检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：郑继辉师涛党军朋张学敏杨永旭施迎春唐一恒苗琛毕小熊 653100 云南省玉溪市红塔区红塔大道42号

本发明涉及一种基于小波分析与模糊神经网络算法的断路器故障检测方法，属于断路器故障检测技术领域。该方法采集断路器分合闸线圈电流波形及其相应的故障类型，利用小波分析对采集的断路器分合闸线圈电流波形进行处理后，从得到去噪平... 详细信息

标准号: CN113191192A

本发明涉及一种基于小波分析与模糊神经网络算法的断路器故障检测方法，属于断路器故障检测技术领域。该方法采集断路器分合闸线圈电流波形及其相应的故障类型，利用小波分析对采集的断路器分合闸线圈电流波形进行处理后，从得到去噪平滑后的电流波形中提取特征参数；将特征参数作为模糊RBF神经网络的输入，以相应的故障类型作为输入，进行训练，得到用于检测断路器故障的模糊RBF神经网络；采集待检测断路器分合闸线圈电流波形，之后按照上述方法将提取的特征参数用于检测断路器路器故障检测结果。该方法诊断准确度高，训练计算速度更快，易于推广应用。

关键词：电流波形断路器断路器故障分合闸线圈检测故障类型特征参数小波分析采集模糊神经网络算法故障检测结果检测技术领域准确度模糊提取特征平滑路器去噪诊断

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一种多任务门控模糊神经网络算法及存储介质

一种多任务门控模糊神经网络算法及存储介质

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作者：黄剑王恩凯李雨戈傅中正何欣润陈诚 436044 湖北省鄂州市梧桐湖新区凤凰大道特一号

一种多任务门控模糊神经网络算法及存储介质，所述算法包括步骤：构建主网络和门控网络；获取传感器数据；获取模糊规则；计算主网络隶属度和门控网络隶属度；计算主网络触发强度和门控网络触发强度；计算主网络归一化触发强度和门控网... 详细信息

标准号: CN114154625A

一种多任务门控模糊神经网络算法及存储介质，所述算法包括步骤：构建主网络和门控网络；获取传感器数据；获取模糊规则；计算主网络隶属度和门控网络隶属度；计算主网络触发强度和门控网络触发强度；计算主网络归一化触发强度和门控网络归一化触发强度；根据所述模糊规则和所述主网络归一化触发强度计算规则输出；根据所述门控网络归一化触发强度计算门控网络输出；根据所述门控网络输出和所述规则输出计算门控加权输出；根据所述门控加权输出计算任务分类结果输出；获取目标函数；使用所述目标函数对所述任务分类结果输出进行优化。本申请能够融合多模态传感器信息，并直接同时识别多种人体下肢运动意图，相比于其它方法更为简单高效。

关键词：门控网络触发主网络归一化输出门控模糊规则强度计算任务分类输出计算隶属度加权模糊神经网络算法传感器数据传感器信息存储介质获取目标目标函数人体下肢运动意图多模态构建算法融合申请优化

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基于模糊神经网络算法的三相负荷不平衡自决策治理方法

基于模糊神经网络算法的三相负荷不平衡自决策治理方法

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作者：袁奔郭成蛟肖安全王锐张坤友丁宇洁华勇张然彭榜飞张霞鹏尚津臣杨华丽肖雪梅万齐超杨帅帅孙业明 550000 贵州省贵阳市南明区滨河路17号

本发明提出了基于模糊神经网络算法的三相负荷不平衡自决策治理方法，包括以下步骤：检测并采集配电台区的三相负荷电流、电压、有功功率和无功功率数据、在配电台区公变的出口侧和单相用户负荷的前端安装换相开关、设定三相电压和电流... 详细信息

