人工神经网络论文

4.人工神经网络

人的思维有两种不同的基本方式:逻辑和直觉。逻辑思维是指按照逻辑规则进行推理的过程；首先，它将信息转换成概念，并用符号表示出来。然后，根据符号运算以串行方式进行逻辑推理。这个过程可以写成串行指令让计算机执行。而直觉思维是将分布的信息进行综合，结果是突发的想法或者解决问题的方法。这种思维方式的根本点在于以下两点:1。信息通过神经元上的激励方式在网络上分布；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

人工神经网络是模拟人类思维的第二种方式。这是一个非线性动态系统，其特点是信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但是由大量神经元组成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

4.1人工神经网络的学习原理

人工神经网络首先要按照一定的学习准则进行学习，然后才能工作。以人工神经网络识别手写字母“A”和“B”为例，规定“A”输出“1”，“B”输出“0”。

所以网络学习的准则应该是:如果网络做出了错误的判断，网络要通过网络学习来降低下次犯同样错误的可能性。首先在(0，1)的区间内给网络的每个连接权取一个随机值，将“a”对应的图像模式输入网络。网络将输入模式加权相加，与阈值比较，然后进行非线性运算，得到网络的输出。在这种情况下，网络输出为“1”和“0”的概率分别为50%，这意味着它是完全随机的。此时，如果输出为“1”(结果正确)，则增加连接权重，使网络再次遇到“A”模式输入时仍能做出正确判断。

如果输出为“0”(即结果错误)，则向降低综合输入权重的方向调整网络连接权重，旨在降低网络下次遇到“A”模式输入时犯同样错误的可能性。有了这个操作调整，当几个手写字母“A”和“B”依次输入网络，按照上述学习方法通过网络学习几次后，网络判断的正确率会大大提高。这说明网络已经成功学习了这两种模式，并且在网络的每一个连接权值中都记忆了这两种模式。当网络再次遇到这些模式中的任何一种，都可以做出快速准确的判断和识别。一般来说，一个网络包含的神经元越多，它能记住和识别的模式就越多。

4.2人工神经网络的优缺点

人工神经网络模拟了大脑神经元的组织模式，具有人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了一条新的途径。神经网络具有以下优点:

(1)并行分布式处理

由于人工神经网络中神经元的排列不是混沌的，往往是分层的或者按规则的顺序排列，信号可以同时到达一组神经元的输入端，非常适合并行计算。同时，如果把每个神经元看作一个小的处理单元，整个系统可以是一个分布式计算系统，避免了以前的“匹配冲突”、“组合爆炸”、“无限递归”等问题，推理速度快。

(2)可学习的习惯

相对较小的人工神经网络可以存储大量的专家知识，可以根据学习算法模拟真实环境，或者使用样本指导系统(称为教师学习)，或者自适应学习输入(称为无教师学习)，不断自动学习，提高知识的存储。

(3)健壮性和容错性

由于大量神经元及其互连具有联想记忆和联想映射的能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少数神经元失效或出错，不会严重影响系统的整体功能。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄阶”问题。

(4)概括能力

人工神经网络是一种大规模的非线性系统，它提供了系统自组织和协作的潜力。它可以完全逼近复杂的非线性关系。当输入稍有变化时，其输出能与原输入产生的输出保持相当小的差距。

(5)具有统一的内部知识表示，任何知识规则都可以通过学习实例存储在同一个神经网络的连接权值中，便于知识库的组织和管理，通用性强。

虽然人工神经网络有许多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络不可避免地有自己的弱点:

