基于粗糙集与BP神经网络的发动机故障诊断模型

结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,建立了一个基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的发动机失火故障诊断模型。通过对EQ6102型发动机的实际试验表明,模型简化了网络训练样本,优化了神经网络结构,提高了系统运行效率。     

基于概率神经网络的水泵故障诊断研究

介绍了概率神经网络(PNN)的基本原理,并将其应用于水泵的故障诊断,以征兆诊断法为理论基础,以信号频谱中各阶倍频和分频作为智能诊断的特征因子,提取故障样本,进行PNN网络训练.结果表明,PNN可以克服反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点, 对传感器测量噪声具有较强的诊断鲁棒性,能够满足故障诊断快速和准确的要求,适用于在线检测,具有实际应用价值.     

粗糙神经网络在施肥决策系统中的应用

针对施肥过程中普遍存在的非线性和不确定性问题,构建了基于粗糙集理论和神经网络相结合的施肥决策系统模型。该方法应用粗糙集理论对神经网络的输入数据进行预处理,提取其中的关键成分作为神经网络的输入,提高网络的收敛速度和逼近速度,并以芸豆在同一农田重复进行种植的实验数据进行验证。结果表明,此模型不仅较公平、合理,而且提高了神经网络模型的学习效率。     

低压变频调速系统在水泵中的应用分析

近年来,由于市场竞争力的不断加大,各企业对节能降耗工作给予了高度的关注和重视。低压变频调速系统在水泵的改造中应用较广泛。本文针对低压变频调速系统在水泵中应用的工作原理以及操作进行简要分析和探究。大量实践表明,工作人员在应用低压变频调速系统后,对水泵的出口压力及流量进行有效监控,进而提升供水公司的经济效益。     

基于多分类SVM的水泵故障诊断的研究

为了预测水泵在运行中的故障,提高水泵运行的安全性和经济性,在分析故障诊断的基本原理的基础上,建立了水泵运行故障知识库,并运用有向无环决策图多分类算法,对水泵故障样本进行训练,建立了基于支持向量机的离心式水泵运行故障诊断模型(DAGSVM).通过实例验证表明,该模型能有效的诊断水泵的常见故障,为水泵故障诊断提供了一种新方法.     

水泵、风机实现高效节能的新技术—电动机变频调速

本文从改变水泵、风机恒速节流控制为调速运行节能的原理出发,着重分析了电动机调速节能的理论,对目前已使用的普通鼠笼电动机如何实现调速节能的方案进行了比较,指出变频调速是实现水泵、风机高效节能的一项有吸引力的新技术。     

大田滴灌系统水泵变频调速的经济分析

根据大田滴灌系统水泵及管路运行特性，分析了滴灌水泵调速节能原理，对其采用变频调速的经济性进行了评价，提出该调节方式的适用条件。研究表明在现有的经济及技术条件下，变频调速技术在大田滴灌系统中不具广泛适用性。     

液压系统故障诊断的高阶统计量-模糊神经网络法

利用高阶统计量-模糊神经网络方法对液压系统故障进行诊断，解决低信噪比故障特征信号下的故障诊断问题。介绍了高阶统计量和模糊神经网络的基本原理，阐述了利用高阶统计量-模糊神经网络诊断液压系统故障的方法，给出了以阀控液压缸系统为研究对象的诊断实例。试验结果表明，利用该方法对液压系统进行故障诊断可以有效地提高故障特征信号的信噪比，提高液压系统故障诊断的准确性和诊断效率。     

电磁调速水泵机组起动过程的数值模拟

根据电磁调速电动机驱动的水泵机组起动过程中的力矩平衡方程,得到水泵转速的变化率与水泵转速和励磁电流的函数关系式,据此进行数值模拟。当给定一个起动过程中水泵转速随起动时间的变化规律,就可得出对应的该水泵机组起动过程中的电磁调速电动机励磁电流控制的规律,并在一个实际的计算机监督控制系统中进行了验证,其转速的变化基本符合数值模拟时设定的转速变化规律。研究方法对其它异步电动机拖动的调速设备的控制软件开发提     

变频调速技术在水泵调节控制系统中的应用

水泵电力消耗占水厂制水成本的30％-50％，如何降低成本是每个水厂致力研究的问题．介绍了变频调速节能的原理，探讨了变频调速技术在水泵调节控制系统中所选用的工作模式，并通过实例进一步阐述了变频调速技术在水泵控制系统中的应用．其应用效果，不仅是节约能源，还能够为水泵运行带来方便，延长设备的使用寿命，为企业的安全生产提供保证．