简介：摘要在双燃料发动机调速控制系统应用中，工况复杂多变，常常会出现非线性的、时变的和常用系统无法有效控制的情况，如何实现控制发动机的供油（气）量的比例来实现发动机的调速控制和功率控制是有一定难度的。本文引入一种人工神经网络分析方法，对有效实时控制发动机转速是很必要的。
简介：摘要由于烘丝生产前操作工需要根据生产经验预测入口含水率，然而车间内环境温湿度、烘丝前工序设备状态等条件的变化，导致烘前含水率变化较大，仅靠经验预测烘前含水率，预测结果误差较大，导致操作工设置参数不合理，出口含水率波动较大，影响产品的感观质量。因此，本文通过对历史数据进行分析处理后，采用RBF神经网络，建立烘前含水率预测模型，并在烘丝工序操作终端增加人机交互界面，操作工选择工单信息、输入相应的参数即可完成烘丝入口含水率的预测，预测结果误差为，可以满足生产要求。
简介：摘要开关柜是电力系统的一种重要设备，本文针对开关柜运行状态，开发了一种基于模糊神经网络算法的开关柜状态评估系统，首先建立因素集合和评语集，然后确定评判因素的权重向量，再根据隶属函数，建立模糊关系矩阵，得到出综合评判向量，最后利用神经网络实现诊断。
人工神经网络的双燃料发动机调速系统
基于RBF神经网络的烘丝入口含水率预测模型
基于模糊神经网络算法的开关柜状态评估系统的研究*
