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基于人工智能的本质安全参致评定设计与实现

作　者: 赵宏
导　师: 丁国萍；徐建平
学　校: 上海交通大学
专　业: 仪器仪表工程
关键词: 人工智能电气设备防爆本质安全参数评定 Matlab
分类号: X913.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 21次
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内容摘要

本课题从电气防爆理论入手,深入阐述了电气设备防爆在现代化工业中的重要意义。本质安全防爆技术因其具有产品安全可靠性高、体积小、重量轻、可带电维护、制造简单的优点在电气设备防爆技术中占有至关重要的地位。目前国内外防爆检验机构对本质安全电气设备的检验与评定主要依赖于参考曲线及火花试验装置。本文结合本质安全型防爆技术基本原理,分析了这两种传统检验方式的局限性,探讨了影响本质安全型电气设备评价中关于电火花点燃的原理,归纳了影响火花点燃能力的主要因素及它们之间的非线性、不确定性关系。人工智能是一门模拟人类思维及生物行为特性来解决较复杂问题的新兴技术科学。人工神经网络和遗传算法是人工智能中的两个重要领域,二者分别对人脑生理结构及生物进化行为进行模仿,可用来解决一些难以找到传统数学模型的非线性优化问题。本文通过火花点燃试验,采集到大量试验数据;应用多层前向误差反向传播神经网络(BP神经网络)技术构建本质安全参数评定模型,论述了BP网络模型构建中的重要参数的筛选与设定;引入遗传算法对构建的网络进行初始值的优化以克服BP网络过分依赖初始权值、阈值,并易于陷入局部极小点的缺点;采用Matlab神经网络和遗传算法工具箱建立本质安全参数评定模型。最后通过火花点燃试验验证了所建立模型的实用性。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第1章绪论  8-11
  1.1 研究背景和意义  8-9
  1.2 本课题的历史与现状  9-10
    1.2.1 本质安全防爆技术的研究概况  9
    1.2.2 计算机在本质安全技术中的应用  9-10
  1.3 本课题研究的主要工作  10-11
第2章本质安全参数评定原理  11-19
  2.1 本质安全防爆技术概念及特点  11-12
  2.2 本质安全系统的参量认可方式  12-13
  2.3 本质安全电路参数评定的传统方法  13-15
    2.3.1 最小点燃曲线法  13-14
    2.3.2 火花点燃试验法  14-15
  2.4 影响火花点燃能力的因素分析  15-19
    2.4.1 气体种类影响  16
    2.4.2 电路性质影响  16-17
    2.4.3 电气参数影响  17-19
第3章本课题实现的理论方法及工具介绍  19-29
  3.1 概述  19
  3.2 人工神经网络介绍  19-23
    3.2.1 人工神经网络的提出  19-20
    3.2.2 人工神经网络的优越性  20-21
    3.2.3 人工神经元模型和网络结构  21-22
    3.2.4 人工神经网络的学习方式及规则  22-23
  3.3 遗传算法介绍  23-26
    3.3.1 遗传算法概述  23
    3.3.2 遗传算法的特点  23-24
    3.3.3 遗传算法的实现步骤  24-26
  3.4 Matlab 介绍  26-29
    3.4.1 Matlab 综述  26
    3.4.2 Matlab 神经网络工具箱  26-27
    3.4.3 Matlab 遗传算法工具箱  27-29
第4章本质安全参数评定模型的建立与实现  29-46
  4.1 网络类型的选择  29-35
    4.1.1 BP 网络概述  29
    4.1.2 BP 网络的激活函数  29-30
    4.1.3 BP 网络的结构及算法  30-33
    4.1.4 BP 网络的缺点及改进方法  33-35
  4.2 训练样本的确定及归一化处理  35-37
  4.3 网络结构的确定  37-38
  4.4 网络初始值的优化  38-39
  4.5 训练参数的设定  39-40
    4.5.1 学习速率的设定  39
    4.5.2 期望误差的设定  39
    4.5.3 训练次数的设定  39-40
  4.6 建模及程序实现  40-44
    4.6.1 评定模型的最终确定  40-41
    4.6.2 Matlab 程序实现步骤  41
    4.6.3 训练结果及误差  41-44
  4.7 在火花试验中的验证  44-46
第5章总结与展望  46-48
  5.1 总结  46
  5.2 未来展望  46-48
参考文献  48-51
附录 1 最小点燃曲线  51-57
附录 2 程序清单  57-60
致谢  60-61
作者攻读学位期间录用的论文  61-63

基于人工智能的本质安全参致评定设计与实现

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