王传英
- 作品数：12 被引量：71H指数：4
- 供职机构：辽宁工程技术大学更多>>
- 发文基金：辽宁省教育科学规划课题辽宁省教育厅基金资助项目辽宁省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 基于信息融合技术的电机故障诊断被引量：2
- 2006年
- 为了从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别和准确诊断,将数据融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。首先在数据融合级上对故障特征量进行分类处理,然后采用多层神经网络进行故障特征级融合和电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DS(DempserShafer)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明,该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,能够满足诊断的实时性要求。
- 冯爱伟付华徐耀松王传英
- 关键词：信息融合神经网络电机故障诊断
- 模糊数据融合算法在煤矿安全系统中的应用被引量：15
- 2005年
- 采用多传感器对煤矿井内的温度和通风量进行监测,基于模糊系统理论,提出一种应用多传感器模糊数据融合的融合检测方法,将多个传感器所获取的信息模糊化,经过融合中心的合成运算和决策规则,获取矿井温度和通风量状态的精确估计。
- 王传英付华
- 关键词：数据融合
- 矿井自然发火监测装置及其监测方法
- 本发明属煤矿生产安全监测设备，特别涉及一种矿井自然发火监测装置及其监测方法，由电源电路(10)、模入通道电路(2)、液晶显示电路(3)、声光报警电路(6)、执行器电路(7)、光电隔离电路(8)、开关量传感器电路(9)组成...
- 付华王传英杜晓坤
- 文献传递
- 基于信息融合技术在煤层自然发火预测系统中的研究
- 矿井火灾的防治一直是煤炭工业安全生产的重点问题。由于矿井下的综合环境比较复杂，各种影响因素较多，使用传统的单一预测方法不能可靠有效的预测煤层自然发火。本文采用信息融合技术，综合矿井内多源信息，实现煤矿自然发火的精确预测。...
- 王传英
- 关键词：自然发火信息融合遗传算法
- 文献传递
- 矿井自然发火监测装置及其监测方法
- 本发明属煤矿生产安全监测设备，特别涉及一种矿井自然发火监测装置及其监测方法，由电源电路(10)、模入通道电路(2)、液晶显示电路(3)、声光报警电路(6)、执行器电路(7)、光电隔离电路(8)、开关量传感器电路(9)组成...
- 付华王传英杜晓坤
- 文献传递
- 基于信息融合技术的电机故障诊断被引量：13
- 2006年
- 为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将数据融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S(DempserShafer)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明,该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。
- 付华冯爱伟单亚峰徐耀松王传英
- 关键词：信息融合证据理论神经网络电机故障诊断
- 小区五表远传集抄预付费智能管理系统
- 本实用新型属自动化管理系统，特别涉及一种对各用户的冷、热水、煤气、电、供热的小区五表远传集抄预付费智能管理系统，由五表电路(1)、存储电路(2)、执行电路(5)、CD显示电路(6)、输入通道电路(8)和电源电路(9)组成...
- 付华王传英
- 文献传递
- 基于单神经元控制器的异步电动机矢量控制被引量：34
- 2006年
- 文中提出了采用单神经元智能控制器代替传统PID控制器以改善异步电动机矢量控制的性能。在分析单神经元控制器结构与控制原理的基础上,为了提高单神经元控制器的学习能力与自适应性,将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,运用改进的学习与控制算法,实现单神经元控制器的参数优化与在线自动调整。采用Matlab软件建立单神经元控制器与异步电动机矢量控制模型,进行仿真研究;并将单神经元控制器的控制软件应用于异步电动机矢量系统,进行实验研究。仿真与实验结果表明,单神经元控制器可以改善异步电动机矢量控制的性能,具有较强的自适应性与鲁棒性。
- 付华冯爱伟徐耀松王传英孟宪敬
- 关键词：PID控制器单神经元异步电动机矢量控制自适应性
- 信息融合在煤层自然发火预测系统中的应用研究被引量：4
- 2006年
- 采用多传感器对煤自然发火的指标气体和参量进行监测,以80C196KC单片机作为中央处理器。该系统利用信息融合技术对各种参量信息进行融合运算和决策,实现煤层自然发火的早期预测预报。
- 付华王传英冯爱伟王杰
- 关键词：煤矿信息融合自然发火80C196KCCAN总线
- 基于神经网络技术的异步电机控制被引量：2
- 2005年
- 针对常用的传统PID控制在提高异步电动机调速性能方面存在的瓶颈问题,本文提出了一种新型的单 神经元控制算法以实现异步电动机的矢量控制。在分析单神经元控制器基本工作原理的基础上,为了加快神经 元权值的学习训练速度,采用梯度下降法与变步长法相结合的控制算法,并利用MATLAB软件建立新型单神 经元控制器与异步电动机调速系统的仿真模型,在计算机上进行了仿真,最后在笼型异步电动机上进行了应用 实验。仿真与实验表明,这种单神经元控制器具有良好的自学习与自适应能力,可以改善调速系统的动态与静 态性能,提高异步电动机的跟踪能力。
- 冯爱伟付华王传英徐耀松
- 关键词：神经网络神经元异步电动机矢量控制自适应性
