基于MEA-BP神经网络涂层内部缺陷磁记忆定量识别

1

作者 陶梅生 盛光鸣 余光海 《机械工程师》 2025年第7期48-56,共9页

针对再制造涂层内部缺陷磁记忆定量识别的难题,提出一种基于思维进化算法优化的BP神经网络模型。以45钢为基材,利用超音速火焰喷涂在基材表面制备Ni60涂层,通过预制不同尺寸的梯形槽缺陷,提取不同涂层厚度及不同缺陷尺寸磁记忆信号特征... 针对再制造涂层内部缺陷磁记忆定量识别的难题,提出一种基于思维进化算法优化的BP神经网络模型。以45钢为基材,利用超音速火焰喷涂在基材表面制备Ni60涂层,通过预制不同尺寸的梯形槽缺陷,提取不同涂层厚度及不同缺陷尺寸磁记忆信号特征值。考虑到磁记忆信号特征值随缺陷尺寸、涂层厚度呈现复杂的非线性变化,采用主成分分析法(PCA)与思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络有机结合以对数据进行处理,该算法能够有效地降低数据冗余度,提高预测的稳定性,通过“趋同”和“异化”操作来获取网络模型中最优权值和阈值,最终建立MEA-BP神经网络识别模型。试验结果表明,该模型对涂层厚度预测平均精度为92.19%,对缺陷宽度的预测平均精度为79.86%,对缺陷深度的预测平均精度为92.29%,为再制造涂层试样内部缺陷定量化识别提供新的研究思路。 展开更多

关键词 磁记忆 再制造涂层 PCA mea-bp神经网络 定量识别

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基于MEA-BP神经网络的软土路段地基沉降预测

2

作者 罗一纯 翁程亮 +2 位作者 巩镇玮 胡海心 裴元江 《山东交通科技》 2025年第4期18-23,共6页

在软土地基上修建道路会产生较大的沉降,对道路的正常使用及行车安全构成威胁。借助Plaxis2D数值计算软件,基于现场试验构建模型,并通过数值计算沉降结果与现场试验沉降监测结果进行对比,验证了模型的可行性。通过调整土体模型参量,模... 在软土地基上修建道路会产生较大的沉降,对道路的正常使用及行车安全构成威胁。借助Plaxis2D数值计算软件,基于现场试验构建模型,并通过数值计算沉降结果与现场试验沉降监测结果进行对比,验证了模型的可行性。通过调整土体模型参量,模拟不同工况下的地基沉降量,组建预测模型所需的数据集。使用MATLAB软件搭建思维进化算法优化的BP神经网络模型,该模型的均方误差为0.171%,平均相对误差为0.47%,相较于BP神经网络,其预测精度更高,泛化能力更强,为软基路段地基沉降预测提供了一种新的方法。 展开更多

关键词 软土地基 沉降预测 mea-bp神经网络 数值模型

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基于MEA-BP神经网络的热用户负荷预测

3

作者 卢勇 曹琦 《自动化应用》 2025年第16期121-125,130,共6页

针对某热电厂能源管理系统的历史数据,采用描述分析方法描述数据的整体分布情况、波动情况、数据异常情况等信息,并对该热电厂未来24h的热负荷进行预测。采用MEA-BP神经网络模型进行热负荷预测。与传统BP神经网络模型相比,该模型的预测... 针对某热电厂能源管理系统的历史数据,采用描述分析方法描述数据的整体分布情况、波动情况、数据异常情况等信息,并对该热电厂未来24h的热负荷进行预测。采用MEA-BP神经网络模型进行热负荷预测。与传统BP神经网络模型相比,该模型的预测效果更优。在这一优化算法中,提出了趋同和异化两个概念。在系统训练的过程中,趋同和异化步骤同步展开,相互促进,共同提高整个系统的全局搜索能力,不仅大大地提高了模型的精度,还加快了模型的收敛速度。 展开更多

