航空发动机故障诊断技术对避免飞行事故和降低飞行器运行成本是十分重要的。提出一种BP网络对某型飞机发动机进行故障诊断,但是由于BP网络收敛速度较慢而且容易陷入局部极小值,特别是BP网络通常只能给出一个解,受训练样本病态影响大。因此通过对BP网络的改进,建立了L-M算法神经网络的飞机发动机故障诊断模型。实验表明,该网络在一定程度上克服了BP网络存在的的问题,在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络。为机务人员提供了有效的、科学的发动机故障诊断方法,该种评估手段较好地解决了发动机故障诊断问题,在飞行安全中发挥着越来越大的作用。
上传时间: 2014-12-23
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舰船电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据舰船电力系统特点,提出了一种改进的粒子群优化算法。在传统粒子群算法的基础上,运用混沌优化理论进行初始化粒子的初始种群,提升初始解质量;同时,引进遗传操作以改进粒子群算法易陷入局部极值的缺点。通过对典型的模型仿真表明,该算法具有更好的寻优性能,并且有效地提高了故障恢复的速度与精度。
上传时间: 2014-12-23
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基于BP神经网络的PID控制器的研究与实现:
上传时间: 2013-11-25
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双T网络
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上传时间: 2013-10-20
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提出一种增加去耦支路损耗抑制电源分配网络PDN中并联谐振的方法。该方法通过在去耦支路引入一个串联电阻,使PDN的损耗增加,从而抑制PDN并联谐振。给出了理论模型,借助Hyperlynx PI仿真软件在DM642板卡上进行仿真实验。结果表明,在去耦支路引入一个0.45 Ω电阻,可将PDN并联谐振处的品质因数Q从282抑制到13。同时,分析了引入电阻对去耦效果的影响。当引入电阻小于0.45 Ω时,可通过增加去耦电容并联个数来补偿引入电阻对去耦的影响。
上传时间: 2013-11-16
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为了利用级联Blumlein型脉冲形成网络在高阻抗负载产生理想的高压平顶脉冲输出,开展了构成该脉冲功率源关键单元的始端电感和终端电感设计。从充电电压一致性,输出脉冲不发生严重畸变,高的电压叠加效率,可接受的负载预脉冲幅值出发,确定了始端电感和终端电感值的计算方法,利用锰锌铁氧体磁芯的饱和特性设计电感,通过实验开展锰锌铁氧体磁芯参数测试。研究表明锰锌铁氧体饱和和剩余磁感应强度之和约为1.75,饱和磁导率约3.3,非饱和磁导率约1 462,饱和电感值为7.3 mH,非饱和电感值3.2 mH。
上传时间: 2013-10-09
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各级Blumlein型脉冲形成网络充电电压的不一致是影响级联脉冲形成网络电压传输效率的因素之一,为了使级联网络的充电电压一致,设计了一种多路充电电源。每路电源由脉冲变压器,IGBT,初级储能电容组成,IGBT的同步触发使得每路电源同时对负载充电。实验结果表明各级网络的充电电压不一致性<0.1%。
上传时间: 2013-10-28
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为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF) 神经网络, 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。
上传时间: 2013-10-31
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专业机房的网络设备的布局
上传时间: 2013-10-25
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本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报,主要进行了以下工作: 1.了解电力系统短期负荷预报的现状,总结国内外的研究方法。 2.深入学习神经网络及其相关知识,设计出用共轭梯度算法改进的BP网络,并将它应用于负荷预报中,收到了很好的效果。相比普通的BP网络,不但预报精度大大提高,而且学习时间也缩短许多。 3.学习小波理论,尝试将小波分析与神经网络相结合,设计出一种小波神经网络,并将其用于负荷预报,收到了很好的效果。 4.提出一种新型神经网络,即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络,尝试将其用于负荷预报,同样收到了很好的效果,并且将三种方案进行了比较。
上传时间: 2013-11-20
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