神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯門(mén)系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)方法

乘客電梯門(mén)系統(tǒng)故障的分析與維護(hù)-論文

頁(yè)眉內(nèi)容 頁(yè)腳內(nèi)容 2．層門(mén)和轎門(mén)的作用 層門(mén)和轎門(mén)都是為了防止人員和物品墜入井道或轎內(nèi)乘客和物品與井道相撞而發(fā)生危 險(xiǎn)，都是電梯的重要安全保護(hù)設(shè)施。(原理與作用與地鐵屏蔽門(mén)和車(chē)門(mén)類(lèi)似) 3．層門(mén) 特別是電梯層門(mén)，是乘客在使用電梯時(shí)首先看到或接觸到的部分。是電梯很重要的一個(gè) 安全設(shè)施，根據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，電梯發(fā)生的人身傷亡事故約有70％是由于層門(mén)的質(zhì)量及使用 不當(dāng)?shù)纫鸬?。因此，層門(mén)的開(kāi)閉與鎖緊是使電梯使用者安全的首要條件。 4．轎門(mén)、層門(mén)及其相互關(guān)系 轎門(mén)是設(shè)置在轎廂入口的門(mén)，是設(shè)在轎廂靠近層門(mén)的一側(cè)，供司機(jī)、乘客和貨物的進(jìn)出。 簡(jiǎn)易電梯，開(kāi)關(guān)門(mén)是用手操作的稱(chēng)為手動(dòng)門(mén)。一般的電梯，都裝有自動(dòng)開(kāi)啟，由轎門(mén)帶動(dòng)的， 層門(mén)上裝有電氣、機(jī)械聯(lián)鎖裝置的門(mén)鎖。只有轎門(mén)開(kāi)啟才能帶動(dòng)層門(mén)的開(kāi)啟。所以轎門(mén)稱(chēng)為 主動(dòng)門(mén)，層門(mén)稱(chēng)為被動(dòng)門(mén)。 只有轎門(mén)、層門(mén)完全關(guān)閉后，電梯才能運(yùn)行。

本文提出了一種基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接預(yù)測(cè)法,對(duì)公路貨運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè),并利用matlab工具箱予以了實(shí)現(xiàn).對(duì)2004和2005年公路貨運(yùn)量預(yù)測(cè)的結(jié)果表明,預(yù)測(cè)值與國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的實(shí)際數(shù)值有很好的一致性,預(yù)測(cè)精度也高于其它rbf預(yù)測(cè)法,有很好的應(yīng)用性.

為了對(duì)民航系統(tǒng)安全運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行科學(xué)的分析和預(yù)測(cè),針對(duì)反映民航系統(tǒng)安全運(yùn)行狀態(tài)的重要指標(biāo)之一——飛行事故萬(wàn)時(shí)率,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列非線性預(yù)測(cè)模型及方法,對(duì)其進(jìn)行了分析研究和仿真驗(yàn)證,計(jì)算結(jié)果表明,該預(yù)測(cè)方法是可行的,并與實(shí)際具有較好的一致性。

公路貨運(yùn)量受多種因素影響,各因素的作用機(jī)制通常不能準(zhǔn)確地用數(shù)學(xué)語(yǔ)言進(jìn)行描述。采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(grnn)對(duì)貨運(yùn)量進(jìn)行分析及預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)1995~2003年南京市公路運(yùn)量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和擬合,用2004~2005年的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行模型檢驗(yàn),結(jié)果證明了grnn用于貨運(yùn)量預(yù)測(cè)的有效性。

通過(guò)對(duì)公路貨運(yùn)量的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行研究比較,并根據(jù)公路貨運(yùn)量形成的復(fù)雜和非線性等特點(diǎn),建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型.利用黑龍江省公路貨運(yùn)量及其相關(guān)影響因素的實(shí)際數(shù)據(jù),確定網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出樣本,并對(duì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè).通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差曲線圖的分析,驗(yàn)證bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的精確性和簡(jiǎn)單方便性,提高了公路貨運(yùn)量預(yù)測(cè)的精確性.

