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A multiple watermarks algorithm for image content authentication
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作者 蔡立军 李睿 易叶青 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第10期2866-2874,共9页
A novel multiple watermarks cooperative authentication algorithm was presented for image contents authentication.This algorithm is able to extract multiple features from the image wavelet domain,which is based on that... A novel multiple watermarks cooperative authentication algorithm was presented for image contents authentication.This algorithm is able to extract multiple features from the image wavelet domain,which is based on that the t watermarks are generated.Moreover,a new watermark embedding method,using the space geometric model,was proposed,in order to effectively tackle with the mutual influences problem among t watermarks.Specifically,the incidental tampering location,the classification of intentional content tampering and the incidental modification can be achieved via mutual cooperation of the t watermarks.Both the theoretical analysis and simulations results validate the feasibility and efficacy of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 multiple watermarks cooperation authentication wavelet transform image wavelet domain intentional contenttampering incidental modification
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基于注意力机制的MWCNN网络的海洋自由表面多次波压制研究
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作者 胡嘉晨 童思友 +5 位作者 尚新民 孙朋朋 王忠成 王士雨 魏皓 辛成庆 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期89-102,共14页
本文提出了一种基于注意力机制的多级小波变换驱动的卷积神经网络(Multi-level wavelet CNN, MWCNN)来压制海洋地震资料中的自由表面多次波。该方法通过小波变换实现数据特征尺寸的压缩,从而避免传统下采样带来的信息缺失问题。此外,它... 本文提出了一种基于注意力机制的多级小波变换驱动的卷积神经网络(Multi-level wavelet CNN, MWCNN)来压制海洋地震资料中的自由表面多次波。该方法通过小波变换实现数据特征尺寸的压缩,从而避免传统下采样带来的信息缺失问题。此外,它还引入了注意力机制来扩大感受野,提高训练的保真效果。用本文算法与DnCNN网络、U-Net网络分别对不同观测系统下的模拟数据和实际数据进行对比测试,实验结果表明基于注意力机制的MWCNN网络能较好地分离一次波和自由表面多次波,对有效信号的保护比其它两种网络更优秀,具有较强的泛化能力和压制效率。 展开更多
关键词 海洋地震资料 自由表面多次波 多级小波变换驱动的卷积神经网络(MWCNN) 注意力机制
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基于小波变换和模糊理论的过电压识别
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作者 李双亮 王庆峰 +1 位作者 李相强 张健穹 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期194-199,共6页
