检索结果-南通市图书馆

煤矿安全 2012年第10期43卷 11-14页

作者：戴洪磊韩李涛陈传法山东科技大学测绘学院山东青岛266510

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学... 详细信息

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明:该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。

关键词：瓦斯灾害 BP神经网络拟牛顿优化算法预测模型

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基于ER-ELM模型的锂离子电池剩余使用寿命预测

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电源学报 2024年

作者：聂灶金何晓霞吴传菊武汉科技大学理学院冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室

容量和阻抗通常是用于确定锂离子电池健康状态的直接特征，但不易直接测量。针对锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的问题，提出一种基于期望分位数回归（ER）的间接预测方法。首先，从电池的充电过程中提取能够表征电池性能退化的间接... 详细信息

容量和阻抗通常是用于确定锂离子电池健康状态的直接特征，但不易直接测量。针对锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的问题，提出一种基于期望分位数回归（ER）的间接预测方法。首先，从电池的充电过程中提取能够表征电池性能退化的间接健康因子，并利用Pearson和Spearman相关性分析法分析与容量之间的相关性；其次，通过结合极限学习机（ELM），开发了一种新的期望分位数回归-极限学习机（ER-ELM）模型；引入BFGS拟牛顿法优化ER-ELM模型参数，建立锂离子电池RUL预测模型；最后，利用CALCE锂电池数据集进行模型验证。结果表明，与标准ELM模型相比，ER-ELM模型预测结果输出稳定，预测结果的最大均方根误差为0.0289，拟合优度均在98%以上，在追踪容量衰退和再生方面具有更好的性能。

关键词：锂离子电池剩余使用寿命期望分位数回归极限学习机拟牛顿优化算法

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机载油箱及其组件环境模拟试验研究

机载油箱及其组件环境模拟试验研究

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作者：吴智睿大连海事大学

学位级别：硕士

环境模拟试验通过在试验室中再现设备或试件的工作环境条件,检测试件在实际环境中保持原有性能的能力。本文对机载油箱及其组件分别进行冲击振动模拟、高低温环境模拟、高度环境模拟及气密性测试,重点对多自由度冲击波形再现控制方法开... 详细信息

环境模拟试验通过在试验室中再现设备或试件的工作环境条件,检测试件在实际环境中保持原有性能的能力。本文对机载油箱及其组件分别进行冲击振动模拟、高低温环境模拟、高度环境模拟及气密性测试,重点对多自由度冲击波形再现控制方法开展研究。多自由度电液振动台具有位移大、抗倾覆力矩强等优点,常用于大型结构试件的冲击振动模拟试验中。受试验系统存在的非线性及时变特性影响,仅采用伺服控制,很难保证系统加速度频响函数幅频特性稳定在0dB线上,严重影响冲击振动条件的再现精度。针对上述问题,本文对两自由度冲击波形再现优化控制策略进行深入研究。主要研究内容包括:首先,设计两自由度电液振动台伺服控制回路,并给出传统的多自由度波形再现控制方法。基于Matlab/Simulink平台,搭建两自由度电液振动台和油箱柜组件的数学模型,分别利用伺服控制方法和传统波形再现控制方法进行冲击波形再现仿真分析。仿真表明,当系统的频率特性发生变化时,利用传统波形再现算法无法满足冲击波形再现试验的精度要求。其次,提出基于拟牛顿算法的冲击波形再现优化控制方法。针对电液振动台及试件在实验过程中频率特性的时变问题,利用拟牛顿法在线辨识系统频率特性并修正驱动信号。相对于传统牛顿迭代法,拟牛顿算法仅采用目标函数的一阶导数进行迭代计算,大大减小了算法的计算量,有利于系统广义阻抗的实时在线更新。分别利用Broyden法、DFP法和BFGS法进行两自由度冲击波形再现仿真分析。仿真结果表明,三种拟牛顿算法均能够跟踪系统阻抗特性的变化,提高冲击波形再现的精度。其中采用BFGS算法时冲击波形再现精度最高。基于电液振动台进行两自由度冲击波形再现实验研究,实验结果验证了理论及仿真分析的正确性。最后,完成油箱及其组件的气密性试验、高度环境模拟试验和高低温环境模拟试验。试验结果表明,油箱及其组件均满足环境模拟试验的要求。

关键词：环境模拟试验两自由度电液振动台冲击波形再现拟牛顿优化算法广义阻抗

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应用神经网络抑止OFDM系统载波干扰

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无线电通信技术 2006年第2期32卷 55-57页

作者：江波涛郑善贤湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

由于载波频偏移的存在,使得OFDM调制信号发生衰减,将这种衰减作为信道的传函,建立无线信道模型,在此模型的基础上分析用神经网络来抑止载波干扰。在应用神经网络抑止干扰时,需要考虑样本值和收敛算法的选取,提出了一种根据载波间相互干... 详细信息

由于载波频偏移的存在,使得OFDM调制信号发生衰减,将这种衰减作为信道的传函,建立无线信道模型,在此模型的基础上分析用神经网络来抑止载波干扰。在应用神经网络抑止干扰时,需要考虑样本值和收敛算法的选取,提出了一种根据载波间相互干扰的程度来选取样本的方法,以拟牛顿优化算法作为收敛算法。仿真结果表明,该方法可获得更低的误码率。

关键词：载波频偏移 ICI 神经网络调制信号拟牛顿优化算法

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