(1)最严重的问题是无法解释自己的推理过程和推理依据。

(2)神经网络无法向用户提出必要的问题，当数据不足时，无法工作。

(3)神经网络把所有问题的特征变成数字，把所有的推理变成数值计算，结果必然是信息的损失。

(4)神经网络的理论和学习算法有待进一步完善。

4.3神经网络的发展趋势及其在柴油机故障诊断中的可行性

神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一种新型的知识表达系统，不同于传统专家系统的高层逻辑模型。它是一个低层的数值模型，信息处理是通过大量简单的处理元素(节点)之间的相互作用来进行的。由于其分布式的信息保持模式，为专家系统的知识获取、表达和推理提供了一种全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能和分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中不确定知识的表示、获取和并行推理问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权重和阈值的形式存储在网络中，利用网络的信息保留性完成不精确的诊断推理，更好地模拟了专家基于经验和直觉而非复杂计算的推理过程。

但这项技术是多学科知识的交叉应用领域，是一门不成熟的学科。一方面，设备的故障相当复杂；另一方面，人工神经网络本身仍有许多缺点:

(1)受限于脑科学现有的研究成果。由于生理实验的难度，对人脑的思维和记忆机制的认识还很肤浅。

(2)尚未建立完整成熟的理论体系。目前，已经提出了许多人工神经网络模型。综上所述，这些模型一般都是由节点及其互连构成的有向拓扑网络，节点间的互连强度构成的矩阵可以通过某种学习策略来建立。但是仅仅这个* * *还不足以形成一个完整的体系。这些学习策略大多各自为政，无法统一在一个完整的框架内。

(3)具有强烈的战略色彩。这是在没有统一基础理论支持的情况下解决一些应用的自然结果。

(4)与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术永远不可能完全取代传统计算技术，只能在某些方面对其进行补充，因此需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。

虽然目前人工神经网络存在许多不足，但神经网络与传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是未来研究和应用的重点。它最大限度地发挥了两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合浅层经验推理；专家系统的特点是符号推理，适用于深层逻辑推理。智能系统并行运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又满足了状态监测和故障诊断的实时性要求。它既强调符号推理，又强调数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特点和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展和完善，它将在智能故障诊断中得到广泛应用。

根据神经网络的上述优点和缺点，将神经网络与传统的专家系统相结合，建立一个所谓的神经网络专家系统是一种研究趋势。理论分析和应用实践表明，神经网络专家系统结合了两者的优点，得到了更广泛的研究和应用。

离心式制冷压缩机的结构和工作原理与离心式鼓风机非常相似。但其工作原理与活塞式压缩机有着本质的区别。它不是通过减少汽缸容积来增加蒸汽的压力，而是依靠动能的变化。离心式压缩机具有带叶片的工作轮。工作轮转动时，叶片带动蒸汽运动或使蒸汽获得动能，然后将部分动能转化为压力能，使蒸汽的压力增加。这种压缩机因工作时不断吸入制冷剂蒸气并沿径向甩出，故称为离心式压缩机。其中，根据压缩机内安装的工作轮数量，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，则称为单级离心式压缩机，如果由几个工作轮串联组成，则称为多级离心式压缩机。在空调中，因为增压较少，一般是单级，其他方面使用的离心式制冷压缩机大多是多级。单级离心式制冷压缩机的结构主要由工作轮、扩压器和蜗壳组成。压缩机工作时，制冷剂蒸汽从吸汽口轴向进入吸汽室，来自蒸发器(或中冷器)的制冷剂蒸汽在吸汽室的分流作用下被引导均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也叫叶轮，是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有工作轮才能将能量传递给蒸汽)。在叶片的作用下，蒸汽随着作功旋转高速旋转，同时由于离心力的作用，在叶片通道内流动，使蒸汽的压力和速度得到提高。从工作轮出来的蒸汽以逐渐扩大的横截面面积进入扩散器4(因为蒸汽以高流速从工作轮出来，所以扩散器部分地将动能转换成压力能，从而增加蒸汽的压力)。当蒸汽流过扩散器时，速度降低，压力进一步增加。穿过扩散器蒸汽被收集在蜗壳中，然后通过排气口被引导至中间冷却器或冷凝器。

二、离心式制冷压缩机的特点和特性

与活塞式制冷压缩机相比，离心式制冷压缩机具有以下优点:

