自动化仪表第39卷图2神经元结构图Fig．2Structureofneuron神经元的输出为:hwb(x)=f(wTx)=f∑3i=1Wixi(+b)(12)式中:f(x)为激活函数。2．2．2LSTMLSTM是一种时间递归神经网络。在普通的深度神经网络中，每层的节点都是无连接的。若问题的当前状态和之前状态有关联时，易导致处理结果不佳，所以循环神经网络(N)可以通过在隐含层神经元增加递归的边，从而使神经网络有记忆性，以解决此问题［8-9］监测系统的设计-数控滚圆机滚弧机张家港液压钢管滚圆机滚弧机。循环神经网络结构如图3所示。ＲNN相当于根据时间序列展开的一个多层深层神经网络(d由于层数很多，有可能会出现梯度消失的问题［10］本文由公司网站全自动滚圆机网站采集转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji168.com/ 。图3循环神经网络结构图FLSTM在算法中加入了细胞。LSTM分子示意图如图4所示。图4LSTM分子示意图Fig．4StructureofLSTMcellLSTM同时增加了input、foget和output三种分子来控制历史信息的使用，以解决ＲNN在训练中梯度的错误累计。3基于蚁群算法的发电调度3．1问题描述建立发电煤耗量预测模型后，在此基础上进行发电负荷的智能分配工作。本文目标是在全厂范围内实现总的煤耗量最低。如果寻求最优解，则需要遍历所有的发电负荷，从中取得最小的总煤耗。显然智能发电调度是一个NP-hard问题。对于NP-hard问题，通常寻求次优解。常用的方法有等效微增率方法。该方法计算效果较差;动态规划法和遗传算法，其计算性能较差。当问题的规模较大，不能满足系统的实时性。综合计算效果和性能，随着信息技术的发展,为了提高PE管道的焊接质量,设计了基于"互联网+"的PE管道智慧焊接检测系统。通过指纹验证,完成了焊接人员身份的智慧识别;通过北斗定位技术,完成了焊接地点的智慧定位;通过焊接参数的无线传输,完成了焊接结果的智慧判断。采用STM32F103RCT6作为硬件平台,添加了R305指纹识别、CH376SU盘管理、北斗定位、KS97无线通信、蓝牙等功能模块,完善了系统设计。该监测系统实时性好,在焊接结束后的10 s内即可得到焊接结果;定位精度高,焊口定位误差最高仅为3 m;评价正确率高达90%。该系统体积小、功能全、稳定性好,能够实时监测影响PE管道焊接质量的三个要素(焊接人员、焊接地点、焊接结果),已经成功应用于实际工作中。 监测系统的设计-数控滚圆机滚弧机张家港液压钢管滚圆机滚弧机本文由公司网站全自动滚圆机网站采集转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji168.com/