标准号: CN109617097B

本发明提出了基于模糊神经网络算法的三相负荷不平衡自决策治理方法，包括以下步骤：检测并采集配电台区的三相负荷电流、电压、有功功率和无功功率数据、在配电台区公变的出口侧和单相用户负荷的前端安装换相开关、设定三相电压和电流不平衡度的阈值、通过模糊神经网络作出换相的自适应决策、形成换相控制策略，再将该换相控制策略内置于换相开关中和利用模糊神经网络算法控制三相自换相开关动作；本发明方法可以有效解决负荷季节性、瞬变性以及采集数据误差的问题，能反映配电网实际运行情况，为解决实际的工作问题提供安全可靠的信息支撑，并且可以有效的控制配电台区的三相负荷不平衡度，提高配电台区三相负荷端的工作稳定性。

关键词：配电台区换相开关模糊神经网络算法三相负荷不平衡换相控制有功功率和无功功率电流不平衡度模糊神经网络三相负荷电流配电网工作稳定性采集数据单相用户工作问题三相电压三相负荷信息支撑有效解决中和利用出口侧自适应变性季节性采集检测决策治理

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模糊神经网络PID算法在塑料挤出机智能控制中的应用

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塑料工业 2019年第3期47卷 69-72,86页

作者：蒋正炎常州轻工职业技术学院江苏常州213164

在简述了国内外双螺杆塑料挤出机控制技术发展现状的基础上,提出了现阶段国内塑料挤出机智能控制研究难点,分析了提高塑料挤出机控制系统的精度和工作效率的重要意义。文中以常用的电容传感器测量塑料薄膜厚度为例,介绍了薄膜厚度测量... 详细信息

在简述了国内外双螺杆塑料挤出机控制技术发展现状的基础上,提出了现阶段国内塑料挤出机智能控制研究难点,分析了提高塑料挤出机控制系统的精度和工作效率的重要意义。文中以常用的电容传感器测量塑料薄膜厚度为例,介绍了薄膜厚度测量的工作原理,建立了模糊神经网络算法模型,并对模糊神经网络PID控制器的工作流程进行了设计,利用Matlab仿真软件对比了模糊神经网络算法和传统PID算法的输出曲线,并结合实验验证了仿真的可行性与模糊神经网络PID算法的优越性。

关键词：模糊神经网络算法 PID控制器塑料挤出机塑料薄膜

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面向页岩气开发的地震压裂模拟技术及应用

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石油物探 2023年第4期62卷 669-678页

作者：陈勇中石化石油物探技术研究院有限公司江苏南京211103

复杂地质条件下,有效提高页岩气井的压裂效果是页岩气井增产、提效的重要手段。通常情况下,用于压裂模拟的数值模拟计算采用的是有限元方法,但是该方法在地层变形较大和断层裂缝较发育处存在网格畸变的问题,导致压裂模拟结果与实际压裂... 详细信息

复杂地质条件下,有效提高页岩气井的压裂效果是页岩气井增产、提效的重要手段。通常情况下,用于压裂模拟的数值模拟计算采用的是有限元方法,但是该方法在地层变形较大和断层裂缝较发育处存在网格畸变的问题,导致压裂模拟结果与实际压裂结果不一致,降低了页岩气开发效率。为此提出了一种能够综合利用地震、地质和测井等资料进行地震地质工程一体化压裂模拟的技术,并采用物质点法进行数值模拟计算,有效避免了上述问题。该技术主要利用成像测井数据构建反映裂缝程度的裂缝面密度曲线,然后应用模糊数学算法对多种裂缝敏感属性进行排序优选,并利用模糊神经网络算法进行天然裂缝的人工智能建模,最终应用裂缝建模结果并结合物质点法进行水平井段压裂模拟,得出有利的压裂区和压裂效果。该技术在J研究区进行了应用,完成了典型井J1井和J2井的地震压裂模拟,对比了J1井压裂模拟效果与实际压裂效果,结果一致性较好。该方法可以为实际压裂施工提供方案设计指导,对页岩气开发降本增效具有重要的现实意义。

关键词：地震地质工程一体化模糊数学算法模糊神经网络算法物质点法(MPM) 压裂模拟

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基于人工智能算法的刀具磨损形貌预测研究现状

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工具技术 2024年第5期58卷 11-21页

作者：周鑫韩翠红曲周德王井玲天津职业技术师范大学机械工程学院天津市300222

磨损表面形貌能够反映运动副的磨损状态,通过对运动副表面磨损形貌进行研究分析,可以得到其磨损规律,预测磨损形貌变化。随着人工智能的快速发展以及在工程中的广泛应用,人工智能技术中的人工神经网络、模糊神经网络算法、遗传神经网络... 详细信息