为了识别高速动车组列车过电压类型、给故障溯源及列车改进优化提供数据支持,提出了一种模糊识别方法.首先,利用小波变换对过电压时域信号进行db4小波基下的17层分解,在此基础上提取各分解层数下的能量值,并进行数据标准化处理,获得过... 为了识别高速动车组列车过电压类型、给故障溯源及列车改进优化提供数据支持,提出了一种模糊识别方法.首先,利用小波变换对过电压时域信号进行db4小波基下的17层分解,在此基础上提取各分解层数下的能量值,并进行数据标准化处理,获得过电压信号特征量.其次,基于模糊理论,建立起列车升降弓、进分相、出分相、高频谐振、铁磁谐振和VCB操作过电压的标准模型.最后,使用贴近度计算与择近原则完成对过电压的识别.结果表明文中方法对过电压的识别准确率在90%以上. 展开更多
关键词 高速动车组 过电压 小波变换 模糊识别 贴近度 择近原则
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基于多特征空间自适应网络的谐波减速器故障诊断
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作者 陈仁祥 张晓 +2 位作者 李嘉琳 杨宝军 张旭 《振动工程学报》 北大核心 2025年第2期432-440,共9页
由于多测点位置不同引起的数据分布差异造成谐波减速器故障诊断效果不佳,提出基于多特征空间自适应网络(multiple feature spaces adaptation network,MFSAN)的谐波减速器故障诊断方法。对谐波减速器振动信号进行连续小波变换,以构造时... 由于多测点位置不同引起的数据分布差异造成谐波减速器故障诊断效果不佳,提出基于多特征空间自适应网络(multiple feature spaces adaptation network,MFSAN)的谐波减速器故障诊断方法。对谐波减速器振动信号进行连续小波变换,以构造时频图来描述其运行状态特征。将不同位置传感器所测数据划分为多个源域数据和目标域数据映射到不同特征空间,得到不同测点位置下的特征表示。利用自适应网络将源域中学习到的知识自动应用到目标域,以自动对齐特定领域的特征分布,从而学习多个域不变表示。利用领域特定的决策边界来对齐分类器的输出,从而有效减少因传感器位置差异引起的数据分布差异。在工业机器人谐波减速器诊断实验中,所提诊断方法达到了99.72%的准确率,高于其他对比方法,验证了所提诊断方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 谐波减速器 连续小波变换 多特征空间自适应
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融合多时间尺度特征的焦炉煤气发生量预测模型
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作者 谢林蓉 胡杰 +2 位作者 陈略峰 任艺 吴敏 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期299-310,共12页
焦炉煤气发生量的准确实时预测是实时监测焦炉生产状态和煤气调度的重要参考.本文建立了融合多时间尺度特征的焦炉煤气发生量预测模型,以实现焦炉煤气发生量的有效预测.首先,对焦炉煤气发生过程进行特性分析;然后,建立滑动窗口逐步分解... 焦炉煤气发生量的准确实时预测是实时监测焦炉生产状态和煤气调度的重要参考.本文建立了融合多时间尺度特征的焦炉煤气发生量预测模型,以实现焦炉煤气发生量的有效预测.首先,对焦炉煤气发生过程进行特性分析;然后,建立滑动窗口逐步分解模式,在此基础上用经验小波变换对焦炉煤气发生量进行分解,并根据样本熵对分量进行重构,使用长短期记忆网络建立重构分量的预测模型;最后,利用实际现场数据进行实验.实验结果显示,对于平均绝对百分比误差指标,本文所提方法的预测精度达到0.29%,比单一长短期记忆网络模型提高了0.3%,相较于逐步分解模式提高了0.22%.结果验证了所提方法的可行性与有效性. 展开更多
关键词 焦炉煤气发生量预测 多时间尺度 滑动窗口逐步分解 经验小波变换 长短期记忆网络
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弯曲载荷下含预制裂纹杉木梁细观损伤特征与识别
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作者 马荣宇 赵东 +2 位作者 于立川 赵健 刘嘉辉 《林业工程学报》 北大核心 2025年第3期25-32,共8页
工程实际应用中,作为木结构建筑物的主要承重构件,木梁的失效形式主要是弯曲损伤。不同于拉伸、压缩损伤中细观损伤形式的单一性,弯曲损伤过程的不同阶段会产生不同的损伤类型,并且同一阶段内会出现多种细观损伤类型。相对于单一损伤,... 工程实际应用中,作为木结构建筑物的主要承重构件,木梁的失效形式主要是弯曲损伤。不同于拉伸、压缩损伤中细观损伤形式的单一性,弯曲损伤过程的不同阶段会产生不同的损伤类型,并且同一阶段内会出现多种细观损伤类型。相对于单一损伤,这种复杂力学行为的损伤识别与判定难度大大增加。以杉木(Cunninghamia lanceolate)为研究对象,设计试验对杉木在三点弯曲损伤过程中的声发射信号进行采集、监测与分析,通过小波包阈值法消除损伤试验中采集的声发射信号噪声。根据损伤过程的不同阶段,基于经验模态分解从原始信号中提取并分离能够表征细观损伤的特征信号;再利用提取出的特征信号小波包能量熵为损伤指数,判断各损伤阶段出现的不同损伤类型。通过特征信号与原信号的互相关系数,对各损伤阶段的损伤类型占比进行定量表征,确定了各阶段对应的不同细观损伤类型及占比。结果表明:经验模态分解-小波包能量熵法可以有效判断杉木三点弯曲过程不同阶段产生的细观损伤类型和构成;同时,声发射信号IMF分量与原信号的相关系数能够判定杉木三点弯曲过程中不同损伤阶段对应的细观损伤占比。本研究提出了在弯曲载荷作用下木梁的细观损伤识别方法,为木材损伤机理的研究和服役木质结构健康监测提供有力的理论支撑。 展开更多
