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摘要:
研究地铁车辆火灾温度识别问题,分析地铁车辆车载大功率设备表面温度场及相关特殊位置温度场,温度是表明设备正常运行的一个重要条件,适时获取设备表面的实时温度状态信息有利于安全,但大功率设备的分散性,被测设备温度测点位置选择比较多及测点温度的相关性,同时设备的温度状态信息又受多种因素影响.由于引入了神经网络非线性拟合能力,建立GA-BP算法对任务分解神经网络组采用分布式单片机系统,通过搭建实验平台与仿真软件实现各个大功率设备测点温度状态模式的实时识别,对表面测点与特殊点相关识别及温度加强报警识别.试验结果表明,可以满足识别要求,为应用提供了可靠的安全保证依据.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 GA-BP算法应用于分布式温度状态实时识别
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 大功率设备表面温度 遗传算法 实时识别 相关识别 温度特征识别
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 人工智能与专家系统
研究方向 页码范围 204-208
页数 分类号 TP183
字数 4879字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.02.052
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭其一 同济大学电信工程学院 131 841 12.0 24.0
2 朱春鸯 同济大学电信工程学院 3 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
大功率设备表面温度
遗传算法
实时识别
相关识别
温度特征识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
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