電氣比例減壓閥的灰色預(yù)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法

電氣比例減壓閥的結(jié)構(gòu)原理及應(yīng)用

比例減壓閥樣本

電比例減壓閥的應(yīng)用

變風量空調(diào)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制——首先闡述了變風量空調(diào)系統(tǒng)及其人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的策略，并從建立模型、樣本訓(xùn)練和控制實現(xiàn)方面闡述了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變風量空調(diào)系統(tǒng)中的應(yīng)用，對其不足和改進也做了簡單說明

目的介紹一種新的復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的結(jié)構(gòu)。方法結(jié)合傳統(tǒng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制的優(yōu)點提出復(fù)合控制器方案,建立用它控制水箱系統(tǒng)的水位和溫度的仿真模型,并進行計算機仿真。結(jié)果仿真實驗表明,復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器中的pd控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制器,可以協(xié)同工作,也可以在某種程度上單獨工作。結(jié)論復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的魯棒性和抗干擾性得到提高。

比例減壓閥 (2)

電控比例減壓閥 經(jīng)濟排名上升機構(gòu)環(huán)境略微惡化 在昨天公布的世界經(jīng)濟論壇26~27全球競爭力指數(shù)（gci）的排名中，中國從第48位下滑到第54位,排名倒退的原因被歸結(jié)為中國 某些制度方面的缺失。該組織認為，一方面，今年中國在高gdp增長率、低通貨膨脹率、世界最高儲蓄率之一以及可控制的公共 債務(wù)水平上，都表現(xiàn)出積極的情況，因而在gci宏觀經(jīng)濟的排名上升到第六位。 然而另一方面，導(dǎo)致中國競爭力指數(shù)排名下滑的因素也很多，包括：與去年相比，機構(gòu)環(huán)境略微惡化，排名從第6位急劇下跌到 26年的第8位，有5項機構(gòu)指標成績不佳；銀行業(yè)仍然脆弱，金融中介的水平不高，政府時常不得不進行干預(yù)，以降低大量不良 貸款組合帶來的不良影響；按國際標準衡量的教育成果依然，中學(xué)和大學(xué)入學(xué)率仍然不高；最新技術(shù)（移動、互聯(lián)和個人電腦）滲 透率較低，特別是某些制度方面的缺失等。 “值得關(guān)切的

利用智能方法對邊坡形變進行預(yù)測,進而對礦區(qū)安全進行評估近年來成為研究的熱點。針對邊坡形變數(shù)據(jù)小樣本、貧信息、高非線性等特點,本文將灰色理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合構(gòu)建灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),充分利用灰色模型處理小樣本和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理非線性的能力,對礦區(qū)邊坡形變進行預(yù)測。實驗分析表明,利用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行形變預(yù)測是正確有效的,預(yù)測精度取得了較好的效果。

介紹一種新型的直動式電反饋高壓電氣比例減壓閥的結(jié)構(gòu)原理。實驗結(jié)果表明,該減壓閥調(diào)壓范圍寬、調(diào)壓精度高,具有較好的靜、動態(tài)特性。

引入動量因子對常規(guī)bp學(xué)習(xí)算法進行了改進。在分析模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型的基礎(chǔ)上,針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則多、訓(xùn)練時間長的缺點,采用了給模糊控制規(guī)則增加閾值,減少網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練運算量的優(yōu)化方法。最后將此優(yōu)化方法和改進的訓(xùn)練算法應(yīng)用到逆變點焊電源模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fnn)恒電流控制系統(tǒng)中,通過使用matlab語言編程,對該系統(tǒng)進行了仿真分析。仿真結(jié)果表明,動量因子的引入不但減小了bp算法學(xué)習(xí)過程的振蕩趨勢,加快了收斂速度,而且較好解決了bp網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小點的缺陷。模糊規(guī)則閾值的引入,有效減少了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間。

電_氣比例減壓閥結(jié)構(gòu)原理及應(yīng)用

焊接過程是一個復(fù)雜、多參數(shù)耦合的高度非線性系統(tǒng),在實際焊接過程中難以實現(xiàn)實時、有效的在線控制。根據(jù)焊接工藝要求,設(shè)計了弧焊電源輸出電壓電流波形。在常規(guī)pid控制的基礎(chǔ)上,運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論,建立了自適應(yīng)神經(jīng)元pid控制器,確定了自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid學(xué)習(xí)控制器的學(xué)習(xí)算法。建立了二氧化碳氣體保護焊自適應(yīng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),并通過數(shù)字信號處理器tms320f2407和單片機msp430f149加以實現(xiàn)。通過常規(guī)pid控制與自適應(yīng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制輸出波形的對比,證明了其控制效果優(yōu)于常規(guī)pid控制。

