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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：一种基于人工智能算法的柴油机电子调速自适应方法，先将柴油机的电流、转速数据进行标准化处理，划分数据集，在神经网络训练之前采用粒子群算法对初始特征参数进行寻优，然后基于目标函数和寻优后的特征参数构建BP神经网络，并对网络进行优化，之后根据BP网络输出的权重矩阵和偏置值重构特征参数，并利用智能算法进行自适应寻优，优化输出各节点特征参数，最终利用本发明低延迟的特点进行柴油机转速自适应调控。本发明通过智能算法对神经网络初参数的寻优以及最终重构特征参数的优化输出，将决策时间降低至毫秒级别，提高了神经网络的训练速度和精度，进一步通过自适应调控使得柴油机转速波动更小，控制效果更好，有利于实际工程应用。
主权项：1.一种基于人工智能算法的柴油机电子调速自适应方法，其特征在于，包括如下步骤：1将安装在柴油机上的传感器采集的柴油机电流、转速数据采用Z-Score方法进行标准化处理，得到归纳统一样本的统计分布性；2将标准化处理后的数据划分为训练集和测试集，并在神经网络训练之前采用粒子群算法即PSO算法对神经网络初始特征参数进行寻优；3基于目标函数和步骤2中采用PSO算法所得到初始特征参数构建BP神经网络，并利用训练集进行网络训练，正向传播时损失函数添加L2正则化，且在BP神经网络的反向传播过程中应用Adam优化器进行反向传播优化；4根据步骤3中BP神经网络输出的权重矩阵和偏置值，重构特征参数数值，并应用蚁狮-遗传算法即ALO-GA对各输出节点的特征参数进行自适应寻优，最终利用低延迟、高精度的特点进行柴油机转速自适应调控。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 一种基于人工智能算法的柴油机电子调速自适应方法
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