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题名工业时栅传感器信号状况BP-GA组合预测模型设计
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作者
彭献峰
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机构
濮阳市职业中等专业学校
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出处
《现代工业经济和信息化》
2024年第11期145-146,149,共3页
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文摘
设计了一种综合运用BP网络与GA灰色模型的时栅传感器信号状况预测方法。采用权重-尺度-平均方法构建对应的权重平方和均值联合模型,实现对多个样本的自适应性处理,显著提高预测准确性。研究结果表明:本次测试相关性均超过98%,达到了理想的预报精度。采用联合模型获得测试参数非常接近预报结果,得到优于单个模型的精确预报结果,能够达到实际预报需求,能实现较高预报精度。该研究有助于提高工业自动化水平,为后续的节能提高起到很好的效果。
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关键词
时栅传感器
激励信号误差
组合预测模型
健康诊断
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Keywords
time gate sensor
excitation signal error
combination prediction model
health diagnosis
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分类号
TP212.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于组合模型的时栅信号处理系统健康状况预测
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作者
杨继森
李路建
邵争光
李明
牟智铭
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机构
重庆理工大学机械检测技术与装备教育部工程研究中心
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期956-962,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51205434)
重庆市科技计划项目(cstc2017jcyjAX0400)
+1 种基金
重庆市教委科学技术项目(KJ1709232)
重庆市高校优秀人才支持计划项目
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文摘
为了保障时栅传感系统稳定性、提高测量精度,提出一种基于ELMAN神经网络和灰色模型组合预测的时栅信号处理系统健康状况预测方法。采用克朗巴哈系数法分析确定激励信号幅值、相位为预测参数。基于ELMAN神经网络及灰色模型,结合加权-比例-平均思想实现了组合模型建模。根据系统运行实际,以幅值和相位的相对误差为指标,制定健康诊断标准。实验结果表明,组合模型预测结果的相对误差、预测均方差和相对系数分别为0.101 6、0.011 9和0.988 5,预测误差小、相关性高。经健康诊断标准判定,健康状况预测结果与电路实际相符。该健康状况预测方法预测精度高,且明显高于单一模型,满足提前准确获悉电路系统健康状况的要求。
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关键词
时栅位移传感器
激励信号误差
组合预测模型
健康诊断
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Keywords
time-grating displacement sensor
excitation signal error
combination forecasting model
fault diagnosis
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分类号
TP212.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于BP-GA算法的时栅传感器信号健康状况预测
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作者
张海霞
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机构
河南工业贸易职业学院信息工程系
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出处
《电子产品世界》
2023年第6期51-53,共3页
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文摘
为了提高时栅传感系统的测量精度,本文设计了一种综合运用BP神经网络与灰色模型进行预测的模型。根据激励信号的实际误差引起的测试精度变化,得到预测模型的各项参数。之后建立组合预测模型并设置了健康状况的参考标准。经测试发现,经健康诊断标准判定,健康状况预测结果与电路实际相符。该健康状况预测方法预测精度高,且明显高于单一模型,满足提前准确获悉电路系统健康状况的要求。
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关键词
时栅位移传感器
激励信号误差
组合预测模型
健康诊断
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名时栅传感器信号处理健康状况BP-GA预测分析
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作者
谷军闪
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机构
河南科技职业大学信息工程学院
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出处
《石河子科技》
2023年第3期72-74,共3页
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基金
河南省高等学校重点科研项目,项目编号:22A470005。
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文摘
BP神经网络收敛效率高,但存在局部最优解的问题,遗传算法最优解精度高,但存在较大的依赖性。结合两者的有点,设计了一种BP-GA预测模型,并成功应用于时栅传感器信号处理领域。研究结果表明,组合模型产生的大部分测试点都比较靠近预测曲线,达到了很高的相关系数,误差也较低。采用此健康预测模式可以实现高可靠性与高精度的预测效果,能够提前掌握电路系统的健康情况。该健康状况预测方法预测精度高,且明显高于单一模型,满足提前准确获悉电路系统健康状况的要求。
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关键词
时栅位移传感器
激励信号误差
组合预测模型
健康诊断
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分类号
TP212.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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