為簡(jiǎn)化震害預(yù)測(cè)工作,提出一種以房屋普查數(shù)據(jù)為震害影響因子并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為工具的震害預(yù)測(cè)方法。從以往震害實(shí)例中選取了具有典型破壞特點(diǎn)的建筑物作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本,用收集的數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練并得到了收斂的網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用此收斂的網(wǎng)絡(luò)對(duì)一組新的房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行震害預(yù)測(cè),結(jié)果表明了運(yùn)用此方法和模型的實(shí)用性。

針對(duì)深基坑系統(tǒng)的復(fù)雜的非線性及基坑工程變形多步預(yù)測(cè)的重要性,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入其中。分析了用bp網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多步預(yù)測(cè)時(shí)存在的不足,提出了基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑工程變形多步預(yù)測(cè)模型。通過(guò)一軟土深基坑工程變形多步預(yù)測(cè)實(shí)例的分析,論證了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于基坑工程變形多步預(yù)測(cè)的可靠性和實(shí)用性。該方法有效可行,在其他領(lǐng)域的多步預(yù)測(cè)中同樣具有廣闊的應(yīng)用前景。

房地產(chǎn)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱產(chǎn)業(yè)之一,因此,科學(xué)預(yù)測(cè)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)具有十分重要的意義。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于房?jī)r(jià)指數(shù)預(yù)測(cè),收集我國(guó)主要城市的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù),使用spssclementine軟件進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該預(yù)測(cè)方法是可行的和有效的。

電梯運(yùn)行的安全性關(guān)系到人民生命及財(cái)產(chǎn)的安全,確保電梯運(yùn)行的安全性是非常有必要的,而導(dǎo)致電梯安全事故發(fā)生的大多數(shù)原因都是跟電梯門(mén)系統(tǒng)有關(guān)。本文主要是對(duì)電梯門(mén)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)的分析,并對(duì)電梯門(mén)系統(tǒng)常見(jiàn)的故障類(lèi)型進(jìn)行了總結(jié)。

電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是保證電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)科學(xué)管理及調(diào)度的重要依據(jù),目前的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法存在著一些不足。提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與主分量分析的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,在試驗(yàn)中分別采用該方法和單一的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)遼寧省某電網(wǎng)的短期負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測(cè),試驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的方法與單一的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法相比,不但減少了預(yù)測(cè)的時(shí)間,而且避免了過(guò)擬合現(xiàn)象,提高了預(yù)測(cè)精度。

電力市場(chǎng)中普遍存在“價(jià)格釘”,其特殊性給電價(jià)預(yù)測(cè)帶來(lái)困難。通過(guò)對(duì)其特征和影響因素的分析,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相似搜索技術(shù)的價(jià)格釘預(yù)測(cè)方法。首先,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立價(jià)格釘識(shí)別模型,對(duì)未來(lái)某一交易時(shí)段市場(chǎng)清算電價(jià)可能出現(xiàn)的區(qū)間進(jìn)行預(yù)測(cè),并提供相應(yīng)的置信度;其次,對(duì)判別為價(jià)格釘?shù)臅r(shí)段采用相似搜索技術(shù)進(jìn)行二次預(yù)測(cè)。采用澳大利亞昆士蘭州電力市場(chǎng)2004年至2005年全年的電價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)分析,結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。

利用小波分析具有能量分布特征提取的特性和遺傳算法優(yōu)化bp算法的能力,提出了一種基于遺傳算法、小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯故障診斷方法,并應(yīng)用電梯故障數(shù)據(jù)作為實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證.遺傳算法小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型診斷速度快、魯棒性好、故障診斷正確率高.

強(qiáng)烈的地震給人們生命財(cái)產(chǎn)帶來(lái)巨大損失,為了能夠在地震之前預(yù)測(cè)出建筑物震害,提出一多層磚房為例。利用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,建立一種基于貝葉斯正則算法的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并以過(guò)去發(fā)生地震地區(qū)的多層磚房調(diào)查數(shù)據(jù)為震害因子的震害預(yù)測(cè)方法。結(jié)果表明:對(duì)多層磚房的震害樣本的預(yù)測(cè)達(dá)到理想效果。

基于補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制冷系統(tǒng)故障診斷研究——選擇反映制冷系統(tǒng)故障狀態(tài)的熱力參數(shù)集組成特征向量，并對(duì)其進(jìn)行模糊化處理，利用補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立故障狀態(tài)與熱力參數(shù)特征向量之間的映射關(guān)系。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和補(bǔ)償模糊邏輯相結(jié)合，采用動(dòng)態(tài)、全局優(yōu)化的運(yùn)算，...

