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基于信息融合技术的瓦斯传感器故障诊断研究 王其军1,程久龙2 (1.淮南职业技术学院,安徽,淮南,232001;2.山东科技大学,山东,青岛,266510) 摘要:文章提出了将基于RBF网络的信息融合技术应用于瓦斯传感器故障诊断的思想.该思想的核心是通过对影响测点瓦斯浓度的各种相关信息融合,利用高精度RBF网络逼近器的输出与瓦斯传感器实际的输出之差与设定的阈值比较,实现瓦斯传感器故障的监测诊断.试验表明该技术能对瓦斯传感器进行有效的状态监测和故障诊断. 关键词:瓦斯传感器; 故障诊断; 信息融合; RBF神经网络; [全文内容正在添加中] ......
宝钢2050热轧短行程控制模型研究 吴建峰1 (1.宝钢技术中心,自动化研究所,上海,201900) 摘要:为提高热轧带钢短行程控制精度,将折线模型改进为光滑模型,研究了短行程控制的多项式模型和RBF神经网络模型,进行了仿真分析,并投入现场使用. 关键词:短行程控制; 多项式模型; RBF神经网络; [全文内容正在添加中] ......
一种基于模糊RBF神经网络的Smith预估器沈洁,刘贺平,许鸣珠摘 要:为克服带钢热连轧层流冷却系统中大滞后环节产生的不利影响,提高控制精度,提出了将模糊RBF神经网络与Smith预估器相结合的方法.采用基于改进型模糊C-均值聚类算法的RBF神经网络建立预测模型,获得了较高的精度和较快的学习速度.改进后的模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,且放松了隶属度条件,使得最终聚类结果对预先确定的聚类数目不敏感.将该控制器应用到卷取温度控制中,能把卷取温度控制在698705℃的范围内,满足了实际生产的需要.关键词:时滞系统;Smith预估器;模糊RBF神经网络;模糊C-均值聚类;卷取温度控制;......
竖炉焙烧过程生产质量监控系统吴峰华,岳恒,柴天佑摘 要:针对竖炉焙烧过程的质量指标磁选管回收率难以实时在线测量问题,基于RBF神经网络与专家系统提出了由磁选管回收率预报模型和生产质量诊断模型构成的竖炉焙烧质量监控系统.经过现场检验,该系统能够准确实时地预报磁选管回收率,并能够对生产质量进行诊断,提出合理的参数调整方法以避免不合格产品的出现.磁选管回收率提高2%,产品合格率提高了50%,有效地保证了竖炉焙烧过程的生产质量.关键词:RBF神经网络;专家规则;磁选管回收率;生产质量监控;模型;......
传感器校正方法在雷管暗伤自动检测系统中的应用 梁亮1,陈伟华1,闫孝姮1,李文江1 (1.辽宁工程技术大学,电气与控制工程学院,辽宁,葫芦岛,125000) 摘要:提出了采用电磁理管,分管,瞬间高气压冲击检测的原理,融合计算机控制和新型传感器技术研制出了雷管暗伤自动检测机.同时运用RBF神经网络对压力传感器进行校正,选取其中动态最近邻聚类算法作为学习算法训练网络,降低传感器网络体系受环境温度和电源波动等因素的影响,使其具有良好的线性输出.设备运行表明,暗伤检测合格率为100 %,检测效率为128个/min. 关键词:RBF神经网络; 雷管; 自动检测; 压力传感器; [全文内容正在添加中] ......
基于滑模补偿的六轴机械臂RBF网络自适应控制王宏,郑天奇东北大学机械工程与自动化学院摘 要:提出了一种基于滑模补偿的RBF网络自适应控制方法,并将其用于六轴机械臂上,实现了在模型不确定情况下高精度的位置跟踪以及快速的逼近速度.为了更好地保证其在摩擦力,外部干扰误差和参数变化等因素影响下的稳定性,采用滑模控制作为辅助控制,对系统进行鲁棒补偿,并且用模糊控制对切换增益进行时变以更好地补偿不确定项.所设计的自适应律权值不断进行在线调整,并应用Lyapunov定理验证了其稳定性.通过仿真结果和与其他文献方法进行的比较证明了所给出方法收敛速度更快,鲁棒性更强.同时也证明了在实际工程中,实际建模参数与理想值相差很大.关键词:RBF网络;滑模控制;模糊控制;Lyapunov稳定;六轴机械臂;......
