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公开(公告)号：CN113064348B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110284495.5
申请日：2021-03-17
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种具有脉冲效应的输出耦合神经网络固定时间输出同步方法，用于解决具有脉冲效应的神经网络在系统输入与输出状态变量维度不同时的同步问题，以及实现同步的沉降时间容易受到初始值限制的技术问题。本发明的步骤为：首先，建立驱动系统模型和响应系统模型，并计算输出同步误差；其次，构建同步控制器，利用同步控制器降低输出同步误差，使驱动系统模型和响应系统模型实现输出同步；最后，根据同步控制器推导出完全控制器，并根据完全控制器控制驱动系统模型，得到与驱动系统模型完全同步的响应网络。本发明引入了两个涉及脉冲效应的输出同步控制器，以在固定耦合权重和自适应耦合权重下实现耦合神经网络的输出同步。
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公开(公告)号：CN116882164A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310834131.9
申请日：2023-07-07
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Fisher比与改进LSSVM算法的阀冷设备故障诊断方法，其步骤为：首先，采用MFCC和IMFCC作为阀冷设备故障识别的声音特征；其次，基于Fisher比准则的线性判别法对声音特征MFCC和IMFCC进行融合，得到阀冷设备故障信号的融合特征；最后，利用PSO算法优化LSSVM的网络参数，并代入LSSVM对融合特征进行训练和分类，再对分类的标签进行标码和解码，得到故障分类结果。本发明利用MFCC和IMFCC提取阀冷设备特征参数，并用Fisher比对提取的参数进行两次选择与融合，在保证识别精度和准度的情况下，降低特征向量的维数，减轻数据的体量，可以快速准确的提取阀冷设备特征参数，实现了高低频故障信号的灵敏辨识。
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公开(公告)号：CN113064348A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110284495.5
申请日：2021-03-17
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种具有脉冲效应的输出耦合神经网络固定时间输出同步方法，用于解决具有脉冲效应的神经网络在系统输入与输出状态变量维度不同时的同步问题，以及实现同步的沉降时间容易受到初始值限制的技术问题。本发明的步骤为：首先，建立驱动系统模型和响应系统模型，并计算输出同步误差；其次，构建同步控制器，利用同步控制器降低输出同步误差，使驱动系统模型和响应系统模型实现输出同步；最后，根据同步控制器推导出完全控制器，并根据完全控制器控制驱动系统模型，得到与驱动系统模型完全同步的响应网络。本发明引入了两个涉及脉冲效应的输出同步控制器，以在固定耦合权重和自适应耦合权重下实现耦合神经网络的输出同步。
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公开(公告)号：CN111008779A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911219496.0
申请日：2019-12-03
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多因素评估模型的变压器健康状态评估方法，其步骤为：将评估电力变压器健康状态的因素构建成一个分层的架构，并确定因素与其子因素之间的对应关系；将电力变压器的健康状态分为不同的等级；将最底层中各因素的状态数据归一化处理并计算出状态值；利用改进的模糊AHP方法计算所有因素的权重；利用多因素评估模型，从最底层开始自下而上逐层进行多因素状态评估，在最顶层给出多因素状态评估结果；依据最大隶属原则，确定多因素状态评估结果所隶属的电力变压器健康状态等级，定位电力变压器中潜在的故障类型和故障位置。本发明更准确、更具有说服力，而且能够指示变压器潜在故障的原因和位置，适用于多重潜在故障的电力变压器。
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