目前国内井下水泵电机多数采用传统的人工进行控制,即人工加继电器进行控制的方法。这种方法控制线路复杂,设备运行的自动化程度低,可靠性差,工人劳动强度大,应急能力差等缺点。针对当前国家对煤矿企业安全生产要求的不断提高和企业自身发展所遇到的实际问题,研制了基于ARM的煤矿井下水泵电机网络监控系统,不仅可以完成水位检测、轴温检测、流量检测、水泵起动、停止及其过程控制,而且还可以进行数据传输、处理等工作。它具有以下特点:水位实时在线检测与显示;水泵启动与停止控制;多台水泵实时“轮班工作制”;根据涌水量大小和用电“避峰就谷”原则,控制投入运行的水泵台数;与监控中心联网,实行集中控制。 本文所设计的监控系统由监控中心、监控终端和远程访问三部分组成,分别介绍了监控系统的硬件设计、电机保护算法设计、系统通讯网络的设计和监控系统软件的设计。 监控系统的硬件设计主要针对监控终端的硬件设计,它采用S3C440X作为监控终端的处理芯片。根据监测的主要参数如水泵电机电流、电压、水泵开停状态、电机温度、井底水仓水位、水泵出口流量的实际特点,通过ARM芯片的快速处理运算能力,实时计算出水泵的三相有功功率和无功功率、功率因数等参量,井底水仓的水位和水泵出水口的流量、水泵的三相电压和电流准确值。把处理运算的结果通过以太网传到监控中心进行存储、显示和打印,同时监控中心根据传上来的结果进行判断,然后根据判断的情况确定是否需要给监控终端发送控制命令。 电机保护算法设计方面,主要针对系统数据采集的特点,对相电流、相电压进行交流信号采样。对采样后的数据运用快速傅立叶变换(FFT)进行数值计算,获得了高精度的测量。 系统通讯网络的设计主要针对系统两层通讯网络的协议进行分析与设计。监控中心软件采用基于Basic的可视化的程序设计语言Visual Basic6.0进行开发。客户端利用计算机网络技术,使用B/S模式远程实现对系统运行数据的传输,以便可以查询实时数据和历史数据,实现资源共享。
上传时间: 2013-06-25
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航空发动机故障诊断技术对避免飞行事故和降低飞行器运行成本是十分重要的。提出一种BP网络对某型飞机发动机进行故障诊断,但是由于BP网络收敛速度较慢而且容易陷入局部极小值,特别是BP网络通常只能给出一个解,受训练样本病态影响大。因此通过对BP网络的改进,建立了L-M算法神经网络的飞机发动机故障诊断模型。实验表明,该网络在一定程度上克服了BP网络存在的的问题,在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络。为机务人员提供了有效的、科学的发动机故障诊断方法,该种评估手段较好地解决了发动机故障诊断问题,在飞行安全中发挥着越来越大的作用。
上传时间: 2014-12-23
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为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF) 神经网络, 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。
上传时间: 2013-10-31
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本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报,主要进行了以下工作: 1.了解电力系统短期负荷预报的现状,总结国内外的研究方法。 2.深入学习神经网络及其相关知识,设计出用共轭梯度算法改进的BP网络,并将它应用于负荷预报中,收到了很好的效果。相比普通的BP网络,不但预报精度大大提高,而且学习时间也缩短许多。 3.学习小波理论,尝试将小波分析与神经网络相结合,设计出一种小波神经网络,并将其用于负荷预报,收到了很好的效果。 4.提出一种新型神经网络,即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络,尝试将其用于负荷预报,同样收到了很好的效果,并且将三种方案进行了比较。
上传时间: 2013-11-20
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基于神经网络的单片机开发
上传时间: 2014-12-28
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提出了一种基于前向对向传播神经网络的信息检索算法。分析了信息检索技术的基本概念、原理、以及检索方式,研究了科技信息检索的流程,研究了前向对向传播神经网络的基本模型和算法,提出了基于前向对向传播神经网络的信息检索的原理和算法,并将这种算法与传统方法通过仿真实验进行对比,在保持100%的查准率的情况下,将查全率由79.63%提高至85.59%,获得了较好的效果。
上传时间: 2013-11-21
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针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题,结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点,提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次,为了加快BP神经网络学习收敛速度,防止其陷入局部极小点,提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后,给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图,并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。
上传时间: 2014-03-21
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根据桥式起重机的特点,建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上,引入BP神经网络,建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量BP算法对网络进行计算,克服了常用BP算法收敛速度较慢的缺点。通过神经网络的多次学习训练,评估因素权重得到了优化。研究结果表明:训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了专家的知识、经验和判断,可将此网络应用于桥式起重机的安全性评估。
上传时间: 2013-10-12
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为了预报电力系统负荷,采用GRNN(广义回归网络)的方法,通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型,用MATLAB7.0仿真,达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高,避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点,GRNN网络具有更好的预报精度。
上传时间: 2014-01-12
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基于神经网络的单片机开发
上传时间: 2013-10-27
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