磨损表面形貌能够反映运动副的磨损状态,通过对运动副表面磨损形貌进行研究分析,可以得到其磨损规律,预测磨损形貌变化。随着人工智能的快速发展以及在工程中的广泛应用,人工智能技术中的人工神经网络、模糊神经网络算法、遗传神经网络算法、支持向量机和多目标粒子群优化算法等方法逐步应用于磨损表面形貌表征参数的预测,且具有较高的预测精度。本文主要介绍国内外利用人工智能技术对磨损表面形貌的研究现状,分析各种算法的优点和应用局限性。总结了人工智能技术在磨损表面形貌预测领域中亟待解决的关键难题以及未来的研究方向。

关键词：人工神经网络模糊神经网络算法遗传神经网络算法支持向量机多项目粒子群优化算法

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基于多传感器信息融合移动机器人导航定位研究

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机床与液压 2023年第5期51卷 8-13页

作者：邵明志何涛朱永平陈文重湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068 现代制造质量工程湖北省重点实验室湖北武汉430068

移动机器人的导航及定位是机器人自主导航的关键技术之一。为提高移动机器人的导航及定位能力,提出以多种导航定位传感器组合为融合单元,设计扩展卡尔曼滤波算法,将陀螺仪、里程计和电子罗盘采集的数据进行融合。设计模糊神经网络对所... 详细信息

移动机器人的导航及定位是机器人自主导航的关键技术之一。为提高移动机器人的导航及定位能力,提出以多种导航定位传感器组合为融合单元,设计扩展卡尔曼滤波算法,将陀螺仪、里程计和电子罗盘采集的数据进行融合。设计模糊神经网络对所融合的数据进行训练处理,提高数据处理的精度和效率,实现对移动机器人精确的控制。并进行了仿真分析,结果证明:所提出的多传感器信息融合算法既可使移动机器人在复杂环境中自主定位,又实现有效避障,有实际参考价值。

关键词：移动机器人多传感器信息融合扩展卡尔曼滤波模糊神经网络算法避障

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Research on fuzzy neural network algorithms for nonlinear network traffic predicting

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Optoelectronics Letters 2006年第5期2卷 373-375页

作者： WANG Zhao-xia SUN Yu-geng ZHANG Qiang QIN Juan SUN Xiao-wei SHEN Hua-yu School of Electrical Engineering and Automation Tianjin University Tian）in 300071 Ohina Department of Opto-Electronic Information and Electronic Engineering Tianjin Institute of Technology Tianjin 300191China Deparlment of Communication and Information Engineering Guilin University of Electronic Technology Guilin 541004 China

This paper addresses the use of fuzzy neural networks （FNN） for predicting the nonlinear network traffic. Through training the fuzzy neural networks with momentum back-propagation algorithm （MOBP） and choosing the appropriate activation function of output node, the traffic series can be well predicted by these structures. From the effective forecasting results obtained, it can be concluded that fuzzy neural networks can be well applicable for the traffic series prediction. In addition,the performance of the FNN was particularly discussed and analyzed in terms of prediction ability compared with solely neural networks. The effectiveness of the oroBosecl FNN is demonstrated through the simulation.

关键词：模糊神经网络算法非线性网络网址动量

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基于模糊神经网络的光储发电系统并网控制研究

基于模糊神经网络的光储发电系统并网控制研究

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作者：欧周权湖南工业大学

学位级别：硕士

随着传统能源的消耗和环境的不断恶化,国内外对新能源的需求达到了前所未有的高度,伴随着光储并网发电技术的发展,光储发电系统逐渐成为电力系统中重要的分支。利用储能单元能量密度高的优势,把光伏系统与储能单元相互结合,不仅改善光... 详细信息

