【摘 要】
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针对高炉冶炼行程炉况故障分类边界的模糊性和故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定性问题，提出了一种应用独立分量分析(ICA)和量子神经网络(QNN)相结合进行高炉炉况故障诊断的方法。首先，应用独立分量快速算法（FastICA）分离高炉故障时的状态信号以提取其状态特征向量。然后，利用量子神经网络对具有不确定性、模式之间存在交叉数据的故障有较好的模式识别功能来完成对高炉炉况故障的识别。试验结果表明，基于
【机 构】
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重庆理工大学电子信息与自动化学院,重庆400050 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆40
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针对高炉冶炼行程炉况故障分类边界的模糊性和故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定性问题，提出了一种应用独立分量分析(ICA)和量子神经网络(QNN)相结合进行高炉炉况故障诊断的方法。首先，应用独立分量快速算法（FastICA）分离高炉故障时的状态信号以提取其状态特征向量。然后，利用量子神经网络对具有不确定性、模式之间存在交叉数据的故障有较好的模式识别功能来完成对高炉炉况故障的识别。试验结果表明，基于ICA-QNN的学习算法可以有效、准确地识别高炉炉况的故障模式，同时也为高炉炉况故障诊断提供了一种新型的方法。
其他文献
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MW级风力机已成为当今风力机的主流，该类风力机都采用变桨装置来控制功率输出。本文以电动变桨风力机为研究对象，分析桨叶在变桨过程中所受到的各种扰动对风机变桨的影响。针对桨叶的某一叶片截面，由于截面的重心、气动作用点和变桨轴所在点的不一致，桨叶变桨过程中，重力、离心力、升力等作用力会对变桨产生不容忽视的影响；这里详细介绍和分析了风机变桨中受到的各种扰动，并着重对其进行了MATLAB仿真。
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针对单一视觉特征跟踪的局限性，本文提出一种根据场景变化动态建立目标模型的粒子滤波视觉跟踪算法，该方法首先选择简单且具有互补性的色彩与纹理特征描述表示当前图像，然后在粒子滤波框架下，利用民主融合策略进行信息融合，民主融合策略能够根据信息在当前的跟踪环境的可靠性自适应调节各个特征信息的权重，发挥各个信息的优点，从而实现各特征信息间的自适应融合，增加描述目标观测的可靠性，从而提高目标观测模型的鲁棒性；另
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变桨距风机其桨距角控制性能直接影响功率调节的效果。针对变桨距风力发电机组的桨距角控制，本文提出自适应模糊滑模控制策略。利用反馈线性化方法，结合自适应策略的模糊控制方法，设计滑模控制器，在被控对象数学模型未知的情况下，也可达到有效控制。仿真结果表明：自适应模糊滑模控制系统运行平稳，可有效的抑制风速扰动，具有良好的稳态和动态特性。
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