异步电机定子电阻的观测

介绍了一种基于神经网络技术的感应电机定子电阻观测方法;讨论了定子电阻样本规划,并设计训练形成了定子电阻神经网络观测器.试验表明,该技术方法能有效地实施定子绕组电阻在线观测.     

神经网络技术及其在机器耳监测仪中的应用

介绍了利用GAL算法对装备产生的声音信号进行处理,改进完善了基于竞争学习的GAL神经网络。测试结果表明,基于GAL算法的智能耳诊断系统的识别精度和自学习方面优于传统算法。     

光伏发电系统蓄电池SOC预测技术研究

准确且可靠地获得蓄电池的SOC值是电池管理系统首要任务。由于SOC受许多因素如环境温度、充放电次数、电池老化等因数的影响,采用传统的SOC预测技术很难得到理想的效果。本文描述了一种采用神经网络和模糊逻辑推理的SOC预测方法。在该方法中,通过建立神经网络模型把蓄电池不同放电电流下的端电压修正为相同SOC下放电电流为I20时的端电压U20,然后采用模糊逻辑推理,对U20和环境温度T进行模糊推得得出蓄电池SOC值。经仿真证明了该方法能够准确且可靠地获得蓄电池的SOC预测值。     

神经网络在多目标跟踪中的应用

在典型的多目标跟踪中,随机干扰的出现给量测源带来了不确定性。因此需要用数据互连技术使每个量测与相应目标互连或当出现杂波或虚警时放弃该量测。本文介绍使用Hopfield网络的基于神经网络的多目标跟踪算法。通过把数据互连问题的约束和著名的“旅行推销员问题”(TSP)的约束相比校,导出Hopfield网络的能量函数。通过模拟退火过程使能量函数最小化,由此计算数据互连概率,并应用于每个目标的卡尔曼滤波器跟踪器。将所提出算法的性能与传统技术相比较。仿真结果表明:所提出的神经网络跟踪器与联合概率数据互连滤波器相比较有令人满意的性能。     

船用柴油机PID神经网络控制系统的设计

给出了PID NN控制器的结构形式、计算公式,并将其应用于船舶柴油机的转速控制系统中.从仿真结果可知,该算法的控制性能和鲁棒稳定性良好,具有较好的自学习和自适应性.     

交流异步电动机直接转矩控制系统的一种新型设计方案

将模型参考自适应控制、滑模变结构控制和人工神经网络控制应用到交流异步电动机的直接转矩控制系统中,从而可以改善系统的动态和稳态性能,提高了系统的鲁棒性.     

基于BP神经网络的柴油机调速特性和外特性统一建模

对比分析了柴油机调速系统常用的两种建模方法的优缺点,采用BP神经网络方法建立了柴油机调速特性和外特性统一模型,并给出了仿真结果。     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

基于神经网络的战术C3I系统效能分析

阐述了神经元的特性和BP神经网络相关原理,指出了战术C3I系统效能是指战术C3I系统在特定的战斗环境条件下对部队潜在战斗力转化为实际战斗能力的影响程度,并根据BP神经网络模型,着重从系统自身效能和对抗效能2个方面,对战术C3I系统效能进行了分析,建立了战术C3I系统基于ANN的评估模型,从而为系统效能分析与评估探索了一种新的方法.     

基于ANFIS的制导炸弹智能控制系统

针对目前制导炸弹命中精度低的问题,首次提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的制导炸弹智能控制系统.该系统不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验来获取控制信息.规则库是通过分析训练数据,用Levenberg-Marquardt优化方法改进的BP神经网络对训练数据自学习而建立的.通过计算机仿真,该智能控制系统具有精度高、泛化功能强且调整灵活等优点.可以预见,这种智能控制系统在军事上有很好的应用前景.