BP神经网络用于传感器故障诊断的仿真研究

介绍了ＢＰ神经网络的一些基本概念和传感器故障诊断的有关问题。对用神经网络进行传感器故障诊断的原理加以分析。在ＭＡＴＬＡＢ语言环境下利用Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真工具和神经网络工具箱对凝汽式汽轮机调速系统的中的转速传感器进行了传感器故障诊断研究。给出了仿真实现结果,并对结果加以分析,结果显示,利用神经网络进行传感器的故障诊断具有可行性。     

一种交互输入新技术——三维手势识别

结合文献资料及笔者的科研成果,综合介绍了基于数据手套和基于视觉（摄象机）输入手势的新的三维交互输入技术。这种技术利用计算机进行图象分析,并采用神经网络和几何方法对输入三维图象进行识别,从而实现三维的交互输出。这是一种具有广阔运用前景的新技术。     

基于投影寻踪学习的大型船舶运动极短期预报

本文结合投影和神经网络的优点,建立了应用于大型船舶运动的极短期预报我多维投影寻踪学习网络（ＰＰＬＮ）结构及算法,并将该算法所取得的预报结果与年历顺归预报法和周期图预报法的结果进行了比较,预报结果说明了该算法的可行性。     

城市分汊型河道环保疏浚深度设计关键要素

城市分汊型河道进行环保疏浚的边界条件较复杂,具有水质较差、流态复杂、淤积严重、过河建筑物较多的特点。提出环保疏浚深度应从污染层深度、河床演变、构筑物的安全等多角度考虑的设计理念：1)在单一河段复式断面以平滩高程控制疏浚深度。2)为了稳定河床,疏浚深度应控制过水面积的比例,并保持主河道与自然坡度一致。3)在堤防及构筑物处,疏浚深度应考虑与其安全距离及疏浚后冲刷深度的影响,从而在河床稳定和构筑物安全的前提下,最大限度挖除污染底泥。此理念已成功应用于某河段环保疏浚工程。     

基于BP神经网络的盾构主轴承激光熔覆形貌预测研究

本文主要围绕盾构机主轴承激光熔覆修复工艺,针对工艺参数对熔覆区域映射难以表征的问题,为实现通过工艺参数预测单道次熔覆区域形貌尺寸以进一步提高整体熔覆区域性能,提出基于BP神经网络的主轴承激光熔覆工艺形貌预测模型。首先,以42CrMo轴承钢作为基体、stellite6作为熔覆粉末材料开展3因素4水平正交试验,并以熔高、熔宽、熔深作为指标;然后,以正交试验所得指标以及工艺参数为数据基础,设计并训练BP神经网络模型;最后将预测得到的形貌尺寸与实际尺寸进行对比并求出两者之间的误差。通过分析试验结果,发现模型对于熔高、熔宽预测误差在2%以内,而对于熔深的预测效果较差。分析结果认为网络模型的权值由于数据的局限性陷入了局部最优解。     

基于改进深度学习算法的船舶柴油机故障诊断技术

随着数据挖掘技术的发展,深度置信网络(DBN)这类深度学习算法被越来越多运用到工程领域。在故障诊断领域,结合DBN强大的自适应特征提取和非线性映射能力,可以摆脱以往对专家经验的依赖。基于此,本文为有效地监测柴油机气缸运行状态,提出一种基于改进深度学习算法的船舶柴油机故障诊断技术。先将原始信号的频域形式输入DBN当中,采用蚱蜢优化算法(GOA)搜索DBN的最优参数组合,并建立起最佳的柴油机气缸故障诊断模型。经测试验证,本文提出的诊断模型能够准确识别柴油机气缸运行状态并进行故障诊断,诊断率可以达到99.5%以上,具有较好的工程实用价值。     

舰载云图像识别性能研究

深度学习的兴起促进了各个电子科技行业的迅速发展,军事科学的智能应用也得到了极大的推广。舰载云环境基于单只舰船,为舰载智能应用提供算力、网络资源和存储支持。深度学习任务依赖强大的计算资源,相同的智能模型在不同的计算平台中性能可能出现巨大差异。在自主可控的大背景下,本文基于深度学习中的典型图像识别任务,对比使用国产和商用计算平台中舰载云上不同配置的虚拟机的表现性能。一方面,分析不同的虚拟机配置与表现性能的关系;另一方面,对比商用及国产平台的性能差距,为舰载云智能化的大规模应用提供理论支撑。     

具有峰值识别的神经网络模型对水沙过程的预报

在经典BP神经网络模型的基础上,增设误差修正系数,实现网络误差修正权重倾向于输出样本的较大值.同时提出了一种计算输入输出向量的归一化公式.在此基础上建立了具有洪峰识别的BP网络预报模型.该模型能根据实测资料模拟和预报不同特征年的流量或含沙量过程.采用建立的模型,对宜昌水文站典型年实测流量过程及含沙量过程进行了预测检验,其结果与实测值吻合较好,对峰值的预报较经典BP模型有所提高.     

大潜深潜艇设计中计算深度的探索与建议

指出随着下潜深度的增加,给现行的潜艇设计计算规则提出了挑战。《舰船通用规范》将腐蚀补贴厚度和超深附加深度与下潜深度线性相关,使深水、大直径潜艇背上补贴厚度过重的包袱和深度达200～300m的超深附加深度。建议把腐蚀补贴厚度不放在安全系数中,而按照不同材料、不同服役年限、不同使用部位外加腐蚀补贴厚度的方法来解决;建议用在不同深度时限制潜艇的使用航速,超过工作深度后,限制潜艇的下潜纵倾角,及确定一个比较合适的挽回时间的思路来确定超深附加深度。     

基于神经网络的冷藏集装箱远程故障监测诊断系统

冷藏集装箱迅速发展成为国际贸易中的一种重要运输手段,但是,冷藏箱的故障监测和诊断还局限于原始的人工检查状态,文章探讨了利用VB开发基于BP神经网络的远程故障监测诊断系统．通过此系统能够把船公司、码头堆场和航行的船舶有机地联系在一起。