关键词 大数据分析 用热特性 预测模型 mea-bp神经网络

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基于MEA-BP算法的IGBT结温预测模型 被引量：2

4

作者 孟昭亮 吕亚茹 +2 位作者 高勇 杨媛 吴磊 《半导体技术》 CAS 北大核心 2020年第11期856-862,共7页

针对IGBT芯片被封装在模块内部,芯片结温无法直接测量的问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(BP)(MEA-BP)神经网络算法的IGBT结温预测算法模型。首先,利用温敏电参数(TSEP)法搭建IGBT模块饱和压降实验平台;然后,从实验数据... 针对IGBT芯片被封装在模块内部,芯片结温无法直接测量的问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(BP)(MEA-BP)神经网络算法的IGBT结温预测算法模型。首先,利用温敏电参数(TSEP)法搭建IGBT模块饱和压降实验平台;然后,从实验数据中提取338组饱和压降与集电极电流数据作为TSEP,表征其与IGBT模块结温的关系;最后,利用MEA-BP神经网络算法将提取出的电气参数建立结温预测模型,对结温进行预测。实验结果表明,MEA-BP神经网络算法的结温预测值平均绝对百分比误差在集电极电流小于临界电流时为0.114,在大于临界电流时为0.062,比遗传算法(GA)优化的BP(GA-BP)神经网络算法以及经典BP神经网络算法能更准确预测IGBT结温。 展开更多

关键词 IGBT 反向传播(BP)神经网络 温敏电参数(TESP) 结温预测模型 mea-bp算法

原文传递

一种基于MEA-BP的太阳辐射反演算法 被引量：3

5

作者 郑丹 马尚昌 张素娟 《气象科技》 2018年第5期860-867,共8页

基于光电原理的日照计即将在全国推广应用,以光照度观测数据为主反演太阳辐射数据可以有效弥补太阳辐射观测站数量不足的现状。针对现有的太阳辐射反演方法的不足,提出一种融合主成分分析(PCA)、思维进化算法(MEA)和BP神经网络的复合模... 基于光电原理的日照计即将在全国推广应用,以光照度观测数据为主反演太阳辐射数据可以有效弥补太阳辐射观测站数量不足的现状。针对现有的太阳辐射反演方法的不足,提出一种融合主成分分析(PCA)、思维进化算法(MEA)和BP神经网络的复合模型,利用太阳光照度、太阳高度角、温度和湿度观测分钟数据反演太阳辐照度。首先,以晴空指数为依据,基于概率神经网络(PNN)分类法,将天气类型分为晴、云、阴3类,分类准确率达到96.6948%。再利用PCA降维后的4个影响因子,对3类天气分别采用BP、GA-BP和MEA-BP法反演太阳辐照度,与标准辐射表的实测数据对比。结果表明:晴、云、阴的MEA-BP模型的决定系数最高达到0.9958,与单一BP模型相比,RMSE分别降低了49%、32.45%和10.64%;相比于GA-BP模型误差,MAPE最高减少了42.54%。本文所提出的MEA-BP复合模型的泛化能力得到了有效提高。 展开更多

关键词 太阳辐射 晴空指数 PNN PCA mea-bp 误差分析

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基于MEA-BP神经网络的青年女性臂部体型识别 被引量：4

6

作者 倪世明 白云龙 蒋益群 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期42-49,共8页

青年女性臂部体型包含了大量的非线性特征,单一的BP神经网络很难达到理想预测精度,为快速准确地识别青年女性臂部体型,提高预测精度,本文构建了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的青年女性臂部体型识别模型。首先,通过[TC]^(2)... 青年女性臂部体型包含了大量的非线性特征,单一的BP神经网络很难达到理想预测精度,为快速准确地识别青年女性臂部体型,提高预测精度,本文构建了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的青年女性臂部体型识别模型。首先,通过[TC]^(2)三维人体测量获取611名青年女性的臂部数据;其次,通过主成分因子分析得到影响青年女性臂部体型特征的5大形态因子,选取5个特征指标采用两步聚类法将臂部体型分为4类;最后使用Matlab软件构建基于MEA-BP神经网络的青年女性臂部体型识别模型。实验结果显示:该模型能有效识别臂部体型,准确率为95.45%,与单一BP神经网络和GA-BP神经网络对比,该模型具有更高的预测精度和更优的非线性映射能力。 展开更多

