提出一种基于工业色谱仪的软测量建模方法,并针对碳五馏分分离过程中的精馏脱炔烃塔塔底成分估计问题,建立了合适的工业软测量模型。介绍了工业色谱仪在线质量检测原理和LM-BP神经网络模型的建立,并利用工业色谱仪在线检测的质量数据进行系统的在线和周期性模型更新,提高了软测量模型的在线估计精度。研究结果表明,基于工业色谱仪的LM-BP神经网络模型是一种有效的软测量建模方法。

针对传统人椅弹射六自由度仿真中利用线性插值获取气动系数,研究借助Matlab/Simulink平台,提出了基于Levenberg-Marquardt (L-M)算法的BP神经网络气动参数预测模型,同时引入WGS84重力模型和ISA国际标准大气模型,利用四元数法构建了弹射出舱阶段与自由飞阶段的六自由度仿真平台,获得了某型弹射座椅0-0、450km/h和850km/h三种弹射工况下姿态与轨迹仿真曲线,并与试验和利用线性插值法计算获得的天向轨迹曲线进行对比分析,结果表明在0-0和450km/h中低速弹射状态下,利用LM-BP神经网络气动参数预测模型获得的天向轨迹仿真精度要大幅优于利用线性插值法计算得到的精度;而在850km/h高速弹射试验仿真中两者相对精度相当,从而验证了LM-BP神经网络气动参数预测模型和人椅弹射六自由度仿真平台的准确性与可靠性。

针对采煤机液压系统故障率高,故障种类多样的问题,使用基于LM-BP神经网络对采煤机液压系统故障进行故障诊断。首先对常见故障类型进行分类,制作故障样本库,然后设计并训练基于LM-BP神经网络的采煤机液压系统故障分类模型,最后与BP神经网络模型性能对比,结果表明,模型的故障辨识率和识别速度更好。

利用Matlab2010a中Simulink系统的SimHydraulics模块，建立某爆破扫雷器电液伺服系统的模型，在以PRMS为输入信号的基础上研究LM—BP神经网络的辨识问题，对此非线性系统进行离线辨识实验。实验结果验证了该建模方法的有效性。