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基于小波Elman神经网络的活塞环渗氮质量预测控制

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:5
摘 要:针对活塞环渗氮硬化工序建模困难的情况,通过主成分分析法(PCA)提取氮化工序特征参数,降低了质量模型输入样本维数,建立了基于小波Elman神经网络的活塞环制造关键工序的质量预测模型,实现了工序过程质量
  • 【题 名】基于小波Elman神经网络的活塞环渗氮质量预测控制
  • 【作 者】杨杰 刘桂雄
  • 【机 构】华南理工大学机械与汽车工程学院 广东广州510640
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2009年 第2期 45-48页 共4页
  • 【关键词】活塞环 渗氮硬化 主成分分析法 Elman神经网络 小波神经网络 质量预测
  • 【文 摘】针对活塞环渗氮硬化工序建模困难的情况,通过主成分分析法(PCA)提取氮化工序特征参数,降低了质量模型输入样本维数,建立了基于小波Elman神经网络的活塞环制造关键工序的质量预测模型,实现了工序过程质量波动趋势的预测,为后续的工艺优化和质量改进奠定了基础.结果表明,文中方法可以有效地改进渗氮硬化工序的质量控制,所建立的质量预测模型对输出质量特征值的预测准确率达到89%,具有比标准Elman网络更好的预测精度和收敛速度.
 
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  • (1) 活塞环,渗氮硬化,主成分分析法,Elman神经网络,小波神经网络,质量预测
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