关键词 木材损伤识别 预制裂纹 弯曲载荷 多细观损伤 声发射 小波包能量熵 经验模态分解
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一种新的深度学习信号调制方式自动识别算法研究
7
作者 张丹华 冯冀宁 《现代电子技术》 北大核心 2025年第12期179-186,共8页
调制方式自动识别(AMR)基于深度学习(DL)的方法 AMR-DL是当前信号调制方式识别领域的研究热点。然而,低信噪比(SNR)条件下的调制信号以及深度学习网络参数量过大会显著降低AMR-DL的识别准确率和计算效率。针对这两个关键问题,提出一种新... 调制方式自动识别(AMR)基于深度学习(DL)的方法 AMR-DL是当前信号调制方式识别领域的研究热点。然而,低信噪比(SNR)条件下的调制信号以及深度学习网络参数量过大会显著降低AMR-DL的识别准确率和计算效率。针对这两个关键问题,提出一种新型AMR-DL算法。新算法利用多观测样本累积方法提高信噪比,对增强后的信号进行小波变换,得到时频图像,将调制识别问题转换为时频图像的分类问题;同时设计了一个轻量级神经网络,用于时频图像特征提取与分类。仿真结果显示,所提新型AMR-DL算法中轻量级神经网络参数量较少,在0 dB下准确率可达98.1%,且与其他算法相比在低信噪比条件下显著提高了调制信号的识别准确率。 展开更多
关键词 深度学习 调制方式自动识别 多观测样本累积 轻量级神经网络 小波变换 低信噪比
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基于GASF-BMKELM的滚动轴承故障诊断方法
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作者 杨锡发 王林军 +3 位作者 邹腾枭 吴振雄 李响 陈保家 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期96-103,共8页
针对传统故障诊断方法难以充分提取故障信息以及神经网络依赖初始参数选择的问题,提出一种基于格拉姆角和场(Gramian angular summation field,GASF)与贝叶斯优化多核极限学习机(Bayesian optimization multi-kernel extreme learning m... 针对传统故障诊断方法难以充分提取故障信息以及神经网络依赖初始参数选择的问题,提出一种基于格拉姆角和场(Gramian angular summation field,GASF)与贝叶斯优化多核极限学习机(Bayesian optimization multi-kernel extreme learning machine,BMKELM)的故障诊断方法.首先,应用小波包节点对数能量与格拉姆角和场(GASF)将原始振动信号变换为小波包对数能量图特征;其次,使用多项式核函数与径向基核函数加权组合构建多核极限学习机(multi-kernel extreme learning machine,MKELM),同时,利用贝叶斯优化算法优化多核极限学习机的参数来提升诊断模型的故障识别能力;最后,以小波包对数能量图特征作为输入,再使用BMKELM模型完成故障特征识别与分类.通过两个数据集进行验证分析,实验结果表明,所提方法的准确率分别为99.39%和98.89%,具有较高的故障识别率和稳定性. 展开更多
关键词 滚动轴承 格拉姆角和场 小波包对数能量图 多核极限学习机 贝叶斯优化算法 故障诊断
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直流配电系统串联电弧故障诊断教学实验设计
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作者 尹振东 欧阳虹霞 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第6期71-75,共5页
为了提升嵌入式课程实验教学内容与社会发展需求的契合度,设计了直流配电系统串联电弧故障诊断教学实验。首先,利用多小波变换将电弧电流分解为包含不同频率成分的小波分量,并从小波分量中提取小波能量、小波能量熵以及信息熵构成的高... 为了提升嵌入式课程实验教学内容与社会发展需求的契合度,设计了直流配电系统串联电弧故障诊断教学实验。首先,利用多小波变换将电弧电流分解为包含不同频率成分的小波分量,并从小波分量中提取小波能量、小波能量熵以及信息熵构成的高维特征向量;其次,基于量子布谷鸟优化算法实现故障特征的自适应选择,通过剔除高维特征向量中的冗余信息提升诊断速度与诊断准确度;最后,基于最优故障特征与随机森林分类器实现准确的电弧故障诊断。实验结果表明,诊断准确度为99.33%,诊断速度满足光伏直流电弧故障电路保护安全标准UL1699B的要求,证明了所提方法的有效性。将教师前沿科研成果融入实验教学可培养学生应用先进人工智能方法解决实际工程问题的能力。 展开更多
关键词 电弧故障 多小波变换 特征选择 嵌入式人工智能
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Multiuser detector based on wavelet networks