電液比例減壓閥控換檔系統(tǒng)可靈活實現(xiàn)不同的換檔過程要求,在車輛自動換檔系統(tǒng)中應(yīng)用越來越多。然而該系統(tǒng)在離合缸的充油行程末端極易出現(xiàn)很大的液壓沖擊,影響換檔品質(zhì)和換檔系統(tǒng)的可靠性。提出壓力反饋四段式換檔控制策略,結(jié)合漸近關(guān)閉緩沖器處理這個問題。

ATOS比例減壓閥中文樣本

ｄｒｅ／ｄｒｅｍ型比例減壓閥 通徑?。ǎ睿纾保?，２５，３２　　　　壓力至３１．５ｍｐａ　　流量至３００ｌ／ｍｉｎ －安裝尺寸按ｄｉｎ２４３４０ －供選的最高壓力保護 －供選的反方向流動單向閥 －底板安裝 －可得到裝入油路塊的插裝件 －配套電子放大器ｖｔ２０００型 －底板 結(jié)構(gòu)與工作原理 壓力表 接口 216 　　　?。洌颍澹洌颍澹硇蜏p壓閥是先導(dǎo)式減壓閥，它用來降低一個系統(tǒng)中的壓力。 　　　　減壓閥包括帶比例電磁鐵（２）的先導(dǎo)閥（１），帶主閥芯總成（４）的主閥（３）；還有供選的單向 閥（５）。 ｄｒｅ１０型減壓閥 　　　管ａ中的壓力借助于比例電磁鐵設(shè)定與流量有關(guān)。靜止時比例電磁鐵（２）斷電，閥打開，即 油可經(jīng)主閥芯總成從ｂ管自由地流向ａ管。當閥工作時，?。峁艿膲毫?jīng)過裝有節(jié)流孔（６）、（７）和 （８）的先導(dǎo)閥作用于主閥芯的彈簧加載側(cè)，　　同時作用于受電磁力影響的閥芯（１０），　

運用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,研究了摻雜srtio3多功能陶瓷氧化熱處理過程中,氧化熱處理條件對介電性能和壓敏性能的影響。根據(jù)各種參數(shù)的主行為因素的多少,運用gnnm(1,1)、gnnm(1,2)、gnnm(1,3)模型進行分析,并且建立了相應(yīng)的gnnm(2,1)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

為了克服單獨應(yīng)用粒子群算法(pso)或bp算法訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器參數(shù)時存在的缺陷,提出了一種訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的pso+bp算法。該算法將二者相結(jié)合,即在pso算法中加入一個bp算子,以充分利用pso算法的全局尋優(yōu)能力和bp算法的局部搜索能力,從而更有效地提高其收斂速度、訓(xùn)練效率和提高該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的控制效果。最后的仿真實驗結(jié)果驗證了該基于pso+bp復(fù)合算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的有效性和可行性。

針對模糊邏輯在co2焊接逆變電源控制中存在響應(yīng)速度慢、精確性不高的問題,嘗試采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法,對焊接電弧電壓進行控制。闡述了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計過程,并對所設(shè)計的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和模糊邏輯控制器進行仿真對比研究,結(jié)果表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更快的響應(yīng)速度和更高的穩(wěn)定性;整體仿真研究也表明所設(shè)計的控制系統(tǒng)可以更加快速準確地控制弧長的穩(wěn)定。

提出了一種基于灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的短期負荷預(yù)測方法。首先利用頻域分解消除負荷序列的周期性,然后利用灰色模型計算負荷序列的歷史擬合值和未來預(yù)測值,將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。在歷史數(shù)據(jù)中選擇一天作為基準日,以該基準日的量為參照,以負荷的灰色模型擬合值相對基準日的變化量,以及溫度變化量為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,實際負荷變化量為輸出,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并預(yù)測待預(yù)測日負荷的變化量,加上基準日負荷后得到預(yù)測負荷。該方法綜合了灰色模型方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)點,仿真結(jié)果驗證了方法的有效性。

結(jié)合灰色模型和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點,對兩種模型進行有機地組合,構(gòu)建一種改進的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測船舶流量方法。以實際船舶交通流量和主要影響因素為數(shù)據(jù),運用遺傳算法改進的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對上海洋山港的船舶交通流量進行預(yù)測,計算和matlab仿真結(jié)果表明,改進的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測不僅精度較高,而且能準確預(yù)測船舶交通流量的變化規(guī)律。

變風量空調(diào)系統(tǒng)末端的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制研究——針對目前傳統(tǒng)pid控制對模型依賴性強，難以在線調(diào)整，有非線性和不確定性的變風量(vav)空調(diào)系統(tǒng)的控制動態(tài)性能差的特點，提出將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于該系統(tǒng)．建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器．基于變風量空調(diào)系統(tǒng)末端裝置的...

提出一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方法,并將其運用到變風量空調(diào)的控制中去,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器能產(chǎn)生復(fù)雜的最佳控制規(guī)律。仿真結(jié)果表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法明顯優(yōu)于普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,并且具有逼近精度高、控制效果好、抗干擾能力強等優(yōu)點。