络建立了铁路系统安全风险评估模型,用北京/广州高铁系统进行了验证。结果表明:该模型能较为准确地评估铁路系统安全风险,可为铁路系统安全运营管理提供技术支持和科学建议。
作者:刘有时; 周俊 期刊:《纺织报告》 2012年第11期
纺纱产量的精确预测,是棉纺企业制定合理生产计划、避免盲目投资、实现可持续生产的重要条件。为了提高纺纱产量预测精度,本文利用二次指数平滑预测模型、灰色预测模型、BP神经网络预测模型的组合构成了BP神经网络组合预测模型。分别应用各单项预测模型和组合预测模型对江苏某纺织厂纺纱产量进行预测,通过分析和比较预测结果,验证了该组合预测模型的有效性和高精度性。
作者:周佳 范体强 李阳 万鑫铭 期刊:《汽车工艺与材料》 2014年第09期
通过有限元模拟和BP人工神经网络相结合的方法,开展基于白车身对整车安全性能的评价。采用10款车型的有限元分析结果,建立BP人工神经网络,通过白车身安全系数、轻量化系数和弯曲刚度可以较好地预测整车安全星级。在该网络模型下,在白车身设计开发阶段就可以判断整车的碰撞安全是否满足星级开发目标,进而及时进行优化。
作者:赵淑芳 期刊:《太原理工大学学报》 2013年第05期
针对目前煤矿矿用设备在安全状况方面存在的问题,鉴于煤矿矿用设备各参数之间存在非线性关系,提出了一种基于BP神经网络的煤矿矿用设备安全检测方法,可实现非在线检测变量的在线估计及预测。将BP神经网络原理运用于煤矿矿用设备安全预警问题中,建立了多指标综合监测(评价)的矿用设备安全预警网络模型,并以实测数据为例对所建模型进行了训练和检验,研究结果表明,BP神经网络具有收敛速度快、逼近效果好、训练结果唯一、精度...
作者:魏立新 李兴强 刘泽 杨景明 期刊:《中国机械工程》 2009年第20期
针对冷连轧轧制力模型精度低的问题,利用BP神经网络预测变形抗力和摩擦因数,并与现有的轧制力解析模型相结合,用来提高轧制力的设定精度,再以各机架轧制力等比例均衡分配为优化目标,采用改进的自适应遗传算法,设计了一种冷连轧负荷分配优化方法。通过对某五机架冷连轧机的负荷分配进行比较,结果表明自适应遗传算法具有比标准的遗传算法收敛性能更好、精度更高等优点,可以作为冷连轧负荷分配优化的新方法加以推广。
针对三相桥式逆变电路为研究对象,建立了仿真模型,并对逆变器主电路开关器件的开路故障进行仿真,提出了基于BP神经网络的故障诊断方法,确定了网络的结构和参数,并以此训练网络.仿真试验结果表明,该神经网络具有很好的故障识别能力,所选择的基于BP神经网络的三相逆变器故障诊断系统是可行的.
作者:陈剑雪 期刊:《化工自动化及仪表》 2012年第07期
将蚁群算法和BP神经网络相结合,利用蚁群优化算法与误差反向传播算法结合而构成的混合算法(ACO-BP)训练神经网络的权值和阈值,给出ACO-BP算法训练神经网络的基本原理和方法步骤,并将该算法应用于连续搅拌釜式反应器的故障诊断.仿真结果表明:ACO-BP算法具有较高的诊断精度,能够及时、有效地检测连续搅拌釜式反应器中存在的故障.
作者:赵海龙 吕安涛 张俊友 姚宁 代洪娜 期刊:《山东交通科技》 2013年第01期
针对铁路客货运输量发展趋势的研究,建立一种基于灰色理论和BP神经网络的串联式组合预测模型。该模型首先用同一组数据序列建立不同参数的灰色方程,然后用各灰色方程分别预测,最后将各灰色方程预测的结果进行BP神经网络非线性组合,形成串联式组合预测模型。对湖南省铁路客货运量进行分析预测,结果表明:该组合模型预测的准确性高于单独使用灰色模型的准确性,是一种可靠有效的预测方法。