基于BP神经网络的电机节能控制策略研究

本文针对目前电机的节能控制,提出了一种基于BP神经网络逼近参考模型的电机节能控制策略。对电机的节能控制原理,BP神经网络控制策略进行了分析,并在Simulink环境下构建了电机的仿真控制模型,对电机轻载运行状况下的最优控制进行了仿真。     

基于Gaussian型RBF神经网络的一元函数逼近性能研究

为了研究Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近能力，编程建立了Gaussian型RBF神经网络和BP神经网络，并以正弦函数、指数函数、阶跃函数三种典型的一元非线性函数为例，分别用两种神经网络对其进行逼近．仿真结果表明，相对于传统BP神经网络而言，Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近精度更高、收敛速度更快，具有良好的逼近能力，为解决一元非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段．     

基于生命周期评价法的能源草环境影响及综合效益评价

面对世界能源的紧张局势,开发利用环境友好的、可再生的生物燃料专用型能源草进行纤维素乙醇制备显得尤为重要.因此,建立一个全过程的能源草制备纤维素乙醇生命周期环境影响评价模型是十分必要的.本文依据生命周期理论,首先对能源草制备纤维素乙醇的过程进行生命周期的清单分析,在此基础上,利用BP神经网络和AHP-FCE法对能源草从种植到纤维素乙醇制备过程中的环境影响及综合效益进行了评价.研究结果表明,从可持续发展的角度讲,能源草作为替代能源具有很好的应用前景,且象草综合效益最优.     

富磷上清液铁接触除磷效果预测模型

富磷上清液铁接触除磷效果受多种因素影响,且各因素间关系复杂,单一的数学模型难于准确模拟.建立了灰色BP人工神经网络组合预测模型,该模型结合了进水总磷浓度、曝气强度、水力停留时间、pH值、水温等5个主要影响因素,可准确预测不同工况下富磷上清液铁接触除磷效果.通过组合预测模型计算可知:随着进水总磷浓度和pH值的升高,总磷去除率随之下降;而随着曝气强度的增大和水力停留时间的延长,总磷去除率随之升高;随着水温的升高,总磷去除率有波动,水温为27 ℃时,总磷去除率最大.     

神经网络在非球面镜面型多项式反求中的应用

介绍BP神经网络的结构与学习算法,建立用于非球面镜面型多项式系数反求的BP神经网络模型,并且论述模型建立的步骤与原则方法,最后阐述了利用所建立的模型对非球面镜面型多项式系数反求的实施过程.研究表明,该方法能够较好地实现复杂非球面镜面型多项式系数的反求,并具有一定的容错能力.     

基于神经网络的电机功率平衡控制器的设计

运用改进的BP神经网络实现了电机功率平衡的控制预测,并用位置式PID控制来控制勺杆位置,最终达到功率平衡的要求.     

硬度转换的神经网络模型

基于人工神经网络理论，建立了各种硬度值之间相互转换的完整一的神经网络模型，该模型可实现各种硬度之间的线性与非线性映射，并对硬主莆中没有的数据给出准确的预测，克服了查表法的不足，较线性回归具有更高的精度，网络模型可嵌入机械ＣＡＤ系统中，方便中种硬主之间的转换。     

用新型连接性指数与神经网络预测取代苯酚和取代苯甲酸生物降解性

基于Kier和Hall的分子连接性指数及邻接矩阵,定义新型分子连接性指数mKvt,并计算了30种取代苯酚和取代苯甲酸的分子连接性指数。经最佳变量子集回归建立了25种有机污染物生化需氧量(BOD)与2Kpv、5Kpv的定量结构-生物降解相关性(QSBR)模型,该模型判定系数R2、逐一剔除法(LOO)的交互验证系数Q2及Kubinyi函数(FIT)分别为0.818、0.776和3.410,该模型具有高度的稳定性及良好预测能力。据此模型可知,影响有机污染物BOD的主要因素是取代基的电子效应以及分子的柔韧性、折叠程度等空间因素。将这2个结构参数作为人工神经网络的输入层结点,采用2∶5∶1的网络结构,利用BP算法获得了一个令人满意的QSBR模型,其R2和标准偏差s分别为0.967和3.688,表明BOD与2Kpv、5Kvp具有良好的非线性关系。由此可见,新建的连接性指数对有机物生化需氧量的表征是合理有效的,可望在物质构效关系研究中获得广泛应用。     

湿法烟气脱硫中pH值的PID神经网络控制

针对石灰石-石膏湿法烟气脱硫工艺中吸收塔浆液pH值变化过程具有高度非线性、时滞性以及各种不确定性、常规PID控制器难以达到满意的控制效果,提出一种基于改进PID神经网络及BP神经网络辨识器所组成的内模控制方案,通过对浆液pH值变化过程进行辨识和控制,仿真结果表明,在改进PID-NNC的控制下,吸收塔浆液pH值很好地跟踪了系统的设定输入及其变化,具有较强的抗干扰能力,稳态精度高,调整时间短,满足实时控制.     

一种改进的小波网络与故障检测

提出一种基于改进的小波网络非线性观测器故障检测方法，利用小波网络对任意函数的逼近能力，获得系统的非线性特性，进而能快速实时地计算出残差并进行逻辑判决，仿真试验表明改进后的小波网络较BP网络和未改进的小波网络收敛速度快，效果好。