关键词 青年女性 臂部体型 体型分类 mea-bp神经网络 识别模型

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基于MEA-BP神经网络建筑工程造价指数预测 被引量：10

7

作者 刘伟军 李念 《工程经济》 2021年第1期23-27,共5页

为了对建筑工程造价指数进行准确有效预测,提出一种基于MEA-BP神经网络的预测方法。在收集天津市2017年1月—2020年9月的45组建筑工程造价指数样本的基础上,利用思维进化算法(Mind Evoluti-onary Algorithm,MEA)对BP神经网络的初始权值... 为了对建筑工程造价指数进行准确有效预测,提出一种基于MEA-BP神经网络的预测方法。在收集天津市2017年1月—2020年9月的45组建筑工程造价指数样本的基础上,利用思维进化算法(Mind Evoluti-onary Algorithm,MEA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化处理,构建基于MEA-BP神经网络建筑工程造价指数预测模型。通过实例分析,运用MATLAB2018a软件对建筑工程造价指数进行仿真预测,对比MEA-BP、BP神经网络模型的预测结果,结果表明MEA-BP神经网络模型的预测效果优于BP神经网络模型。 展开更多

关键词 mea-bp神经网络 建筑工程 工程造价指数 预测

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基于MEA-BP神经网络的光伏功率预测分析

8

作者 张嘉华 王鹤炅 安祉潼 《现代工业经济和信息化》 2025年第6期160-162,共3页

介绍了一种基于MEA-BP神经网络的光伏功率预测方法。首先分配训练集和测试集并进行归一化处理,生成优势子群体和临时子群体,根据子群体成熟度选出最优个体来创建训练BP神经网络,最后呈现优化过程前后训练集和测试集预测结果对比图,优化... 介绍了一种基于MEA-BP神经网络的光伏功率预测方法。首先分配训练集和测试集并进行归一化处理,生成优势子群体和临时子群体,根据子群体成熟度选出最优个体来创建训练BP神经网络,最后呈现优化过程前后训练集和测试集预测结果对比图,优化后在准确度上明显超越传统模型,显著提升效能,证明其优化策略的有效性。 展开更多

关键词 光伏功率预测 改进的BP神经网络 MEA算法优化

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基于MEA-BP神经网络的多孔质轴承参数优化

9

作者 闫如忠 余智 《机床与液压》 北大核心 2024年第16期177-182,共6页

为了提高圆盘类多孔质静压止推轴承的静态特性,采用思维进化算法(MEA)优化反向传播(BP)神经网络,创建圆盘类多孔质静压止推轴承静态特性的预测模型,完成轴承静态承载力、静刚度以及耗气量的高精度预测,其预测误差分别低于2%、5%以及5%... 为了提高圆盘类多孔质静压止推轴承的静态特性,采用思维进化算法(MEA)优化反向传播(BP)神经网络,创建圆盘类多孔质静压止推轴承静态特性的预测模型,完成轴承静态承载力、静刚度以及耗气量的高精度预测,其预测误差分别低于2%、5%以及5%。基于此模型,以最大化静态承载力和静刚度、最小化耗气量为优化目标值,采用遗传算法对轴承的多孔质参数组合进行多目标优化,实现轴承参数的快速优化设计。优化结果表明:此轴承静态承载力提高了64.53%,静刚度提高了31.93%,耗气量降低了56.52%。 展开更多

关键词 多孔质静压止推轴承 mea-bp神经网络 静态特性预测 多目标优化

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基于MEA-BP模型的西北地区参考作物腾发量模拟 被引量：4

10

作者 余婷 崔宁博 +3 位作者 张青雯 冯禹 龚道枝 胡笑涛 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2018年第S2期107-115,共9页