变风量空调系统优化控制策略研究李界家,瞿睿沈阳建筑大学信息与控制工程学院摘 要:变风量空调系统是多变量,大滞后,非线性和不确定性的系统,普通的模糊神经网络控制已难以满足其多变量动态控制的要求,为改善变风量空调系统控制性能,本文提出了一种小波模糊神经网络预测控制方法,实现变风量空调的温湿度有效控制.通过小波神经网络预测器在线建立被控对象的数学模型,并用模糊RBF神经网络控制器对所得到的信息在线修正,优化控制器参数,从而改善系统的控制效果.仿真结果表明,小波模糊神经网络预测控制具有很强的鲁棒性和自适应能力,控制精度高,控制效果好,安全可靠等优点,具有广泛的应用价值.关键词:变风量空调;小波模糊神经网络;小波神经网络;模糊RBF神经网络预测控制;......
基于RBF神经网络的软基沉降预测研究 宁立波1,王辉2,李菊凤1,周建伟1 (1.中国地质大学,环境学院,湖北,武汉,430074;2.山东省路桥集团有限公司,山东,济南,250032) 摘要:将神经网络理论引入软基沉降预测领域.借助自控领域信号处理的思想,应用改进后的径向基函数神经网络的映射模式进行软基沉降的短期预测;软基沉降的长期预测实质上为基于神经网络的多维欧氏空间的曲面拟合问题,将地基压缩层从上到下分成若干段,每段的土性指标按段内各层土在段中的长度取加权平均作为系统的输入,将某个沉降模型的沉降曲线参数作为系统的输出,可以预测后期沉降曲线走势.实践表明,建立的基于RBF神经网络的软基沉降短期预测和长期预测模型是可行的,只要有足够多的训练样本,长期预测可以达到比较精确的预测效果.表5,参9. 关键词:软基; 沉降预测; BP神经网络; RBF神经网络; [全文内容正在添加......
径向基神经网络在熔融粒子飞行特性预测中的应用 方建成1,高燕清1,赵紫玉1,杨磊1 (1.华侨大学,机械工程及自动化学院,福建,泉州,362021) 摘要:在等离子熔射成形中,粒子的飞行特性是影响沉积率和涂层动态生长质量的重要因素,而熔射工艺参数又是影响粒子飞行特性的直接因素.以等离子熔射ZrO2粉末为例,采用正交实验的方法,分析了工艺参数与粒子飞行特性间的关系.利用径向基(RBF)神经网络建立了预测模型,实现对熔射过程中飞行粒子温度与速度的预测以及工艺参数的优化.通过对仿真结果与实验结果的比较,表明了该预测模型的有效性. 关键词:等离子熔射; 飞行特性; RBF神经网络; 预测模型; [全文内容正在添加中] ......
柱效关系用于RBF神经网络色谱重叠峰解析黄小原,李一波摘 要:将径向基函数 (RBF)神经网络引入色谱重叠峰解析领域·为了使RBF神经网络能适应于色谱重叠峰解析的需要 ,先在RBF神经网络学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法 ,而后又用两阶段遗传学习算法训练该神经网络以使其具有了结构自学习和参数优化的能力 ,适应于组分数未知的色谱重叠峰解析的需要 ,最后又将柱效关系引入至遗传算法的适应度函数中 ,极大地限制了解的空间 ,减少了病态解发生的概率·实验表明本方法解析精度较高 ,很适用于多组分色谱重叠峰解析 ,并且具有不需人为干预 ,自动确定网络结构即组分数的优点关键词:RBF(径向基函数);神经网络;柱效关系;色谱重叠峰;遗传算法;小生境;......
