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长输管道信号降噪及工况识别方法研究 被引量:10
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作者 余东亮 张来斌 +2 位作者 梁伟 叶迎春 王朝晖 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期937-941,共5页
鉴于长输管道中微弱负压波信号往往淹没在强背景信号及噪声中而被过滤掉等特点,应用局部投影降噪法结合小波包分析技术进行信号降噪。首先,将采样序列通过相重构,在高维的相空间上将背景噪声信号以及负压波特征信号分解到不同的子空间上... 鉴于长输管道中微弱负压波信号往往淹没在强背景信号及噪声中而被过滤掉等特点,应用局部投影降噪法结合小波包分析技术进行信号降噪。首先,将采样序列通过相重构,在高维的相空间上将背景噪声信号以及负压波特征信号分解到不同的子空间上,利用子空间的重构,分离出强背景信号及含有少量随机噪声的负压波特征信号,然后对这两类信号分别进行小波包分析,提取弱特征信号,保留拐点信息。试验表明,两者结合能大幅提高信号的信噪比。此外,油气管道调节频繁、工况复杂多变也给相似信号准确识别带来困难,易造成误报警和漏报警。应用双权值神经网络识别各种工况信号,通过构造多种封闭超曲面完成对样本空间的最佳覆盖,增强样本空间划分能力,提高识别效果。该方法具有较强的工况识别能力,识别效果优于BP网络和RBF网络。 展开更多
关键词 长输管道 信号降噪 工况识别 局部投影法 双权值神经网络
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基于声信号识别的水下焊接质量检测方法研究 被引量:1
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作者 纪晓东 程天宇 +1 位作者 华亮 张新松 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期562-570,共9页
水下焊接的应用领域广泛,但其焊接质量难以保障。针对水下焊接处理过程中存在的非线性程度高、参数耦合性强以及检测效率低等问题,提出了一种新的基于声信号识别的水下焊接质量检测方法。该方法通过在水下构建基于声信号采集的监测系统... 水下焊接的应用领域广泛,但其焊接质量难以保障。针对水下焊接处理过程中存在的非线性程度高、参数耦合性强以及检测效率低等问题,提出了一种新的基于声信号识别的水下焊接质量检测方法。该方法通过在水下构建基于声信号采集的监测系统,实时采集焊件焊接过程中的声信息,并通过对声信号进行滤波降噪处理和特征提取,构建双权值神经网络(double-weight neural network, DWNN)模型。该模型具有优秀的高维数据非线性拟合能力,可实现水下焊接多参数与声信号多特征之间的非线性映射,且在小样本情况下仍能实现高精度的模式识别。以高强度低碳合金钢——HSLA-115钢作为焊接对象,开展水下焊接质量检测实验。结果表明,DWNN模型应用于水下焊接质量检测的识别精度可达100%。研究结果可为水下焊接工艺的优化和水下焊件专家知识库的构建提供参考依据。 展开更多
关键词 水下焊接 声信号 特征提取 双权值神经网络
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双权值网络在电源管理中的应用研究 被引量:2
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作者 金骥 鲁华祥 王守觉 《微计算机信息》 2009年第1期197-199,共3页
本文阐述了一种基于双权值神经网络的数据拟合学习算法,并在此基础上提出一种将其应用于系统电源管理的新算法。双权值神经网络通过学习系统中的历史空闲段长度,对未来将产生的空闲段长度进行预测,使得系统能够根据预测结果自动切换其... 本文阐述了一种基于双权值神经网络的数据拟合学习算法,并在此基础上提出一种将其应用于系统电源管理的新算法。双权值神经网络通过学习系统中的历史空闲段长度,对未来将产生的空闲段长度进行预测,使得系统能够根据预测结果自动切换其运行的状态,从而达到降低功耗的目的。实验证明:较传统的电源管理算法,本算法能进一步提高系统的正确关断率、降低系统在空闲时段的功耗。 展开更多
关键词 双权值神经网络 电源管理 数据拟合
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Apply the Double-Weight Neural Network to Dynamic Power Management
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作者 JIN Ji LU LU Hua-xiang WANG Shou-jue 《微计算机信息》 2009年第1期200-202,共3页
This paper expounds a data-fitting algorithm for the double-weight neural network,and presents a new algorithm for the system's power management on the base of that.The double-weight neural network learns knowledg... This paper expounds a data-fitting algorithm for the double-weight neural network,and presents a new algorithm for the system's power management on the base of that.The double-weight neural network learns knowledge from the past idle periods of the system,and predicts the lengths of the coming idle periods.As a result of that,the system can switch its running states and re- duce the power dissipation according to the predictive values.The results of the experiments prove that this algorithm shows a better performance in increasing the right rate of shutting down and reducing the power consumption than other traditional ones. 展开更多
关键词 计算机网络 动力管理 运算法则 网络技术
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基于双权值神经网络的煤气炉系统优化
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作者 张有正 《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》 2014年第3期38-42,共5页
一般的化工过程的输入输出系统具有高度的非线性特性,双权值神经网络具有较强的逼近与泛化能力,用工厂的实测数据,用双权值神经网络很好地逼近了一个煤气炉系统。利用遗传算法全局寻优的特点,找到了系统的若干组可行输入,并根据能耗评估... 一般的化工过程的输入输出系统具有高度的非线性特性,双权值神经网络具有较强的逼近与泛化能力,用工厂的实测数据,用双权值神经网络很好地逼近了一个煤气炉系统。利用遗传算法全局寻优的特点,找到了系统的若干组可行输入,并根据能耗评估,得到系统的最优输入。利用双权值神经网络及遗传算法为系统优化提供了一套解决方案。 展开更多
关键词 双权值神经网络 遗传算法 系统优化 煤气炉 节能降耗
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电流自适应控制抑制开关磁阻电机转矩脉动 被引量:4
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作者 党选举 苗茂宇 +2 位作者 姜辉 伍锡如 李珊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期66-71,共6页
开关磁阻电机(SRM)的强非线性源自其双凸极结构、磁路非线性和脉冲供电方式。传统控制多采用SRM线性转矩模型求得参考电流,导致其运行时转矩脉动大。提出基于转矩偏差的双权值神经网络(DWNN)自适应PID控制与基于有限差分扩展卡尔曼滤波(... 开关磁阻电机(SRM)的强非线性源自其双凸极结构、磁路非线性和脉冲供电方式。传统控制多采用SRM线性转矩模型求得参考电流,导致其运行时转矩脉动大。提出基于转矩偏差的双权值神经网络(DWNN)自适应PID控制与基于有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)预测电流的前馈补偿控制相结合的SRM控制策略。(1)加入偏差预处理,对转矩偏差进行非线性处理,实现"小误差,大增益,大误差,小增益"的控制,以此为基础进行双权值神经网络自适应PID的电流控制;(2)采用预测电流,构成参考电流的前馈补偿控制,提高控制系统一步预测能力。基于有限差分扩展卡尔曼滤波预测电流,将其与参考电流之差实时补偿参考电流,优化得到恒转矩下有效的控制电流,间接实现总转矩的有效控制。仿真结果证明所提控制策略能有效抑制SRM的转矩脉动。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 偏差预处理 双权值神经网络 有限差分扩展卡尔曼滤波
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