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作者 王伶 焦李成 +1 位作者 陶海红 刘芳 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2004年第3期225-231,共7页
Multiple access interference (MAI) and near-far problem are two major obstacles in DS-CDMA systems. Combining wavelet neural networks and two matched filters, the novel multiuser detector, which is based on multiple v... Multiple access interference (MAI) and near-far problem are two major obstacles in DS-CDMA systems. Combining wavelet neural networks and two matched filters, the novel multiuser detector, which is based on multiple variable function estimation wavelet networks over single path asynchronous channel and space-time channel respectively is presented. Excellent localization characteristics of wavelet functions in both time and frequency domains allowed hierarchical multiple resolution learning of input-output data mapping. The ma thematic frame of the neural networks and error back ward propagation algorithm are introduced. The complexity of the multiuser detector only depends on that of wavelet networks. With numerical simulations and performance analysis, it indicates that the multiuser detector has excellent performance in eliminating MAI and near-far resistance. 展开更多
关键词 DS-CDMA multiuser detector space-time filter multiple access interference wavelet networks.
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Bearings-only fusion tracking for maneuvering target with wavelettransform in three dimensional space
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作者 TianHongwei JingZhongliang HuShiqiang LiJianxun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第2期258-264,共7页
A new fusion tracking algorithm is presented to track maneuvering target in three-dimensional (3D) space with bearings-only measurements. With the introduction of passive location and interacting multiple model (IMM) ... A new fusion tracking algorithm is presented to track maneuvering target in three-dimensional (3D) space with bearings-only measurements. With the introduction of passive location and interacting multiple model (IMM) algorithm based on multirate model, the high-rate sequence measurements of two sensors are utilized. Simulation results show that the performance of tracking has been improved. The new algorithm removes the barrier of processing high-rate bearings-only measurements. 展开更多