【目的】实现较少气象资料输入下参考作物腾发量(ET0)的精准模拟。【方法】选取西北地区5个代表性气象站点1967—2016年逐日气象数据作为输入参数,以FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算的ET0作为标准值,基于思维进化算法(mind evolutio... 【目的】实现较少气象资料输入下参考作物腾发量(ET0)的精准模拟。【方法】选取西北地区5个代表性气象站点1967—2016年逐日气象数据作为输入参数,以FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算的ET0作为标准值,基于思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化BP神经网络,构建了不同气象因子输入组合的12种MEABP模型,并将模拟结果与Penman-Monteith 24(PM 24)、Hargreaves-Samani(H-S)和Irmark-Allen(I-A)3种在西北地区ET0模拟精度较高的经验模型进行了比较。【结果】MEA-BP模型能很好地反映气象因子与ET0间复杂的非线性映射关系;MEA-BP11模型(输入气温、日照时间和风速)、MEA-BP10模型(输入气温、相对湿度和风速)和MEA-BP7模型(输入气温和风速)的R2、NSE、MAE、RMSE和nRMSE范围分别为0.978 9～0.986 5、0.977 7～0.985 6、0.172 2～0.216 6 mm/d、0.229 9～0.285 9 mm/d和3.96%～8.64%,GPI排名分别为2、3、4,精度均明显高于3种经验模型;与H-S、I-A和PM 24模型有相同气象因子输入的MEA-BP1模型(仅输入气温)的R2、NSE、MAE、RMSE和nRMSE分别为0.770 6、0.644 3、0.772 8 mm/d、1.037 2 mm/d和31.48%,MEA-BP8模型(输入气温和日照时间)的分别为0.782 4、0.669 0、0.745 2 mm/d、1.004 6 mm/d和30.47%,MEA-BP12模型(输入气温、相对湿度、日照时间和风速)的分别为0.987 5、0.986 6、0.164 8 mm/d、0.222 0 mm/d和6.71%,其GPI排名分别为8、7和1,以上3种MEA-BP模型模拟精度均明显高于相同气象因子输入下H-S、I-A及PM 24模型。【结论】在中国西北地区应用MEA-BP模型可实现较少气象参数输入下ET0精准模拟,当仅输入气温时推荐使用MEA-BP1模型,当输气温和风速时推荐使用MEA-BP7模型,当输入气温、日照时间和风速时推荐使用MEA-BP11模型。 展开更多

关键词 参考作物腾发量 mea-bp神经网络 中国西北地区 模型模拟

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基于MEA-BP神经网络对木材内部缺陷诊断的研究 被引量：10

11

作者 刘佳美 徐凯宏 王立海 《林产工业》 北大核心 2018年第2期19-24,共6页

为了提高木材内部缺陷的自动识别率,采用电阻层析成像(ERT)的方法获取电导率波动信号,通过小波包变换对采集的数据进行3层小波包分析,对八维特征向量进行提取,利用思维进化算法(MEA)优化权值和阈值,孔洞、节子、腐朽试样各45组数据,进... 为了提高木材内部缺陷的自动识别率,采用电阻层析成像(ERT)的方法获取电导率波动信号,通过小波包变换对采集的数据进行3层小波包分析,对八维特征向量进行提取,利用思维进化算法(MEA)优化权值和阈值,孔洞、节子、腐朽试样各45组数据,进行BP神经网络训练,每种缺陷20组作为测试集,识别木材内部缺陷。结果表明:MEA-BP神经网络对木材孔洞、节子和腐朽的识别率分别为96.92%、95.38%和92.31%,该模型解决了复杂组合的优化问题,提高了搜索效率,并且达到最佳的预测效果。 展开更多

关键词 缺陷识别 小波包分析 mea-bp神经网络 无损检测

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GM(1,1)-MEA-BP组合模型电能消耗预测及应用 被引量：3

