申东日
- 作品数：71 被引量：362H指数：10
- 供职机构：辽宁石油化工大学信息与控制工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电气工程电子电信更多>>
- 模糊小波网络在煤与瓦斯突出预测中的应用被引量：6
- 2006年
- 为了正确预测煤与瓦斯突出的趋势与危险性,提出用改进的模糊小波网络技术建立煤与瓦斯突出预测系统,以模糊数学作为表达与处理不精确数据、模糊信息条件的手段,以小波网络与改进BP算法作为解决问题的途径。仿真结果表明,该模型收敛速度快,准确性高,具有较强的可靠性和实用性,是一种十分有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。
- 陈凤申东日陈义俊闫君
- 关键词：小波网络煤与瓦斯突出
- 基于输出反馈控制系统的鲁棒容错控制设计被引量：3
- 2007年
- 通过对参数不确定时滞系统的容错控制的研究,针对执行器和传感器的失效故障,利用Riccati方程和Lyapunov稳定性定理,提出一种基于带有时滞项输出反馈控制的鲁棒容错控制器设计方法,并给出各种故障模式下的容错控制条件。仿真结果表明,该方法具有良好的鲁棒容错控制效果。
- 祁军申东日陈义俊王玲玲
- 关键词：容错控制鲁棒性时滞系统不确定性
- 基于改进小波网络的TE过程故障诊断
- 2007年
- 针对BP算法容易陷入局部极小值、收敛速度慢及容易振荡等缺点,采用小波BP网络且对小波网络采用基于梯度符号变化的局部学习率自适应算法和引入动量项的改进。将改进后的算法对多变量非线性的田纳西-伊斯曼过程进行了仿真研究,结果表明改进算法提高了故障分类的辨识精度。
- 刘晓琴申东日苏成利
- 关键词：小波网络故障诊断TE过程
- 一种基于神经网络辨识的预测方法被引量：10
- 2006年
- 针对时变的非线性系统,将传统的预测控制与神经网络逼近任意非线性函数的能力相结合,提出一种基于神经网络辨识的预测方法.同时选用含有调整参数的双曲正切函数作为节点的激活函数,弥补由于未考虑激活函数的输出值域、影响神经网络辨识精度和速度不足的问题.仿真结果表明,它适用于无滞后和有滞后的时变非线性系统,辨识收敛速度快、精度高,并具有较强的自适应性和鲁棒性.
- 李素杰申东日陈义俊李月英
- 关键词：神经网络自适应控制非线性系统预测控制
- 基于数据融合的神经网络故障诊断
- 基于数据融合思想,提出一种新的神经网络故障诊断方法.利用系统故障征兆的分散性和复杂性,针对单神经网络诊断复杂系统时存在的网络结构大、收敛速度慢的缺点,采用多个神经网络分别对每一类故障进行诊断,网络输入为与输出故障相关联的...
- 王娜申东日陈义俊
- 关键词：数据融合神经网络故障诊断
- 文献传递
- 一种改进的GA+BP模糊逻辑系统混合学习算法被引量：3
- 2004年
- 分析了遗传算法(GeneticAlgorithm)和BP算法在模糊逻辑系统参数寻优问题上的优缺点,提出一种基于改进的GA+BP模糊逻辑系统混合学习算法。该算法克服了由于学习率选取不当对整个遗传进化过程造成的不利影响,改进了遗传算子具体操作步骤,并对当前最优个体采用最优保留策略。充分利用了杂交、变异选择算子在全变量空间以较大概率搜索全局解的特点,以及在解点附近BP算子快速、精确地收敛的特点。仿真实验表明,改进算法与原算法相比,在满足同样精度的条件下,具有较快的收敛速度。
- 林林申东日陈义俊
- 关键词：遗传算法BP算法模糊逻辑系统学习算法收敛速度
- 基于模式识别的小电流系统单相接地选线被引量：4
- 1998年
- 针对小电流系统单相接地的实际情况，将统计模式识别中的贝叶斯决策理论用于故障线路的选择，仿真试验结果令人满意。
- 刘宇申东日
- 关键词：模式识别单相接地小电流系统电力系统
- 基金会现场总线无线PC通信卡设计
- 2004年
- 针对基金会现场总线的通信特点和要求,基于PCI接口和单片无线收发芯片nRF401,提出无线PC通信卡的软硬件设计方案。根据该方案设计的基金会现场总线无线PC通信卡,很好地解决了控制结点分布广、敷设通信线路困难的生产装置或有移动对象的工业现场的局部网络通信问题。
- 王绍勇申东日陈义俊
- 关键词：无线通信FF协议基金会现场总线
- 一种改进的小波网络与故障检测被引量：3
- 2005年
- 提出一种基于改进的小波网络非线性观测器故障检测方法,利用小波网络对任意函数的逼近能力,获得系统的非线性特性,进而能快速实时地计算出残差并进行逻辑判决.仿真试验表明改进后的小波网络较BP网络和未改进的小波网络收敛速度快,效果好.
- 李一洁申东日陈义俊张贺
- 关键词：小波神经网络BP网络故障检测非线性观测器
- 基于粗糙集理论的模糊神经网络建模方法被引量：2
- 2006年
- 采用基于粗糙集的模糊神经网络模型,将粗糙集理论与模糊神经网络相结合,通过利用粗糙集理论中的约简的计算方法,从样本数据中获取精简的规则,再根据这些规则构造模糊神经网络各层的神经元个数,克服了当输入维数高时,模糊神经网络的结构过于庞大的缺点,从而使网络模型结构最简。并采用误差反向传播算法(BP算法)来训练该新型网络中的权值参数及隶属函数的中心值和宽度,仿真结果验证了该模型的优越性。
- 王玲玲申东日陈义俊祁军
- 关键词：粗糙集模糊神经网络BP算法
