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1.
Based on the characteristics of nonlinearity, multi-case, and multi-disturbance, it is difficult to establish an accurate parameter model on the hydraulic turbine system which is limited by the degree of fitting between parametric model and actual model, and the design of control algorithm has a certain degree of limitation. Aiming at the modeling and control problems of hydraulic turbine system, this paper proposes hydraulic turbine system identification and predictive control based on genetic algorithm-simulate anneal and back propagation neural network (GASA–BPNN), and the output value predicted by GASA–BPNN model is fed back to the nonlinear optimizer to output the control quantity. The results show that the output speed of the traditional control system increases greatly and the speed of regulation is slow, while the speed of GASA–BPNN predictive control system increases little and the regulation speed is obviously faster than that of the traditional control system. Compared with the output response of the traditional control of the hydraulic turbine governing system, the neural network predictive controller used in this paper has better effect and stronger robustness, solves the problem of poor generalization ability and identification accuracy of the turbine system under variable conditions, and achieves better control effect.  相似文献   
2.
针对轴承振动信号的不确定性和非平稳性以及BP神经网络学习算法收敛速度慢、稳定性差等问题,提出了基于云模型和集成极限学习机的滚动轴承故障模式识别方法.将经预处理之后的信号进行云化,产生滚动轴承在不同状态下的信号云;提取出决定信号云分布的期望、熵和超熵三个参数作为表征轴承状态的特征量并依此构造出原始的轴承状态数据集;再将故障特征数据集经归一化处理后送入集成极限学习机进行识别.研究结果表明:云-集成极限学习机方法可以有效地实现轴承故障模式识别,与传统神经网络识别方法相比,该方法拥有更高的识别准确率和稳定性,并且集成极限学习机在抗噪性方面有较好的表现.  相似文献   
3.
准噶尔盆地下组合火山岩发育,受埋深大、构造运动活跃且持续时间长等客观因素影响。研究区深层断裂系统复杂,火山岩体的识别与刻画存在诸多困难。为此,运用GeoEast解释系统提供的构造导向滤波、基于特征结构的相干结合体曲率等技术对断层进行识别;通过已钻井资料与地震相属性结合的方法,明确不同火山岩性地震反射特征,建立研究区火山岩岩相识别模式。利用GeoEast解释系统进行多属性模式识别及波形聚类分析,能够在平面上快速有效预测深层火山岩岩性展布,落实和优选深层火山岩有利勘探目标。明确了研究区全新层系火山岩目标发育,是下一步寻找规模油气藏的重要勘探领域。  相似文献   
4.
为提高PAC89(Pacejka'89 tyre model)轮胎模型的辨识速度和辨识精度,采用加入自适应权重和自然选择性的粒子群算法,并将PAC89轮胎模型参数分为两级,依次进行辨识.以轮胎模型侧偏力曲线的辨识为例,轮胎模型中的刚度因子、形状因子、峰值因子、曲率因子、垂直和水平偏移率为一级参数,通过改进粒子群算法进行一级辨识得到;组成上述因子的特性参数为二级参数,通过改进粒子群算法进行二级辨识得到.一级辨识收敛时的迭代次数小于40,二级辨识收敛时的、迭代次数在100左右,通过实验数据与辨识模型的对比得出平均相对残差为1.6961%.辨识结果表明,采用改进粒子群算法分两级对PAC89轮胎模型进行辨识的方法,能够在保证模型精度的同时提高辨识速度,是一种有效的多参数辨识方法.  相似文献   
5.
崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:"无人机航拍影像技术-PCAS"统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。  相似文献   
6.
中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件,其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题,以振动信号分析和处理为基础,开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣,用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition)包络谱分析处理振动信号,对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明,在中介轴承微弱故障特征信号提取中,模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径,EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。  相似文献   
7.
负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55%.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度.  相似文献   
8.
为应对液压举升机故障原因复杂,诊断方法准确性不高等问题,提出一种基于故障树和贝叶斯网络的液压举升机故障诊断方法。首先建立液压举升机构故障树,然后将故障树转换为贝叶斯网络,利用三角模糊函数表示举升机底事件发生概率,得到底事件模糊概率,将其做为先验概率计算叶节点发生概率,进而求得根节点后验概率以及概率重要度,可快速诊断出故障点。  相似文献   
9.
为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。  相似文献   
10.
从凯斯西储大学轴承数据中心提取了斯凯孚(SKF)轴承内圈、滚动体和外圈不同故障尺寸的原始振动信号,故障尺寸分别为0.007,0.014和0.021 in(1 in=2.54 cm),对其进行经验模态分解(EMD),发现共有17个本征模函数。进行主成分分析(PCA),发现内圈和外圈故障尺寸与第一主成分和第二主成分的关系可通过主成分拟合公式进行准确拟合,因此,通过实时监测轴承振动信号并进行信号分析,可获得内圈和外圈的故障尺寸,利用Pairs-Erdogan公式和有限元仿真方法对含故障轴承的剩余寿命进行了预测。该研究对预防由含裂纹轴承导致的机械事故具有重要的意义。  相似文献   
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