12

作者 钞寅康 龚立雄 +1 位作者 黄霄 陈佳霖 《重庆理工大学学报（自然科学）》 北大核心 2023年第7期306-314,共9页

为解决传统单一模型泛化能力弱、预测精度低等问题,提出一种GM(1,1)灰色模型和MEA-BP神经网络的组合预测模型,解决了GM(1,1)预测模型对能耗的预测受时间因素影响随机波动大及预测精度较低等问题,融合MEA-BP神经网络并行计算、强容错力... 为解决传统单一模型泛化能力弱、预测精度低等问题,提出一种GM(1,1)灰色模型和MEA-BP神经网络的组合预测模型,解决了GM(1,1)预测模型对能耗的预测受时间因素影响随机波动大及预测精度较低等问题,融合MEA-BP神经网络并行计算、强容错力以及分布式信息存储等优势,减少了因数据波动而影响预测结果精度的情况,解决了误差无法反馈调整等问题。选取1985—2020年全国电能消耗总量为建模数据,与线性回归、三指数平滑、GM(1,1)、BP神经网络、MEA-BP神经网络等模型的预测结果进行分析比较。结果表明:GM(1,1)-MEA-BP组合模型相较于其他模型,预测精度最高,误差值最小,MAPE值达到0.0065,RMSE值达到977.9961。通过实例证明了GM(1,1)-MEA-BP组合模型对电能消耗量预测具备较高的精度,可为国家在能源方面宏观智能调度提供依据。 展开更多

关键词 灰色模型 mea-bp神经网络 电能消耗预测

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基于MEA-BP的水轮机运转特性曲线拟合及应用 被引量：2

13

作者 许力 田佳乐 +2 位作者 齐鹏云 孙思佳 李晓英 《人民长江》 北大核心 2019年第9期141-145,共5页

针对目前水轮机综合特性曲线数据拟合精度的局限性以及水电站运行过程中水轮机参数特性掌握应用不足的问题,利用图形数据提取软件,经数据转换与计算,将获取到的运转特性曲线正常运行区的水头、出力、效率和流量等基本工作参数作为样本数... 针对目前水轮机综合特性曲线数据拟合精度的局限性以及水电站运行过程中水轮机参数特性掌握应用不足的问题,利用图形数据提取软件,经数据转换与计算,将获取到的运转特性曲线正常运行区的水头、出力、效率和流量等基本工作参数作为样本数据,分别应用具有非线性逼近能力的MEA-BP神经网络和传统的BP神经网络对样本进行网络训练和测试,并将测试结果与样本数据进行了对比分析,同时还对误差进行了计算分析。结果表明:两种拟合方法均有效,而且MEA-BP方法的拟合精度优于传统BP方法的拟合精度;利用MEA-BP方法对运转特性曲线进行有效拟合,可为智能水电厂智能调度的自动控制系统设计提供技术支撑;同时也有助于电站运行人员更直观地预判电站机组的运行工作状态,指导电站高效运行。 展开更多

关键词 运转特性曲线 特性曲线拟合 mea-bp神经网络 数据拟合 水轮机 水电站

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基于MEA-BP神经网络的涡轮盘低循环疲劳寿命预测与概率评估 被引量：4

14

作者 闫文慧 高海峰 《力学季刊》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期568-580,共13页

作为航空发动机的关键部件,涡轮盘在高温、高转速的严酷条件下工作.低循环疲劳作为涡轮盘的主要失效模式,对其失效寿命和可靠性有重要影响.涡轮盘的结构复杂性,使得基于仿真数据的疲劳寿命预测和概率评估的难度显著增加,直接使用蒙特
... 作为航空发动机的关键部件,涡轮盘在高温、高转速的严酷条件下工作.低循环疲劳作为涡轮盘的主要失效模式,对其失效寿命和可靠性有重要影响.涡轮盘的结构复杂性,使得基于仿真数据的疲劳寿命预测和概率评估的难度显著增加,直接使用蒙特·卡罗方法(Monte Carlo Method,MCM)的计算量非常大,而传统响应面法(Response Surface Method,RSM)精度达不到计算要求.鉴于思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的方法具有很强的非线性逼近能力,本文探索MEA-BP神经网络和MCM抽样相结合的方法,开展涡轮盘的低循环疲劳寿命预测与概率评估.与MCM、RSM、BP神经网络法进行对比,验证MEA-BP神经网络的优越性.结果表明,MEA-BP神经网络不但可以满足精度要求,而且可以显著提高计算效率.通过灵敏度分析,得出了影响寿命的主要因素,为涡轮盘可靠性设计提供有效依据. 展开更多

