您的位置: 专家智库 > >

辽宁省教育厅基金(202080720)

作品数:2 被引量:1H指数:1
相关作者:魏颖李颖周昊李界家张大为更多>>
相关机构:沈阳建筑大学沈阳仪表科学研究院有限公司更多>>
发文基金:辽宁省教育厅基金住房和城乡建设部科学技术计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 1篇预测控制
  • 1篇铁水
  • 1篇铁水硅含量
  • 1篇自适应神经
  • 1篇自适应神经网...
  • 1篇网络
  • 1篇模块化
  • 1篇模块化神经网...
  • 1篇硅含量
  • 1篇感器
  • 1篇测控
  • 1篇传感
  • 1篇传感器
  • 1篇传感器故障

机构

  • 2篇沈阳建筑大学
  • 1篇沈阳仪表科学...

作者

  • 1篇刘剑
  • 1篇李界家
  • 1篇李多颖
  • 1篇周昊
  • 1篇李伟
  • 1篇李颖
  • 1篇张大为
  • 1篇魏颖

传媒

  • 1篇电气传动自动...
  • 1篇沈阳建筑大学...

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2006
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
一种基于自适应神经网络的传感器故障检测方法
2006年
传感器的故障检测技术是自动控制系统能否正确并运行的先提条件,针对系统存在未知输入的特点,提出了一种新的检测方法,预测出正常情况下传感器的状况,并进行了大量仿真实验研究。与传感器实际输出比较,实验结果证明该故障检测方法的有效性和实用性。
刘剑张大为李多颖李伟
关键词:神经网络传感器
基于模块化神经网络的铁水硅含量预测系统被引量:1
2010年
目的提出基于模块化神经网络的铁水硅含量预测方法,改善系统控制性能指标.方法采用模块化神经网络预测控制策略,建立模块化神经网络预测模型,按输入物理量的性质构成4个神经网络模块,再由预测神经网络输出铁水硅含量的预测值,从而控制炉温.结果提高了学习效率和泛化能力,有效地改善了模型的预测精度.结论模块化神经网络铁水硅含量预测模型,将同类量进行了模块划分,通过对铁水硅含量预测,可提高炉温的控制精度和动态跟踪能力,具有结构简单、实时性好、预测精度高等特点.
李界家魏颖周昊李颖
关键词:模块化神经网络铁水硅含量预测控制
共1页<1>
聚类工具0