随着传统能源的消耗和环境的不断恶化,国内外对新能源的需求达到了前所未有的高度,伴随着光储并网发电技术的发展,光储发电系统逐渐成为电力系统中重要的分支。利用储能单元能量密度高的优势,把光伏系统与储能单元相互结合,不仅改善光伏功率不均衡的问题,还起到了直流母线稳压的作用。而光伏并网逆变器作为并网过程中的核心部件,通过优化控制方法改善在并网过程中出现电能质量差的问题。以此,着重研究储能单元的稳压性能及并网逆变器的模糊神经网络控制算法,弥补在并网的过程中出现光伏功率不足,实现高性能稳定可靠的并网运行。文章的总体研究如下:首先从光伏发电原理入手,通过等效电路建立其相关的数学模型,并对其光伏特性做了相应的仿真分析,阐述了光伏电池中的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）的基本原理,并且对比分析了目前常用的三种跟踪控制算法,搭建仿真模型分析,验证了扰动观察法的优越性。其次建立以镍氢电池为单元的储能系统,分析了镍氢电池的等效电路模型,采用了DC/DC变换电路,设计了以恒压控制和基于蓄电池SOC下垂控制的储能系统能量管理策略,控制储能系统的能量吸收与释放,验证了控制策略的可靠性。最后针对正常模式的并网逆变器,在传统的电压电流双闭环的控制中,加入了模糊神经网络的优化算法,该方法通过光伏输出电压电流与并网电压电流的误差,让模糊神经网络集中优化自学习,来预测最优的PID控制参数,从而使得并网电压、电流快速同频同相位。从结果看出,设计的控制算法的准确度和响应速度效果更佳。

关键词：光伏发电最大功率点跟踪储能系统模糊神经网络算法

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四轮独立驱动和转向机器人平台控制系统的设计与实现

四轮独立驱动和转向机器人平台控制系统的设计与实现

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作者：程璐璐上海师范大学

学位级别：硕士

随着机器人技术的发展,移动机器人在工业、军事、危险环境或服务业等众多场合的应用日趋广泛,这对机器人平台的稳定性、灵活性提出了严格的要求;另外,当移动机器人沿着规划的轨迹运行时,期望能很好地跟踪轨迹。因此,需要移动机器人具有... 详细信息

随着机器人技术的发展,移动机器人在工业、军事、危险环境或服务业等众多场合的应用日趋广泛,这对机器人平台的稳定性、灵活性提出了严格的要求;另外,当移动机器人沿着规划的轨迹运行时,期望能很好地跟踪轨迹。因此,需要移动机器人具有良好的机械结构和控制策略。为了改进当前四轮机器人存在的机械部分复杂、占用空间大、转弯空间受限等问题,设计了一种四轮独立驱动机器人平台控制系统,主要研究工作如下:(1)设计机器人平台控制系统总体方案,建立平台的动力学模型,完成机器人平台控制系统的软硬件设计,在分析常规PID控制性能基础上,设计一种模糊神经网络PID控制器;为有效提高机器人平台的控制精度与运行稳定性,采用卡尔曼滤波算法对平台的转向信号进行滤波;为避免梯度下降法调整权值的局限性,采用李雅普诺夫理论对模糊神经网络算法的权值调整进行改进。通过模糊神经网络算法,径向基网络算法和传统PID控制算法的仿真结果对比,得出本文所采用的控制算法具有超调小、稳定快、控制精度高的优点。(2)针对机器人平台运行稳定性由速度和转向共同影响,而其速度稳定性与转速的加减速处理有关的问题,利用S曲线算法对机器人平台进行转速处理,通过进行S曲线算法处理前后的仿真结果和机器人平台的控制精度,验证了S曲线算法可以提高平台的稳定性,减轻机器人平台在加减速运行下的冲击性。(3)利用搭建的实物平台,通过将基于模糊神经网络算法优化PID参数的结果应用于该平台,并与传统PID算法的轨迹效果进行对比分析,验证了模糊神经网络PID算法的控制效果优于传统PID控制。

关键词：四轮独立驱动与独立转向模糊神经网络算法李雅普诺夫函数卡尔曼滤波 S曲线算法

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