(1)单机制冷量大。制冷量相同时，体积小，占地面积小，重量比活塞轻5 ~ 8倍。

(2)由于没有蒸汽阀、活塞环等易损件，没有曲柄连杆机构，所以具有工作可靠、运行平稳、噪音低、操作简单、维护费用低等优点。

(3)工作轮与机壳之间没有摩擦，不需要润滑。因此，制冷剂蒸汽不与润滑油接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。

(4)制冷量调节经济方便，调节范围大。

(5)对制冷剂的适应性差，某一结构的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。

(6)因为适用分子量比较大的制冷剂，所以只适用于制冷量大的，一般在250000 ~ 300000大卡/小时以上..如果制冷量太小，要求流量小，流道窄，流阻高，效率低。但经过近几年的不断改进，空调用离心式制冷压缩机的单台制冷量可以小到654.38+百万大卡/小时。

制冷与冷凝温度和蒸发温度的关系。

根据物理学，旋转体动量矩的变化等于外力矩，那么

T=m(C2UR2-C1UR1)

两边乘以角速度ω，你得到

Tω=m(C2UωR2-C1UωR1)

也就是说，主轴上的外力n为:

N=m(U2C2U-U1C1U)

将上述公式两边除以m，得到叶轮对单位质量制冷剂蒸气所做的功，即叶轮的理论能头。U2 C2

ω2c 2 ur 1r 2ω1c 1u 1c2rβ离心式制冷压缩机的特性是指理论能头与流量的关系，也可以表示为制冷量。

w = U2C2U-u 1c 1U≈U2C2U

(因为进口的C1U≈0)

C2U = U2-C2RCTGβC2R = Vυ1/(A2υ2)

所以有

W= U22(1-

Vυ1

ctgβ)

2 2U2

式中:v为叶轮吸入蒸汽的体积流量(m3/s)

υ 65438+υ 2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容(m3/kg)。

A2，U2 ——叶轮外缘的出口面积(m2)和圆周速度(m/s)。

β-叶片安装角度

从上式可以看出，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度和叶轮吸入蒸汽的体积流量有关。对于一定结构、一定转速的压缩机，U2、A2、β都是常数，所以理论能量头W只与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。

根据离心式制冷压缩机的特点，宜采用分子量相对较大的制冷剂。目前离心式冰箱使用的制冷剂有F-11、F-12、F-22、F-113、F-110。目前国内空调用离心式压缩机应用最广泛的是F-11和F-12，通常在蒸发温度不太低、制冷量较大的情况下选择离心式制冷压缩机。另外，在石油化工行业，离心式制冷压缩机使用丙烯和乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才使用氨作为制冷剂。

三、离心式制冷压缩机的调整

离心式制冷压缩机和其他制冷设备构成了一个统一的能源供应和消耗系统。制冷机组运行时，只有通过压缩机的制冷剂流量与通过设备的制冷剂流量相等，且压缩机产生的能量落差与制冷设备的阻力相适应，制冷系统的工况才能保持稳定。然而，冰箱的负载总是随着外部条件和用户对制冷量的使用而变化。因此，为了满足用户对冷负荷变化和安全经济运行的需求，需要根据外界变化对制冷机组进行调节。离心式制冷机组制冷量的调节包括:改变压缩机转速1；2采用可旋转的进口导叶；3改变冷凝器的进水口；4进气节流等方式，其中最常用的是旋转进气导叶调节和进气节流调节。所谓旋转进口导叶调节，就是旋转压缩机进口的导叶，使进入叶轮的蒸汽产生旋流，使工作轮增加的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前面的进汽管道上安装一个调节阀。如果要改变压缩机的工况，调节阀门的大小，通过节流降低压缩机入口处的压力，从而调节制冷量。调节离心式压缩机制冷量最经济有效的方法是改变进口导叶的角度，从而改变进入叶轮的蒸汽的速度方向(C1U)和流量V。但是，流量V必须控制在稳定的工作范围内，以避免效率下降。