基于小波分析和神经网络的异步电机早期故障诊断

针对异步电机早期定子故障诊断,根据电机定子故障的特点,采用小波变换极大模分析法检测故障信号突变点的位置;利用小波包各个频带能量的变化完成能最特征提取,采用BP神经网络故障识别算法识别电机的各种运行状态来诊断电机早期故障.仿真实验结果表明,小波分析和神经网络算法的结合能有效定位并检测异步电机的早期故障.     

神经网络-PID在船舶核动力装置蒸汽发生器水位控制中的应用

利用BP神经网络的学习功能来调整蒸汽发生器水位控制器PID的参数,使其跟随功率的变化,从而跟踪模型的变化.以典型的五种工况下的蒸汽发生器模型为基础,按照给定的要求,分别设计得到相应的PID水位控制器.以功率和相应的PID控制器增益作为神经网络的输入、输出变量来设计和训练BP神经网络,并以训练好的神经网络和PID控制器组成神经网络-PID控制器应用到蒸汽发生器水位控制系统中,并利用MATLAB进行仿真.仿真结果表面神经网络-PID具有非常好的适应性.     

基于BP神经网络的船舶企业员工综合评价模型

为了保障船舶工业企业内部对其员工的使用管理和评价上的客观性和准确性,提出基于BP神经网络的综合评价方法,在建立了员工评价的指标体系基础上建立了基于BP神经网络的评价模型,将评价员工综合素质的指标值作为模型的输入量,评价结果作为模型输出量,用样本对神经网络进行训练,利用收集的中国船舶工业集团某造船企业管理执行层员工信息,使用MATLAB对模型进行模拟仿真训练,用验证样本对评价模型检测,检测结果是仿真输出与期望输入基本一致,说明网络合理,评价模型能够较好对船舶企业员工的综合素质进行评价.     

基于补偿模糊神经网络的汽车双离合器式自动变速器起步控制策略研究

利用神经网络训练数据建立了发动机数学模型.针对目前起步控制策略大多没有自学习功能的现状,基于补偿模糊神经网络,以油门开度及其变化率为输入变量,提出了一种汽车双离合器式自动变速器起步控制策略.采用起步时间、滑摩功、冲击度、发动机最高转速和同步转速等指标检验仿真结果.结果表明,基于补偿模糊神经网络的起步控制策略在各性能指标方面均优于原控制策略,并具有较强的自适应能力.     

高速公路入口匝道动态响应调节算法设计

论文在模糊神经网络内部引入递归环节,设计了入口匝道的动态响应调节算法,介绍了算法的模糊神经网络结构、隶属度函数、模糊规则。由于递归神经元有内部反馈连接,可以捕获系统的动态响应,能简化网络模型,网络各个参数具有明确的物理意义,可根据经验选择初始值,且其是一个动态映射网络,比普通模糊神经网络更适于描述动态系统。最后分别通过数值仿真试验和交通TSIS模拟实验,详细分析了入口匝道智能控制的效果,仿真结果表明论文设计的入口匝道模糊神经网络控制算法在控制效果上比常规定时、Alinea控制显示了较大的优势,在重要指标上优于定时控制策略和Alinea控制策略。     

基于BP神经网络的交通事故预测模型及仿真

交通事故的发生,受人、车、路、环境、管理等多方面因素的影响,存在很大的不确定性。利用BP神经网络,建立交通事故预测模型,并用Matlab仿真,验证模型的精确性。     

基于人工神经网络模型的车门关闭声声品评价方法研究

基于BP人工神经网络研究了利用汽车关门声客观评价量进行声品质评价的方法.利用所采集声音样本的主、客观评价结果对BP人工神经网络进行训练,对训练好的网络进行主观评价预测;另外,对人工神经网络模型的输入量即关门声客观评价参数进行了研究.结果表明:基于人工神经网络模型的声品质评价方法是有效的;音调度是汽车关门声的一个重要特征量,将音调度一并作为输入参量,不仅可以提高网络的收敛速度,而且可以降低网络预测误差.     

基于径向基函数神经网络的城市道路路段行程时间实时预测模型

提出利用径向基函数（RBF）神经网络方法对城市道路路段行程时间进行建模NN,并结合线圈和视频实测数据进行仿真分析,以实际行程时间和模型输出的行程时间预测值比较验证了模型的合理性。并将RBF神经网络方法与BP神经网络方法进行比较,结果表明RBF神经网络相对于BP神经网络训练时间短,且预测精度更高。     

神经网络于拥挤指针之研究

拥挤是国内外用来描述路况最通俗的代名词,主要在于简单易懂;目前以车速间距发布拥挤等级的方式常会发生与用路人主观之行车拥挤感知经验不符的现象。文中以路段固定侦测器之实时交通参数、CCTV信息画面,结合类神经网络理论,探究群体用路人于号志化干道上之拥挤感知。以台15线为例,进行主观拥挤指针之模式建构与评估。     

一种基于舰船磁场的神经网络识别模型

为获得更为精确的识别结果,需要对舰船三轴磁场之间的相关性研究并进行融合。本文提出了一种将神经网络数据融合技术应用于舰船目标识别的模型,分析了舰船三个方向磁场的通过特性以及它们之间的相关性,并利用神经网络数据融合技术实现对舰船目标航速、横距和船型的模式识别。经过实测数据验证,该识别模型对舰船目标具有较高的检测概率。