关键词 multirate model wavelet transform bearings-only tracking passive location interacting multiple moldel
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Adaptive waveform design based on Morlet wavelet for ultra-wideband MIMO radar
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作者 Chenhe Ji Yaoliang Song Qiang Du 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2016年第2期362-369,共8页
For the issue of deterioration in detection performance caused by dynamically changing environment in ultra-wideband(UWB) multiple input multiple output(MIMO) radar, this paper proposes a novel adaptive waveform d... For the issue of deterioration in detection performance caused by dynamically changing environment in ultra-wideband(UWB) multiple input multiple output(MIMO) radar, this paper proposes a novel adaptive waveform design which is aimed to improve the ability of discriminating target and clutter from the radar scene. Firstly, a sequence of Morlet wavelet pulses with frequency hopping and pulse position modulation by Welch-Costas array is designed. Then a waveform optimization solution is proposed which is achieved by applying the minimization mutual-information(MI) strategy. After that, with subsequent iterations of the algorithm, simulation results demonstrate that the optimal waveform design method brings an improvement in the target detection ability in the presence of noise and clutter. 展开更多
关键词 ultra-wideband(UWB) radar multiple input multiple output(MIMO) waveform design Morlet wavelet mutual information(MI)
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基于MDS和改进SSA-SVM的高速铁路道岔故障诊断方法研究 被引量:5
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作者 王彦快 米根锁 +2 位作者 孔得盛 杨建刚 张玉 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期81-90,共10页
针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障... 针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障原因,分别提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标以及小波包能量熵,组成特征指标向量;其次采用MDS方法进行多维特征指标的降维优化,建立道岔故障特征指标样本数据库;最后利用改进Circle混沌映射初始化种群,并通过自适应t分布增强麻雀种群的多样性,再以改进SSA算法优化SVM模型中的惩罚因子和核函数方差2个关键参数,构建改进SSA-SVM的道岔故障诊断模型。故障诊断结果表明,本模型的故障诊断正确率高达96.25%,诊断效果优于其他方法,可以为道岔设备的故障维修提供理论依据。 展开更多
关键词 高速铁路道岔 故障诊断 改进麻雀搜索算法-支持向量机 Circle混沌映射 自适应t分布 小波包能量熵 多维尺度缩放法
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基于多通道的彩色图像多重水印算法 被引量:1
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作者 郑秋梅 赵丹 +1 位作者 牛薇薇 林超 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期246-254,共9页
