神经网络技术在汽轮机智能控制中的应用

世界船运业的不断发展使得船舶各种电气设备的能源和动力需求日益提高,汽轮机作为船舶主要的动力来源,也承担了越来越多的能源供给任务。而汽轮机控制技术也发生了许多新的变化,从传统的现场人力控制,渐渐发展成了计算机自动化控制。本文结合神经网络技术和PID控制技术,实现船舶汽轮机的智能化控制,此系统能够大大提高控制的水平和精度,对汽轮机的工况能够做到实时监控,很大程度上降低了故障的发生率,增强了系统的抗干扰能力,具有广阔的市场应用前景。     

遗传神经网络的船舶运动受扰力预测模型

船舶运动受扰力预测,是实现对船舶摇摆控制的关键步骤。为达到有效控制船舶摇摆的目的,基于遗传神经网络,完成船舶运动受扰建模预报和预测方法选择。模拟船舶航行状态,设计仿真对比实验结果表明,基于遗传神经网络的船舶受扰力预测模型,有效提升横向与纵向运动受扰力预测准确性,完成有效控制船舶摇摆的目的。     

新五维超混沌系统反同步研究

以新五维超混沌系统为对象，基于Lyapunov稳定性理论，采用非线性控制法、主动控制法及全局控制法，分别设计了控制器，实现了新五维超混沌系统的反同步。通过数值仿真，对三种方法的反同步效果进行了验证和对比分析，结果显示主动控制法优于其它两种方法。     

大型船舶动力装置故障的诊断研究

大型船舶动力装置工作负荷较大,故障诱因较多,为了有效准确排除大型船舶动力装置,提高工况稳定性,提出一种基于喘振谱特征提取的大型船舶动力装置故障检测诊断方法。采用多传感器进行大型船舶动力装置的物理信息采集,提取动力装置的振动信号和喘振信号,对提取的信号进行时频变换和离散谱特征分析,采用自相关匹配滤波器进行船舶动力装置振动传感信号的滤波处理,对滤波输出信号进行喘振谱提取,对提取的谱特征量输入到神经网络分类器中进行故障判别。仿真及结果表明,采用该方法进行大型船舶动力装置故障诊断的准确性较高。     

量子神经网络技术在船舶电力系统中的应用

短期负荷预测是一种电力系统优化调度工具。其不仅可为电网调度及发、供电计划提供有效的指导,而且可以保障电力系统安全和高效的运行,达到节约经济的目的。本文在分析影响船舶电网短期负荷的因素基础上,提出基于量子神经网络技术的船舶电网短期负荷预测法。     

PSO-BP神经网络在隧道围岩变形预测中的应用

针对滇西复杂地质条件下隧道围岩变形预测问题,以BP神经网络为基础,引入了改进后的粒子群算法,通过调试和改进建立了PSO-BP神经网络。该神经网络结合了粒子群算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力,非线性映射能力强,泛化能力强,具有一定的容错能力。计算结果表明:PSO-BP神经网络预测精度高,平均绝对误差为2.4 mm,平均相对误差为2.7%,满足隧道围岩变形预测精度的需要。     

基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步：首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。     

基于SOM的我国民用机场分类研究

科学准确地对民用机场分类可以将机场自身定位,为机场发展及评估提供可靠依据,具有重要的现实意义。本文选用了15个影响我国机场分类的关键因素,运用神经网络技术中的自组织映射(Self-Organizing Map,文中简称SOM)将我国民用机场进行了细分,并分析了各类机场的特点。结果表明,SOM能很好地应用于我国民用机场分类,是一种科学、有效的分类方法。     

基于BP与Elman神经网络的发动机缸壁间隙检测

以DA462型发动机为研究对象,发动机在1 500 r/min固定转速下人为改变缸壁间隙,并采集缸壁表面的振动信号,利用区间小波包提取信号的特征向量,采用部分测试信号为训练样本,小部分样本为测试样本,分别用BP神经网络和Elman神经网络方法识别不同的缸壁间隙。结果表明,与BP神经网络相比,Elman神经网络能够快速高效的识别出不同的缸壁间隙。