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龙红叶

作品数:3 被引量:13H指数:2
供职机构:上海大学机电工程与自动化学院上海市机械自动化及机器人重点实验更多>>
发文基金:上海市科委科技攻关项目上海市教育委员会重点学科基金上海大学创新基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术机械工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程

主题

  • 1篇动量因子
  • 1篇智能监测
  • 1篇三层架构
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络算法
  • 1篇石化装置
  • 1篇网络
  • 1篇网络算法
  • 1篇系统设计
  • 1篇架构
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇BP神经网络...
  • 1篇层架

机构

  • 3篇上海大学
  • 1篇上海高桥捷派...

作者

  • 3篇熊峰
  • 3篇胡小梅
  • 3篇龙红叶
  • 2篇卢鲜亮

传媒

  • 2篇制造业自动化
  • 1篇现代制造工程

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2011
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
动量因子BP神经网络算法在设备故障预测中的应用被引量:7
2011年
设备故障预测是设备预防性维护的重要组成部分。本文针对传统方法处理设备故障预测的不足,采用动量因子BP神经网络算法来预测设备状态。通过网络学习和诊断实验表明:动量因子BP神经网络算法不仅能解决设备故障预测的非线性问题,而且预测结果非常准确、误差精度较高、收敛速度较快。
熊峰龙红叶胡小梅卢鲜亮
石化装置智能监测系统设计被引量:1
2011年
石化装置智能监测系统对保证设备正常运行、提高设备使用和维护效率具有重要的意义。针对石化设备的运行特点,规划了合理的智能监测业务流程和系统功能;根据整个系统的实施特色,设计了典型的ASP.NET三层架构,系统具有良好的先进性、可扩展性和维护性;依据系统开发的经验,提出了系统应该达到的目标和设计过程,通过在上海某石化企业的应用,实现了石化装置的智能监测。
龙红叶熊峰胡小梅李力生
关键词:三层架构系统设计
采用L-M优化算法的设备状态预测被引量:5
2012年
设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛速度方面具有优良的性能,而且还证明了该算法的有效性。
龙红叶熊峰胡小梅卢鲜亮
共1页<1>
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