针对多重水印技术如何确定最优的嵌入区域,以实现多个水印之间的权衡问题,提出一种基于多通道嵌入的彩色图像多重水印算法。当嵌入水印时,选择在彩色图像R、G、B 3个通道嵌入不同的水印图像,目的是嵌入更多的水印信息。通过提升小波变换... 针对多重水印技术如何确定最优的嵌入区域,以实现多个水印之间的权衡问题,提出一种基于多通道嵌入的彩色图像多重水印算法。当嵌入水印时,选择在彩色图像R、G、B 3个通道嵌入不同的水印图像,目的是嵌入更多的水印信息。通过提升小波变换(LWT)和非下采样剪切波变换(NSST)提取宿主图像每个通道中的方向性特征,确定水印的嵌入位置,以提高对常规攻击和几何攻击的鲁棒性。通过将加密的水印有效信息嵌入到具有良好稳定性的奇异值矩阵中,保证水印的提取效果。实验结果表明,嵌入水印后的图像峰值信噪比(PSNR)在43 dB以上,所提算法具备良好的不可见性,对嵌入水印后的图像进行高强度的旋转、滤波、剪切等攻击,提取水印的归一化系数(NC)值在0.95以上,其中,滤波攻击对应的NC值可以达到0.99以上,水印信息提取完整、清晰可辨,表现出较强的鲁棒性。同时,该算法可以1次嵌入3个水印图像,具有更高的嵌入容量。因此,与现有的多重水印算法相比,该算法的不可见性、鲁棒性和嵌入容量均有较大的提升。 展开更多
关键词 多重水印 提升小波变换 非下采样剪切波变换 鲁棒性 嵌入容量
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均匀磁场下二维拓扑绝缘体边缘态的多重Andreev反射研究
15
作者 杨雪 吕博 《现代电子技术》 北大核心 2024年第4期17-22,共6页
研究均匀磁场下的二维拓扑绝缘体在超导隧道结中的电压偏置约瑟夫森结的输运性质,电流-电压特性显示了马约拉纳束缚态的存在。在亚谐隙结构中,也可以观察到磁场对超导能隙的影响。研究结果表明,在S波超导体/正常金属/S波超导结的隧道谱... 研究均匀磁场下的二维拓扑绝缘体在超导隧道结中的电压偏置约瑟夫森结的输运性质,电流-电压特性显示了马约拉纳束缚态的存在。在亚谐隙结构中,也可以观察到磁场对超导能隙的影响。研究结果表明,在S波超导体/正常金属/S波超导结的隧道谱中存在亚谐隙结构。透明度只影响超导结的零偏压电导值的大小,而不影响亚谐隙结构的位置。但是在磁场作用下,亚谐隙结构会发生变化,不再固定出现在特定位置。这一结果对应于拓扑螺旋态中超导和铁磁序之间的相互作用。 展开更多
关键词 拓扑绝缘体 多重Andreev反射 超导隧道结 约瑟夫森结 亚谐隙结构 马约拉纳束缚态 S波超导体 准粒子波函数
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基于多尺度小波包启发卷积网络的旋转机械故障诊断 被引量:3
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作者 卢一相 钱冬生 +3 位作者 竺德 孙冬 赵大卫 高清维 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第17期203-213,共11页
在工程实践中,旋转机械故障诊断常面临噪声干扰、故障样本稀缺以及工况变化等各种复杂情况,这给先验知识缺乏的数据驱动深度学习方法应用带来了新的挑战。传统基于小波分析的故障诊断方法可提取到故障丰富的先验知识,但固定(结构化)或... 在工程实践中,旋转机械故障诊断常面临噪声干扰、故障样本稀缺以及工况变化等各种复杂情况,这给先验知识缺乏的数据驱动深度学习方法应用带来了新的挑战。传统基于小波分析的故障诊断方法可提取到故障丰富的先验知识,但固定(结构化)或单一的小波基难以直接适应复杂故障场景。针对上述问题,在传统多尺度小波包分析思想启发下,提出一种基于多尺度小波包启发卷积网络(multiscale wavelet packet-inspired convolutional network, MWPICNet)的端到端旋转机械故障诊断方法。MWPICNet在神经网络内部实现了时频域转换与滤波降噪、特征提取与分类过程的有机耦合。首先,通过交替使用多尺度小波包启发卷积层和软阈值激活层进行信号分解和非线性变换,逐层挖掘多尺度时频故障特征和过滤噪声冗余信息,该过程的多次迭代可近似视为小波包阈值去噪算法在多个可学习滤波器和可学习阈值下的多层深度展开;然后,设计频带加权层动态调整各频带通道的权重;最后,引入全局功率池化层提取有助于故障状态识别的判别性频带能量特征。在三种不同应用场景下分别采用对应的机械故障数据集进行案例研究,验证了所提模型在复杂故障场景下的可行性和有效性。 展开更多
关键词 小波包变换 卷积神经网络 多小波基融合 故障诊断
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基于低频扰动的多分布式电源孤岛检测方法 被引量:1
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作者 杨帆 杨志淳 +3 位作者 陈鹤冲 雷杨 徐丙垠 张新慧 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第16期132-140,共9页
