基于最小风险的SVM及其在故障诊断中的应用

结合两类错误分类造成损失不等这一故障诊断特点,提出了基于最小风险的SVM方法。进行了三个方面的研究:a.在Platt提出的样本后验概率基础上,给出了修正的分类面以及修正的后验概率估算方法,并分析了该方法的合理性;b.将最小风险决策与SVM输出的后验概率有机融合,使该方法对故障的诊断更加敏感,减小漏判概率;c.以电液伺服阀故障诊断为例,对样本数据经K-L变换后进行可视化研究,分类结果表明了该方法的可行性。

能对多变量解耦的一种神经网络

针对具有多个子系统，多种不确定因素的多变量系统，基于ＢＰ神经网络的学习规划，提出了一种能消除多变量耦合引起的随机现象的神经网络。

冷焦溢流水温度控制的前馈-反馈系统设计

为改善冷焦溢流水温度控制质量,针对冷焦溢流水的来水量及其温度的不确定性特点改变控制策略,提出在增设换热器的基础上,将原来的单回路闭环反馈控制改造为双回路的前馈-反馈复合控制。介绍了复合控制系统设计方案及系统仿真效果。现场采用改造后的冷焦溢流水处理工艺,混合冷却后冷焦溢流水的出水口温度可稳定在设计的85℃左右。

单片机控制的全数字式直流调速系统

本文介绍了以MCS-51单片机为核心,对直流双闭环调速系统实现全数字化控制的方法。重点阐述了系统的硬件设计,程序编制及提高控制精度和抗干扰的措施,其数学分析结果,数字仿真结果和全数字化后系统实验测试结果基本吻合。

具有滑模变结构的无换向器电动机控制系统微机实现

对无换向电动机滑模变结构控制进行探讨，针对被控对象对干扰和参数变化反映敏感的特点，选择了一种能复盖整个响应过程的半方位滑模线，并用单片微机对系统实现了控制。在软件设计中采用单方向控制方法，提高系统响应速度，实验运行证明其动、静态特性理想。

基于神经网络BP算法的模糊自适应控制器的研究与实现

提出了一种基于神经网络BP算法的模糊自适应控制器 ,通过BP算法 ,修正量化因子和比例因子 ,使模糊控制器具有自适应的能力。计算机仿真结果和实验表明 ,这种智能控制器超调小、响应快且具有良好的鲁棒性。

提高神经网络收敛速度的一种赋初值算法研究

本文针对用于复杂非线性辨识的连续激发函数的神经网络,提出一种根据被测对象非线性特性设计网络初值的算法,算例及分析表明,这种新赋初值算法不仅能使网络的收敛速度有一定提高,辨识误差有所下降,且可避免收敛于局部极小点。