在巖土工程中如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)樁基豎向承載力是一件非常重要的事情。針對(duì)現(xiàn)有研究存在的不足,基于標(biāo)準(zhǔn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,加入一動(dòng)量因子,建立了修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)單樁的豎向承載力進(jìn)行了預(yù)測(cè)。以鎮(zhèn)江市勘察測(cè)繪研究院所完成的地質(zhì)勘查報(bào)告為工程背景,以地震波靜力觸探測(cè)試(scptu)測(cè)得的4個(gè)指標(biāo)(錐尖阻力、錐側(cè)摩阻力、剪切波速和孔隙水壓力)為輸入?yún)?shù),樁基承載力為輸出參數(shù)。通過(guò)與現(xiàn)場(chǎng)靜載試驗(yàn)進(jìn)行比對(duì),得到了相關(guān)系數(shù)較高的樁基荷載響應(yīng)曲線。經(jīng)過(guò)與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),用修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以有效預(yù)測(cè)樁基豎向承載力,精度較高。

在巖土工程中如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)樁基豎向承載力是一件非常重要的事情。針對(duì)現(xiàn)有研究存在的不足,基于標(biāo)準(zhǔn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,加入一動(dòng)量因子,建立了修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)單樁的豎向承載力進(jìn)行了預(yù)測(cè)。以鎮(zhèn)江市勘察測(cè)繪研究院所完成的地質(zhì)勘查報(bào)告為工程背景,以地震波靜力觸探測(cè)試（scptu）測(cè)得的4個(gè)指標(biāo)（錐尖阻力、錐側(cè)摩阻力、剪切波速和孔隙水壓力）為輸入?yún)?shù),樁基承載力為輸出參數(shù)。通過(guò)與現(xiàn)場(chǎng)靜載試驗(yàn)進(jìn)行比對(duì),得到了相關(guān)系數(shù)較高的樁基荷載響應(yīng)曲線。經(jīng)過(guò)與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),用修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以有效預(yù)測(cè)樁基豎向承載力,精度較高。

當(dāng)前,諸多研究人員被電力負(fù)載預(yù)測(cè)所吸引,由于其是精確計(jì)劃、調(diào)度及運(yùn)維電力系統(tǒng)的先決條件.眾多因素均影響著電力負(fù)載預(yù)測(cè),因此提出一個(gè)混合模型來(lái)提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性是有必要的.文中提出一種采用2種方法的新的混合負(fù)載估計(jì)方案:小波變換(avelettransform,wt)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificialneuralnetwork,ann).為了將大型非對(duì)稱(chēng)時(shí)變電力原始數(shù)據(jù)集合考慮到其中,根據(jù)時(shí)間和頻率采用小波技術(shù)來(lái)分解數(shù)據(jù),眾多小波函數(shù)可以采用,但選擇一種合適的小波函數(shù)在設(shè)計(jì)此模型中扮演著關(guān)鍵作用.文中采用了以下幾種類(lèi)型的小波函數(shù),即haar小波函數(shù)、deubechies小波函數(shù)、symlet小波函數(shù)以及coiflet小波函數(shù),將電力負(fù)載數(shù)據(jù)分解成不同的段.隨后,使用ann來(lái)預(yù)測(cè)負(fù)載的非線性數(shù)據(jù).由aemo獲取一周每天24h的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了文中所設(shè)計(jì)模型的有效性.

在給出混凝土等效水灰比和骨料平均漿體厚度計(jì)算方法的基礎(chǔ)上,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立了混凝土28d抗壓強(qiáng)度與混凝土等效水灰比、骨料平均漿體厚度和粉煤灰與膠凝材料用量比之間的非線性映射關(guān)系.該研究成果可減少混凝土試配次數(shù),節(jié)約大量人力、物力和時(shí)間,并為高體積穩(wěn)定性混凝土配合比設(shè)計(jì)方法的研究進(jìn)一步奠定了基礎(chǔ).

基于小波-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟土路基沉降預(yù)測(cè)方法——軟土路基的沉降是公路施工中常見(jiàn)的一種病害。該文結(jié)合小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性，提出了一種新的路基沉降預(yù)測(cè)方法(wavelet-rbf)。分析表明，該方法具有較好的預(yù)測(cè)精度和泛化能力，可以用于工程實(shí)際。

單樁荷載與沉降關(guān)系曲線的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法——本文提出了一個(gè)預(yù)測(cè)單樁荷載一沉降關(guān)系曲線的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該網(wǎng)絡(luò)模型包含兩級(jí)網(wǎng)絡(luò)，第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)以樁長(zhǎng)、樁徑、樁側(cè)土層的分布情況，樁側(cè)與樁端土層的物理力學(xué)指標(biāo)為輸入元，來(lái)先預(yù)測(cè)出單樁的極限承載力及其對(duì)應(yīng)...

基于混沌優(yōu)化-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單樁豎向極限承載力預(yù)測(cè)方法——分析了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混沌優(yōu)化的特點(diǎn)，并將混沌優(yōu)化方法和梯度下降法結(jié)合起來(lái)構(gòu)成一種新的組合搜索優(yōu)化方法。結(jié)合珠江三角洲大量試樁資料，建立了基于混沌優(yōu)化一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單樁極限承載力預(yù)測(cè)模型。實(shí)例研...