针对被动法检测盲区较大和主动法易产生稀释效应的问题,提出基于主、被动结合的多分布式电源(distributed generation,DG)孤岛检测方法。首先,该方法利用有源电力滤波器(active power filter,APF)实现无功功率扰动,即通过扰动APF的q轴... 针对被动法检测盲区较大和主动法易产生稀释效应的问题,提出基于主、被动结合的多分布式电源(distributed generation,DG)孤岛检测方法。首先,该方法利用有源电力滤波器(active power filter,APF)实现无功功率扰动,即通过扰动APF的q轴参数来控制其输出频率为2 Hz的无功功率,以扰动孤岛频率周期性波动。然后,利用小波分解和小波重构算法提取频率信号中的低频分量。最后,利用快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)算法计算2 Hz低频分量的幅值并判断是否越限,以实现多DG孤岛检测。Matlab/Simulink建模仿真结果表明:该方法能够有效地避免稀释效应,实现多DG孤岛检测。 展开更多
关键词 有源配电网 多分布式电源 孤岛检测 小波分解与重构 主、被动结合
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基于MQ-WaveNet的智慧新能源大规模风力发电智能控制 被引量:1
18
作者 王家坤 司化涛 +2 位作者 王希转 张媛 赵伟平 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1341-1347,共7页
为了降低外部干扰,确保电力运行安全稳定,文章提出了基于多视界分位数和小波神经网络(MQ-WaveNet)的智慧新能源大规模风力发电智能控制方法。通过构建智慧新能源大规模风力发电机组模型,计算捕获的风能和叶尖速数值,调整发电机的速度,... 为了降低外部干扰,确保电力运行安全稳定,文章提出了基于多视界分位数和小波神经网络(MQ-WaveNet)的智慧新能源大规模风力发电智能控制方法。通过构建智慧新能源大规模风力发电机组模型,计算捕获的风能和叶尖速数值,调整发电机的速度,获得最佳功率系数。将气压、风向、风速等参数输入小波神经网络,根据层与层之间的权重,得到隐含层与输出层功率值;结合多视界分位数构成MQ-WaveNet模型,计算每一分位点的发电预测结果,明确风力发电的时序特征。利用李雅普诺夫函数估计,计算风力发电滑模面变换和控制矢量,在多分位点范围内达到滑模面,实现风力发电状态智能稳定控制。通过实验证明,文章提出的模型能够提高风力发电机组抗干扰能力,保证设备智能稳定运行。 展开更多
关键词 小波神经网络 智慧新能源 大规模风力发电 发电机组控制 多分位点
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活塞-缸套摩擦副状态表征参数选取方法研究
19
作者 魏敬宏 纪少波 +3 位作者 胡珑渝 张珂 张志鹏 姜颖 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期75-84,共10页
建立柴油机试验台架采集数据,对机体表面振动信号进行时频分析,探明不同激励源与机体表面振动信号的关系。选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法对振动信号进行分解,提取各分量的表征参数。通过探究转矩、转速、... 建立柴油机试验台架采集数据,对机体表面振动信号进行时频分析,探明不同激励源与机体表面振动信号的关系。选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法对振动信号进行分解,提取各分量的表征参数。通过探究转矩、转速、润滑油温度及配缸间隙与各表征参数的相关性,初步确定相关性强的表征参数集。通过多评价准则对上述表征参数集进行分析,最终得出贡献度最高的表征参数为本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)1的标准差、均方频率、峭度、最大奇异值、频域积分和IMF6的脉冲因子、标准差、重心频率、频率方差及最大奇异值。 展开更多
关键词 活塞–缸套 故障诊断 表征参数提取 连续小波变换 信号分解算法 多评价准则
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舵机大动作测试数据关联判读方法
20
作者 刘洪政 石瑞 +3 位作者 普承恩 胡洲 梁国用 黄松 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期176-183,共8页
针对电动舵机大动作测试数据人工关联判读工作量大、效率低、故障诊断难的问题,提出一种基于离散小波变换和多约束特征点提取的关联判读方法。根据测试数据量大、类型多的特点,分别采用离散小波变换以及多约束特征提取算法对不同类型的... 针对电动舵机大动作测试数据人工关联判读工作量大、效率低、故障诊断难的问题,提出一种基于离散小波变换和多约束特征点提取的关联判读方法。根据测试数据量大、类型多的特点,分别采用离散小波变换以及多约束特征提取算法对不同类型的测试数据进行特征提取,剔除异常值,准确定位各个数据的大动作时刻,提取出特征值;使用时间关联判读方法对提取的特征点进行判读,给出了判读异常情况下的故障诊断结果并自动生成判读报表。为验证关联判读方法的有效性,进行了自动判读算法的实验测试验证。结果表明:该方法可在45 s内完成舵机测试数据的关联自动判读和故障诊断,而依赖专业技术人员的人工判读方法至少需要335 s,每个大动作点的数据判读效率提高了6倍以上。 展开更多
关键词 舵机 大动作 关联判读 离散小波变换 多约束
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