矿用隔爆移动变电站存在问题分析及解决方法

分析了矿用隔爆移动变电站的隔爆变压器部分及开关部分存在的问题,介绍了检修工艺方法及特点,并简单介绍了新型开关的安装位置及保护功能,保证了矿用移动变电站的安全可靠使用。     

自适应神经网络在消除矿井内噪声中的应用

本文通过对煤炭矿井的实地调查与研究，为了提高矿井内的安全生产水平，对Adaline构成的自适应网络进行了分析，针对该网络在消除矿井内噪声中的应用进行了研究并利用MATLAB语言对该系统进行了描述和计算机仿真，仿真结果表明了该方案的可行性和有效性。     

控制Logistic系统的自适应Chebyshev多项式神经网络算法

提出了一种基于自适应Chebyshev多项式神经网络(ACNN)的Logistic混沌系统控制算法。该算法采用Chebyshev正交多项式作为神经网络的激励函数,构建Logistic混沌系统的预测与控制模型。为了保证算法的稳定性,提出和证明了收敛定理,并利用自适应学习率算法提高神经网络的学习效率和收敛速度。通过采用自适应Chebyshev神经网络直接学习Logistic混沌系统的动态特性,并对系统实施目标函数控制。实验仿真结果表明,该算法在Logistic混沌系统有外部干扰的情况下仍能对其进行有效控制,网络学习时间为0.178 s,训练步长为10,均方误差达到1.15×10-4,与其他常见算法相比具有计算量小、速度快、精度高和网络结构简单等优点。     

基于自适应神经模糊推理系统的噪声消除方法

针对信号处理领域噪声消除的实际问题,提出了一种基于模糊推理的自适应神经网络控制方法.通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对非线性系统的结构和参数进行辨识与自学习,采用混合学习算法,对前向参数和结论参数分别辨识,在提高精度的同时可加快训练收敛的速度,使控制系统具有良好动静态性和鲁棒性,实现了消除通信系统中噪声的目标,最后对基于ANFIS的噪声消除系统进行了建模和仿真,并与自适应神经网络滤波方法的结果对比,其结果证明了该方法的有效性.     

基于小波分析和遗传神经网络的模拟电路故障诊断方法*

针对BP网络极易收敛于局部极小点与过拟合等缺点,在构建小波神经网络的基础上,提出用遗传算法优化BP神经网络的模拟电路故障诊断方法.该方法使用小波作为预处理工具,经PCA分析和归一化后提取输出信号的能量信息作为特征向量,用遗传BP神经网络作为故障识别器,对模拟电路故障进行诊断.与传统BP神经网络相比较,结果表明,该方法可明显改善神经网络结构、提高故障诊断的精度和速度.     

基于奇异值分解的分数阶小波综合实现方法

针对现有模拟小波变换实现中存在的不足,提出了一种基于奇异值分解算法的分数阶小波综合实现方法。首先,根据分数阶系统理论和介电松弛特性的Cole-Cole分布函数,构造了一种新的分数阶小波;然后,以线性离散系统的状态空间模型为基础,采用矩阵奇异值分解算法求解出分数阶小波逼近函数;最后,利用多输出开关电流双线性积分器和电流镜作为基本结构单元,设计了冲激响应为分数阶小波逼近函数的多环反馈开关电流小波滤波器。对开关电流分数阶小波滤波器的时域和频域响应以及灵敏度和非理想性进行了仿真与分析,实验结果表明所提出的分数阶小波综合实现方法具有小波逼近算法简单且逼近精度较高、电路灵敏度低和受元件非理性因素影响小等特点。     

铣削加工中工件变形仿真预测方法研究

准确地数值模拟铣削加工过程,对控制工件加工变形、提高加工精度有实际的意义。基于热-机耦合弹塑性有限元方法,采用ABAQUS有限元仿真软件,创建了铣削加工过程的三维有限元模型,预测了工件在铣削力和铣削热耦合作用下的变形情况。研究结果表明,数值模拟计算与实验结果比较吻合,从而证明了该仿真预测方法的可行性与有效性。     

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法

为了更精确地检测出混沌背景下的微弱目标信号,提高预测效果,文中提出了一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络(CHPSO-RBFNN)算法。本算法主要采用了基于群体自适应变异和个体退火操作的混沌粒子群优化RBF神经网络,利用群体自适应变异以及个体退火操作优化混沌粒子群,有效地提高了粒子群算法的全局收敛性,优化了RBF神经网络的结构和参数。把该算法用于预测混沌时间序列、检测混沌背景下微弱目标信号,实验结果表明本算法有良好的非线性预测能力,可以有效地检测出混沌背景下的微弱目标信号。     

设备远程监控及故障诊断系统

基于GPRS技术和规则引擎,设计开发了一个高校仪器设备远程监控及故障诊断系统。该系统可扩展性强,能实现事件记录、远程监控、故障自诊断等功能。能够真正意义上实现对设备从采购到报废整个生命周期的管理,提高教育投资效益,减少仪器设备重复购置,降低故障率。本文从系统的组成框架、实现流程、关键功能模块以及应用实例等几个方面来介绍该系统设计思想及实现技术。该系统具有人机界面良好,实用性强,成本投资少等特点。     

模拟电路故障诊断的PSpice与Matlab仿真分析研究

根据模拟电路故障诊断中的测前模拟诊断SBT法,本文采用PSpice对待测电路CUT故障进行模拟仿真,通过小波包分析和信息熵方法提取故障电路输出信号的特征向量,利用Matlab设计的神经网络算法构建故障分类器并对电路故障进行识别与诊断。仿真实验结果表明将PSpice与Matlab相结合的诊断方法能够有效地诊断模拟电路故障,为模拟电路故障诊断的教学和科研提供参考。