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为提高旋转机械中滚动轴承故障预测的精度,提出灰色神经网络预测模型。利用训练样本数据,使用灰色神经网络模型完成训练过程;基于已训练好的模型对未来时间点的运行状态进行拟合,实现轴承的故障趋势预测。相比采用单一的BP神经网络预测模型,该组合模型具有较高的精度,对轴承故障趋势预测有一定的现实意义。 相似文献
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针对燃煤电厂湿式石灰石—石膏湿法烟气脱硫过程中控制环节精度较低的问题,建立精确的机理模型以及预测模型实现对脱硫过程中长时滞、非线性、多变量等复杂特性的最优控制,结合数据可视化技术揭示的内部趋势实现对电厂参数的针对性控制。基于电厂8826组实际运行数据,通过随机森林树模型以及矩阵模型对参数重要性以及相关性进行分析,采用多元线性回归分析建立机理模型以及XGBoost建立预测模型。结果表明,机理模型和预测模型相结合的预测精度较高,可以为电厂优化控制系统提高脱硫效率提供理论基础。 相似文献
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为了提高炼化厂循环水对管道腐蚀预测的精度,选取8种常规监测数据作为样本标准库,在此基础上考虑各指标之间信息叠加的影响,引入核主成分分析(KPCA)和广义回归神经网络(GRNN)腐蚀速率预测模型,通过KPCA对原始数据进行预处理,提取影响管道腐蚀的主要因素,应用GRNN建立管道腐蚀速率预测的数学模型,通过分析影响循环水腐蚀的关键因素,建立了循环水腐蚀预测指标体系。结果表明,将样本监测数据的维数由8降至5,可得出各个影响因素的贡献率,提取出包含原始信息95.84%的5个变量,且基于KPCA-GRNN的算法对监测管道腐蚀速率的平均相对误差为0.033,优于误差反向传播算法(BP)的0.056。因此,基于KPCA-GRNN算法建立的循环水碳钢腐蚀速率预测模型,能够获得更准确的预测结果,拓宽了循环水腐蚀速率预测方法的研究思路。 相似文献
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本文解决缺陷发生服从非齐次泊松过程(Non-homogeneous Poisson Process,NHPP)和故障停机时间较长时,如何对基于时间延迟(Delay Time, DT)的预防维修(Preventive Maintenance,PM)基本模型进行修正,并对维修间隔期进行优化的决策问题.在介绍时间延迟概念及PM基本模型的基础上,考虑当设备系统的缺陷发生率不完全恒定时,以及平均故障停机时间较长时,合理的维修间隔期会产生相应变化.因此分别建立PM修正模型Ⅰ和Ⅱ,通过案例比较PM基本模型与修正模型优化结果,分析服从NHPP的缺陷发生及它和较长故障时间共同作用下.对确定合理的维修间隔期的不同影响. 相似文献
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预测我国碳排放量的变动趋势,对国家进行宏观经济管理和碳减排工作具有重要的参考价值。(1)利用中国1997~2011年碳排放数据,分别采用三次指数平滑模型、灰色模型、二次指数模型建立中国碳排放的单项预测模型;(2)采用标准差法进行非负权重分配,建立了中国碳排放的组合预测模型,结果表明,组合预测模型的精度高于单项预测模型。(3)应用该组合模型对中国2014~2026年的中国碳排放量。预测表明,中国碳排放存在较大的减排缺口,碳减排需要从优化产业结构、优化能源消费结构和改善能源利用效率上进行。 相似文献
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围岩变形预测是隧道安全评价及其指导后期施工的重要依据,为提高变形预测精度,结合工程实践,提出了PSO-SVM-BP预测模型的思路。首先,利用三次样条插值及二次平滑法对变形数据进行预处理,为后期变形预测奠定基础;其次,利用粒子群算法对支持向量机进行参数优化,建立PSO-SVM模型,并对围岩变形进行初步预测;最后,利用BP神经网络进行误差修正,达到综合预测的目的,并利用工程实例进行检验,以验证预测模型的有效性。结果表明:初步预测结果的相对误差均小于5%,而误差修正后的预测精度被提高到0.97%,预测精度较高,验证了预测模型的有效性,可为类似研究提供参考。 相似文献
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本文介绍了一种用递阶优化的计算结构算法解决非线性、线性离散时间系统的优化和参数辨识问题。该方法的优点在于把系统优化和辨识问题有机地结合起来,达到了总体最优化克服了以往先辨识、后优化两段分离的缺点,这是因为若分为两步走,势必先要在某时间段内对系统进行辨识,在下段时间内依据辨识的模型结构,参数进行优化,这对时变系统来讲很难达到总体最优。因为优化的精度依赖于模型精度、最大和模型精度相同,而在一段时间内用一个不变的模型代替时变模型,显然得不出最优;其次该方法不仅适用于解小系统问题也可解大的、复杂的系统优化问题;再者,在计算机实时控制系统中,被控制对象的数学模型是离散型的,因此,讨论离散系统优化和辨识问题有很大的意义。最后本文讨论了在线控制问题,收敛条件以及θ值的收敛上限和收敛下限。 相似文献
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费用有效维修(Cost-effective Maintenance,简称CEM)是通过维修作业的费用—效益分析选择维修策略的管理方式。 费用有效维修的主要程序如下: 1.辨识和确定各种潜在故障 这种管理模式基本延续使用以可靠性为中心的维修模式所提供的逻辑程序,它通过回答以下问题来辨识。 (1)功能——设备使用范围和功能、性能标准。 (2)功能性故障——功能性故障的表现形式。 (3)故障模式——造成每一种功能故障的原因。 (4)故障现象和作用——每种故障发生时的伴随现象。 相似文献