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- 一种基于自适应模糊神经网络的漏磁缺陷深度识别方法
- 一种基于自适应模糊神经网络的漏磁缺陷深度识别方法，该方法为：对漏磁缺陷数据进行特征提取，由提取的特征制作样本集；构建最大最小模糊神经网络，采用样本集对该神经网络进行训练并使之生成多个由最小点和最大点构成的N维聚类超盒，每...
- 唐建华赵可天高书鹏薛申才付明芮刘雪源袁东野徐永杰闫富胜
- 一种基于双聚类自适应模糊神经网络的重量控制方法
- 本发明公开了一种基于双聚类自适应模糊神经网络的重量控制方法，是根据现场操作人员习惯，利用已有数据，在没有目标值记录以及专家提出经验的情况下，利用双聚类获得称重仓重量目标值以及称重仓重量偏差、偏差变化率、进料量偏差之间的模...
- 刘双飞陈薇陈梅杨恺刘辉张建飞
- 自适应模糊神经网络多信息融合串联型电弧故障检测方法
- 2024年
- 针对低压交流串联电弧故障因其特殊性难以识别的问题,在实验室建立了实验平台,采集不同负载下的正常和电弧故障的电流波形数据,提出一种自适应模糊神经网络(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)多信息融合串联型电弧故障检测方法,通过多层次特征参数提取,对自适应模糊神经网络进行训练、测试。结果表明,该方法可以有效地克服反向传播(back propagation,BP)神经网络故障诊断中收敛速度慢、误差精度大的缺点,得到更为精准、理想的诊断结果。
- 王建元吕至亨
- 关键词：自适应模糊神经网络
- 基于改进自适应模糊神经网络的变压器故障预测方法
- 本发明涉及神经网络技术领域，尤其涉及基于改进自适应模糊神经网络的变压器故障预测方法，包括采集变压器油色谱数据，并对油色谱数据进行归一化处理；建立T‑S型自适应模糊神经网络模型；通过改进粒子群算法优化T‑S型自适应模糊神经...
- 乐效鹏史兵李嘉诚
- 一种自适应模糊神经网络的规划方法
- 本发明提供了一种自适应模糊神经网络的规划方法。所述方法具体如下：上位机采集信息数据，构建冗余度机械臂系统；将冗余度机械臂系统进行逆运动学解析，构建最小性能指标最优值问题；将最小性能指标最优值问题转化为标准二次规划问题；构...
- 张智军任晴宜
- 带自适应模糊神经网络补偿的自耦合PI在风力机变桨控制中的应用
- 2023年
- 风力机对于风能的捕获主要依靠主控制器和执行机构之间的协同工作。然而风速的幅值和方向是时刻变化的,它的这种非线性特性给能量转换带来了挑战。针对该问题,文章设计了一种基于混合控制方案的变桨距系统,用于超风速下功率吸收的恒定。所提方法利用一种新颖的自耦合PI获取转子速度跟踪性能。而风速的随机性变化被视为一个外在扰动,采用自适应模糊神经网络对其进行补偿控制。为了验证该变桨距控制系统的性能,在Matlab/Simulink中搭建了2 MW直驱式风机模型,并与传统的PI控制器进行仿真对比。仿真结果表明,文章所提算法在转子速度跟踪和输出功率恒定控制等方面拥有比传统PI更为优异的性能。
- 何胜华黄弘范必双怀晓伟
- 关键词：变桨距控制系统自适应模糊神经网络
- 一种基于粒子群和自适应模糊神经网络的电池组均衡方法
- 本发明涉及电池能源技术，具体涉及一种基于粒子群和自适应模糊神经网络的电池组均衡方法，包括搭建均衡电路；收集电池的充放电电流以及端电压值；使用安时积分法估计电池的SOC值；计算电池组中电池的SOC极差△SOC和SOC平均值...
- 廖力张瑾汪屹姜久春王鹿军陈珩
- 基于小波包分频的自适应模糊神经网络风电功率平抑策略
- 2023年
- 风电场频率波动导致风电发出功率不能及时准确跟踪电网调度指令,给电网调度带来很大困难,采用自适应模糊神经网络的小波包分频优化控制策略是一种新的策略,该策略能在风电跟踪调度指令的频率波动范围内优化小波包分频参数,得到优化后的混合储能充放电功率的初始功率指标值,将混合储能荷电状态的平均值和风电场出力与电网调度指令的平均值的偏差作为两个输入,再将风电历史数据训练后的自适应小波包分频模糊神经网络加入控制系统。采用大量风电历史数据在MATLAB/simulink中仿真,结果表明该策略减小了混合储能充放电时对电网频率波动的影响,充放电时混合储能荷电状态波动小,风电跟踪电网调度的效果更优。
- 刘树伟李欣王红韩伟胡月张海宁张宇宁
- 关键词：混合储能电网调度自适应模糊神经网络
- 基于时频组合特征与自适应模糊神经网络的心音分类算法
- 2023年
- 特征提取方法和分类器的选择是心音分类中的两个重要环节。为了充分捕捉心音信号中的病理性特征,研究中引入了一种结合梅尔频率倒谱系数(MFCC)和功率谱密度(PSD)的特征提取方法。与目前常规分类器不同,研究中选择了自适应模糊神经网络(ANFIS)为分类器。在实验设计方面,选取了不同时期、不同频率范围的PSD进行对比,选出分类效果最佳的特征,并采用均值PSD、标准差PSD、方差PSD和中位PSD四种不同的功率谱统计特性进行对比。通过实验比较,心音收缩期100~300 Hz的中位PSD和MFCC组合特征有最好的效果,在准确率、精确率、灵敏度、特异度和F1得分上分别达到96.50%、99.27%、93.35%、99.60%和96.35%。结果显示本研究所提算法对先心病辅助诊断具有较大帮助。
- 汪琴杨宏波潘家华田英杰郭涛郭涛
- 关键词：模糊神经网络功率谱密度先天性心脏病
- 基于自适应模糊神经网络的下肢关节角度估计被引量：3
- 2022年
- 针对人体下肢关节角度预测精度不足问题,提出一种结合神经网络和模糊推理理论的下肢关节角度预测方法——自适应模糊神经网络(Adaptive Fuzzy Neural Network)。模型的输入数据为采集和处理后的人体下肢股直肌(Vastus Rectus)、股外侧肌(Vastus Lateralis)和长伸肌(Extensor Pollicis Longus)的表面肌电信号,输出结果为预测得到的髋、膝、踝三个关节角度。同时在算法迭代更新过程中,结合混合策略和误差反向传播算法完成对结构参数的自适应调整与优化,进而提高模糊神经网络模型的预测精度。仿真结果表明,所提AFNN方法相比BP和RBF神经网络预测模型,能够实现较好的人体下肢三关节角度的预测,验证AFNN方法可以有效提高下肢三关节角度预测精度。
- 刘克平滕召纬孙中波李婉婷
- 关键词：表面肌电信号自适应模糊神经网络
