女人自慰AV免费观看内涵网,日韩国产剧情在线观看网址,神马电影网特片网,最新一级电影欧美,在线观看亚洲欧美日韩,黄色视频在线播放免费观看,ABO涨奶期羡澄,第一导航fulione,美女主播操b

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法提高系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測精度

電子設(shè)計 ? 來源:機電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新 ? 作者:蔡桂芳 ? 2020-08-14 09:32 ? 次閱讀

1引言

系統(tǒng)的狀態(tài)預(yù)測是故障診斷中必不可少的一個環(huán)節(jié),是診斷技術(shù)的重要目標之一。基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測是一種非參數(shù)模型預(yù)測。在用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測時,現(xiàn)有的方法一般是利用大量已獲得的觀測數(shù)據(jù)即樣本數(shù)據(jù)進行一次建模,然后在預(yù)測時不再進行學(xué)習(xí),即網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不變。隨著時間的推移,這種利用歷史數(shù)據(jù)建立的模型不能完全反映時間序列近期和現(xiàn)時的特性,需要隨著新數(shù)據(jù)的積累不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù),使模型不斷完善。因此,本文提出一種新的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,即在原有算法的基礎(chǔ)上引入時差法,該方法在某種程度上能實時地根據(jù)觀測數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果不斷調(diào)整模型參數(shù),使模型盡可能完善,從而提高預(yù)測精度。

2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy Neural Network)是模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模糊邏輯,同時利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力,動態(tài)調(diào)整隸屬度函數(shù)、在線優(yōu)化控制規(guī)則。二者的融合彌補了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模糊數(shù)據(jù)處理方面的不足和純模糊系統(tǒng)在學(xué)習(xí)方面的缺陷。

我們采用的是一種串形結(jié)構(gòu)的多層前向模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如圖1所示。該模型有四層,分別為輸入層,隸屬函數(shù)生成層(模糊化層),推理層及反模糊化層。

取相鄰 12個峰峰值數(shù)據(jù)為一組訓(xùn)練樣本,第 13個數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練目標。這樣共取 10組用來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。將最為接近的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,并隨系統(tǒng)采樣而不斷更新訓(xùn)練樣本,以便用最接近的數(shù)據(jù)來得到更準確的預(yù)測結(jié)果。運用 Matlab中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進行仿真,通過測試,選取輸入為 12,最大循環(huán)次數(shù)(epoch)為 50,期望誤差最小值為0.001。其預(yù)測過程如圖4所示,預(yù)測分析如表1所示。

預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果相比,其絕對誤差最大值等于 0.06,結(jié)合現(xiàn)場傳感器的測量誤差,可以認為這些數(shù)據(jù)基本滿足實際的電機正常運行的預(yù)測要求。

5 結(jié)論

本文將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時間序列結(jié)合起來,并引入時差法,建立了新的預(yù)測模型,并以電機運行時的振動電壓峰峰值為依據(jù),對電機的運行狀態(tài)做了預(yù)測。檢測結(jié)果表明:該預(yù)測模型的預(yù)測精度較高,誤差小,是一種較為實用可行的方法。

責(zé)任編輯:gt

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    42

    文章

    4806

    瀏覽量

    102684
  • 電壓
    +關(guān)注

    關(guān)注

    45

    文章

    5695

    瀏覽量

    117242
  • 電機
    +關(guān)注

    關(guān)注

    143

    文章

    9243

    瀏覽量

    148252
收藏 人收藏

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    粒子群優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別中的應(yīng)用

    針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用BP算法比較依賴于網(wǎng)絡(luò)的初始條件,訓(xùn)練時間較長,容易陷入局部極值的缺點,利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)的全局搜索性能,
    發(fā)表于 05-06 09:05

    如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測的計算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括:輸
    發(fā)表于 07-12 08:02

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)及其在運動控制中的應(yīng)用

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)及其在運動控制中的應(yīng)用是一本關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊邏輯系統(tǒng),以及
    發(fā)表于 01-13 15:18 ?0次下載
    <b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b><b class='flag-5'>模糊</b><b class='flag-5'>系統(tǒng)</b>及其在運動控制中的應(yīng)用

    自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究

    模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊規(guī)則的抽取。本文研究模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)、規(guī)則插入和抽
    發(fā)表于 06-06 13:45 ?18次下載

    衛(wèi)星姿態(tài)測量系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

    為了提高衛(wèi)星姿態(tài)測量系統(tǒng)的姿態(tài)估計精度,研究設(shè)計了一個模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對各姿態(tài)傳感器的輸出信號進行綜合處理。研究表明:此方法可以使測量
    發(fā)表于 07-13 11:34 ?22次下載

    基于模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負荷預(yù)測

    設(shè)計并實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊邏輯相結(jié)合的綜合預(yù)測模型進行短期電力負荷預(yù)測。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊邏輯分別
    發(fā)表于 08-14 15:51 ?19次下載

    基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理的負荷預(yù)測

    針對中長期負荷預(yù)測,本文將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,提出了基于高木-關(guān)野自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)
    發(fā)表于 12-18 16:48 ?6次下載

    模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在GPS高程轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用

    模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在GPS高程轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用 摘要: 介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理和GPS 高程轉(zhuǎn)換方法, 采用模糊
    發(fā)表于 04-26 11:27 ?12次下載

    基于聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電力系統(tǒng)負荷預(yù)測

    分析了負荷預(yù)測的基本概念,以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測原理中正向和逆向建模的基本結(jié)構(gòu),研究了聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法。設(shè)計了電力
    發(fā)表于 02-10 16:59 ?46次下載
    基于聯(lián)想<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b><b class='flag-5'>算法</b>的電力<b class='flag-5'>系統(tǒng)</b>負荷<b class='flag-5'>預(yù)測</b>

    模糊系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用程序設(shè)計

    模糊系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用程序設(shè)計-上科。
    發(fā)表于 04-11 17:14 ?0次下載

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測方法

    針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測中存在的結(jié)構(gòu)不確定以及網(wǎng)絡(luò)過度擬合的問題,利用遺傳算法的全局搜索能力和模糊聚類
    發(fā)表于 11-10 11:23 ?5次下載
    BP<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>風(fēng)速<b class='flag-5'>預(yù)測</b>方法

    基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)預(yù)測算法

    ,遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層輸出進一步送入到三層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以便進行八類蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測。實驗結(jié)果表明,提出的算法在CB513數(shù)據(jù)集上達到了67.9%的Q8
    發(fā)表于 12-03 09:41 ?9次下載

    什么是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理詳解

    模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模糊理論同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物,它匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊理論的優(yōu)點,集學(xué)習(xí)、聯(lián)想、
    發(fā)表于 12-29 14:40 ?5w次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>模糊</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>_<b class='flag-5'>模糊</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>原理詳解

    模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點分析

    模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊邏輯系統(tǒng)相結(jié)合的一種具有強大的自學(xué)習(xí)和自整定功能的網(wǎng)絡(luò),是智能
    發(fā)表于 12-29 15:35 ?2.8w次閱讀

    粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合算法在短期電價預(yù)測中的應(yīng)用

    的結(jié)果 表明 粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度快于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 預(yù)報精度顯著提高 平均百分比誤差
    發(fā)表于 02-29 08:00 ?0次下載
    粒子群<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>混合<b class='flag-5'>算法</b>在短期電價<b class='flag-5'>預(yù)測</b>中的應(yīng)用