关键词 涡轮盘 低循环疲劳 mea-bp 神经网络 概率评估

原文传递

基于MEA-BP的微波加热褐煤温度预测 被引量：10

15

作者 赵瑞勇 周新志 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第10期43-45,48,共4页

对于微波干燥褐煤的温度采样数据具有多峰非平稳特性,采用小波阈值滤波能够较好地保留原始数据的细节信息。而直接使用反向传播(BP)神经网络来建立对微波加热物料温度预测模型,具有预测精度低、收敛速度慢且容易陷入局部极小点等缺点。... 对于微波干燥褐煤的温度采样数据具有多峰非平稳特性,采用小波阈值滤波能够较好地保留原始数据的细节信息。而直接使用反向传播(BP)神经网络来建立对微波加热物料温度预测模型,具有预测精度低、收敛速度慢且容易陷入局部极小点等缺点。采用具有极强全局寻优能力的思维进化算法(MEA)来优化BP(MEA-BP)神经网络的初始权值和阈值。实验结果表明:经MEA-BP神经网络具有更高的预测精度和泛化能力,预测性能得到了显著的提高。 展开更多

关键词 思维进化算法 反向传播(BP)神经网络 小波变换 微波加热 温度预测

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基于MEA-BP神经网络热油管道预测模型研究 被引量：5

16

作者 于涛 李传宪 +3 位作者 张杰 刘丽君 郭悠悠 段坤华 《当代化工》 CAS 2020年第4期751-756,共6页

长输热油管道运行过程中,油温的准确预测是管道安全优化生产的前提。针对以往油温预测方法的误差大,推广应用难等问题,提出利用BackPropagation(BP)神经网络和思维进化算法(MindEvolutionary Algorithm,MEA)优化算法,建立MEA-BP油温预... 长输热油管道运行过程中,油温的准确预测是管道安全优化生产的前提。针对以往油温预测方法的误差大,推广应用难等问题,提出利用BackPropagation(BP)神经网络和思维进化算法(MindEvolutionary Algorithm,MEA)优化算法,建立MEA-BP油温预测模型。利用相关性算法获得模型输入参数,下载处理SCADA系统实际生产数据,对模型进行训练。将MEA-BP预测模型应用于实际生产,油温预测误差为0.49℃,相比理论公式及其它预测模型,具有泛化性好、预测准确性高等特点。通过研究获得基于大数据分析方法可有效实现长输管道业务需要,为管道大数据平台分析应用,未来智能化控制奠定基础。 展开更多

关键词 原油管道 BP神经网络 MEA

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基于MEA-BP的NTC热敏电阻温度传感器非线性补偿研究

17

作者 徐振耀 陈德智 +1 位作者 路达 刘金国 《计算机与数字工程》 2023年第11期2752-2757,共6页

热敏电阻作为温度传感器其阻温特性表现为非线性,在工程实际温度测量中存在一定的非线性误差,精度较低。论文使用NTC热敏电阻温度传感器作为研究对象,针对其存在的非线性问题,通过MEA(思维进化算法)优化BP神经网络模型从而实现对NTC热... 热敏电阻作为温度传感器其阻温特性表现为非线性,在工程实际温度测量中存在一定的非线性误差,精度较低。论文使用NTC热敏电阻温度传感器作为研究对象,针对其存在的非线性问题,通过MEA(思维进化算法)优化BP神经网络模型从而实现对NTC热敏电阻温度传感器的非线性补偿,论文简要阐述了有关温度传感器补偿的相关方法与研究成果,分析了热敏电阻的阻温特性、工作原理,介绍了MEA-BP的模型构建,补偿原理与方法,利用5种评估标准对比传统RBF与BP神经网络模型。结果表明该补偿模型在各个评价指标上均优于传统RBF与BP神经网络,具有补偿精度更好、稳定性更强等优势,在测控、军工、航空等众多领域有一定实用价值。 展开更多

