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1.
飞灰含碳量是衡量火力发电厂锅炉燃烧经济性的一项重要指标,目前广泛采用微波飞灰测碳仪进行在线监测。但在实际应用中灰种变化对仪器的测量精度有严重影响,该文针对火电厂飞灰含碳量的测量受灰种影响较大这一技术问题,分析了影响微波飞灰含碳量测量精度的因素,采用微波技术、电容技术,结合飞灰比电阻特性构造了多传感器融合的测量系统,利用BP神经网络对多传感器信息进行有效融合。试验结果表明,该方法可以在一定程度上降低灰种变化对飞灰含碳量测量结果的影响,并可提高对同一灰种的测量精度。  相似文献   
2.
针对采用振动法测量球磨机料位时,振动信号和料位之间存在非线性和时变性,采用传统方法存在测量精度低、稳定性差的问题,提出基于T-S模糊模型的球磨机料位表示和测量的方法.首先利用减法聚类对振动信号的功率谱特征值进行模糊前件辨识,确定模糊概念和规则数;再用最小二乘估计辨识后件参数;最后,利用模糊推理方法实现球磨机料位的软测量.在小型球磨机上的试验结果验证了T-S模糊模型对球磨机料位测量的有效性,与传统方法相比,T-S模糊模型方法具有测量精度高、稳定性好的特点.  相似文献   
3.
以实现对解空间某一邻域进行一定密度的采样为目标,采用云模型的思想改进遗传算法,设计粒编码方式下个体的表现形式以及个体的评价方法,并针对数值优化问题形成遗传算子和基于粒编码方式的遗传算法GCGA(Granular coding genetic algorithm)。10个常见函数的数值优化实验表明,GCGA能够跳出局部最优点,搜索到全局最优点;与GA(Genetic Algorithm)和PSO的优化结果进行对比,表明GCGA是一种优秀的改进的进化算法。  相似文献   
4.
尾矿库是维持矿山正常生产的必要设施也是金属非金属矿山的重大危险源。将ZigBee无线传感器网络技术应用于尾矿大坝安全监测系统中,依据当前尾矿库大坝安全监测系统的监测方式,设计一套基于ZigBee技术的尾矿大坝安全监测系统及传感器网络节点,详细描述了网络的组建、监测系统的数据传输过程和网络路由方式。  相似文献   
5.
提出了一种基于信息系统优势类的多目标排序算法。在信息系统优劣关系的基础上,通过求取个体的优势类形成优势粒,利用Pareto解之间的不可比较特性以及优势粒的特性,采用优势粒粒度作为衡量个体优劣性的标准,并提出了基于优势粒粒度的快速排序算法。实验结果表明该算法的效率高,而且能体现对象的优势度,能显著提高多目标优化算法的效率。  相似文献   
6.
将粗糙集和粒计算形成的知识获取机制融入思维进化算法,对进化过程中所产生的数据进行挖掘和知识发现,利用所发现的知识指导进化的方向,实现了知识指导下的思维进化算法,体现出人类思维活动过程中对知识的抽象和利用功能。对多传感器信息融合系统中神经网络权值优化的结果表明,该方法可降低神经网络在权值选择上的随机性缺陷,缩小搜索空间,提高网络的收敛速度和泛化能力。  相似文献   
7.
线性调频雷达物位计的调频特性直接影响着系统的距离分辨力和信噪比,通过提取零差拍信号的频谱特征,构造衡量调频线性度的评价函数,利用免疫思维进化算法对调频电压曲线分段端点进行寻优,获得非线性的调频电压曲线,来校正压控振荡器的非线性,优化系统的调频特性。实验结果表明,该方法具有良好的效果,在不增加任何硬件设备的基础上,可显著提高系统的调频线性度和信噪比。  相似文献   
8.
本文以自动化专业的课程、知识单元、知识点为节点,以其先学关系为连边构建自动化专业有向知识网络.利用复杂网络的理论和方法,对自动化专业知识网络的拓扑结构进行分析,挖掘其统计特性、社团结构等.将挖掘的特性与教学设计和学习引导相结合,有利于创新教学方法和提高学生学习能力,以期对自动化专业的本科教学产生积极影响.  相似文献   
9.
采用振动信号对球磨机料位进行测量时,特征值具有散度大、随机性强的特点.对此,基于具有将随机性、模糊性与稳定倾向性相结合能力的云模型,提出一种利用云模型对球磨机料位进行概念表示和推理测量的方法.首先,利用逆向云发生器对振动信号的功率谱特征值进行概念提取以获得前件云;然后,由料位值信息建立相对应的后件云;最后,利用云模型的不确定推理实现球磨机料位的软测量.对比实验结果表明了所提出方法的有效性和可行性.  相似文献   
10.
介绍了多传感器信息融合的基本理论、研究现状和多传感器信息融合在工业中的应用现状。重点分析了多传感器信息融合理论、实际应用所取得的成绩和存在的问题,提出了将来研究的方向。  相似文献   
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