针对木材干燥系统具有非线性、强耦合的特性,难以建立准确的数学模型,提出一种基于小波神经网络的建模方法。新方案研究-数控滚圆机电动液压滚圆机滚弧机价格低电动滚圆机多少钱通过木材干燥窑内木材含水率传感器、温度传感器和湿度传感器采集的数据建立小波神经网络模型,并通过模型预测木材含水率传感器的测量值。小波神经网络将BP神经网络在非线性问题上自学习的能力与小波表征信号局部信息的能力相结合,具有很强的自适应分辨性和容错能力。新方案研究-数控滚圆机电动液压滚圆机滚弧机价格低电动滚圆机多少钱利用实际木材干燥过程中采集的数据作为训练样本进行仿真实验。结果表明:小波神经网络方法建立的模型能够预测木材含水率传感器的测量值,模型泛化能力强,预测精度高于BP神经网络建立的模型,验证了小波神经网络对木材干燥窑内传感器建模的可行性和有效性。 可知，小波神经网络预测曲线的波动范围较小，奇异点数目明显少于BP神经网络的，小波神经网络预测曲线比BP神经网络预测曲线更加接近木材含水率的实际测量值木材含水率/%051015202530样本数(a)%BP神经网络预测曲线图(a测量值预测值样本数(b)%小波神经网络预测曲线图(b)测量值预测值图2模型预测曲线图图3是2种模型的预测误差图，由图3可知，小波神经网络的预测曲线误差明显小于BP神经网络的预测曲线误差。BP神经网络模型的预测效果不好，模型预测得到的木材含水率与实际测量值偏差较大， 本文由张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机网站采集网络资源整理!     http://www.gunyuanji168.com/最大误差超过了2%。小波神经网络模型的预测效果很理想，模型预测得到的木材含水率与实际测量值偏差很小，误差均小于0．8%。2．3模型预测结果分析小波神经网络利用木材干燥窑内传感器的测量值建立模型时没有出现神经网络建模常见的“过适配”现象，对柞木建立的小波神经网络模型比BP神经网络模型的预测精度更高，符合实际木材干燥过程的工艺要求。树种柞木的BP神经网络模型预测误差和小波神经网络模型预测误差如表1所示。表1BP神经网络模型和小波神经网络模型预测误差表TP神经网络0．51800．7197小波神经网络0．13000．3606将木材干燥窑内木材含水率传感器、温度传感器和湿度传感器采集的数据作为样本数据，本文分别用BP神经网-3012误差/%051015202530样本数(a)%BP神经网络预测曲线误差图(a)基于声检测原理的地面标记已成为当今管道技术的发展趋势,针对目前管道地面标记难和精度低的问题,提出了一种高灵敏度、具有良好的低频性能和较低功耗的MEMS矢量传感器。针对该矢量传感器在地面标记时存在的左右弦模糊的问题,提出了一种新的研究方案,通过理论分析和实验验证得出该方案的正确性。通过实验得出:定向角度平均误差在5°以内,满足工程需要。 新方案研究-数控滚圆机电动液压滚圆机滚弧机价格低电动滚圆机多少钱 本文由张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机网站采集网络资源整理!     http://www.gunyuanji168.com/