关键词 NTC热敏电阻 思维进化算法 非线性补偿 mea-bp

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基于MEA-BP神经网络的封盒装置滑动轴承故障诊断方法 被引量：4

18

作者 文周 薛美贵 卢飞燕 《轻工机械》 CAS 2020年第3期78-82,共5页

针对封盒装置滑动轴承在生产过程中故障率高、可靠性低的问题,课题组提出了一种基于思维进化算法(MEA)的BP神经网络滑动轴承故障诊断方法。该方法通过多次的趋同和异化操作,不断优化BP神经网络的初始权值和阀值,建立了基于MEA-BP神经网... 针对封盒装置滑动轴承在生产过程中故障率高、可靠性低的问题,课题组提出了一种基于思维进化算法(MEA)的BP神经网络滑动轴承故障诊断方法。该方法通过多次的趋同和异化操作,不断优化BP神经网络的初始权值和阀值,建立了基于MEA-BP神经网络的滑动轴承故障诊断模型。利用样本集训练、测试和验证MEA-BP故障诊断模型,结果表明MEA-BP故障诊断法较未经优化的BP神经网络故障诊断法优势明显,能够较好地用于封盒装置滑动轴承的故障诊断,延长滑动轴承无故障使用时间。课题组的研究可提高包装企业生产效率。 展开更多

关键词 滑动轴承 故障诊断 BP神经网络 思维进化算法(MEA)

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基于MEA-BP算法的IGBT的寿命预测 被引量：4

19

作者 王新春 李锦涛 《电工技术》 2021年第18期116-119,123,共5页

针对IGBT寿命预测问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(MEA-BP)神经网络算法的IGBT结温预测算法模型,确定了集电极-发射极关断电压尖峰峰值为失效预测依据,构建了遗传算法(GA)优化的BP(GA-BP)神经网络算法以及经典BP神经网... 针对IGBT寿命预测问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(MEA-BP)神经网络算法的IGBT结温预测算法模型,确定了集电极-发射极关断电压尖峰峰值为失效预测依据,构建了遗传算法(GA)优化的BP(GA-BP)神经网络算法以及经典BP神经网络算法寿命模型作为对比模型,采用均方误差、平均绝对误差、最大相对误差作为各模型预测性能的评估指标。预测结果表明,基于MEA神经网络的IGBT寿命预测模型均方误差为0.150%,平均绝对百分误差为0.36%,可以更好地实现IGBT寿命的预测。 展开更多

关键词 IGBT 思维进化算法(MEA) 神经网络 寿命预测

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基于MEA-BP的IGBT寿命评估方法研究 被引量：1

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作者 郑金艳 周利华 李琳 《赤峰学院学报（自然科学版）》 2017年第24期23-24,共2页

随着半导体技术的不断发展,功率器件在许多领域都得到了广泛应用.在非平稳工况下,IGBT因使用不当、工作周期长而加速器件的老化和失效,降低其使用寿命.根据IGBT的失效机理和寿命评估方法分析,特征参数选取IGBT的c-e极(集电极-发射集)关... 随着半导体技术的不断发展,功率器件在许多领域都得到了广泛应用.在非平稳工况下,IGBT因使用不当、工作周期长而加速器件的老化和失效,降低其使用寿命.根据IGBT的失效机理和寿命评估方法分析,特征参数选取IGBT的c-e极(集电极-发射集)关断电压尖峰值,由NASA PCo E研究中心提供的IGBT加速老化数据,对相应的数据进行平滑处理,利用MEA-BP建立IGBT的寿命评估模型.结果显示,数据经过一次指数平滑处理的效果一般,对比之下此评估模型的二次指数平滑处理后的效果最好,由此为IGBT寿命评估的进一步分析提供理论依据. 展开更多

关键词 IGBT 寿命评估 关断电压尖峰值 mea-bp

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