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基于多参数驱动机器学习的实时地震烈度预测模型
被引量：
4
1
作者
丁祎天
胡进军
+4 位作者
张辉
靳超越
胡磊
王中伟
汤超
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期2920-2932,共13页
地震烈度的实时估计可为地震预警、紧急处置和应急响应提供决策依据.目前地震烈度实时预测方法多是基于P波提取单一特征参数估计全时程的峰值参数,然而单一特征难以表征地震动的全部信息.本文基于机器学习中的Extreme Gradient Boosting...
地震烈度的实时估计可为地震预警、紧急处置和应急响应提供决策依据.目前地震烈度实时预测方法多是基于P波提取单一特征参数估计全时程的峰值参数,然而单一特征难以表征地震动的全部信息.本文基于机器学习中的Extreme Gradient Boosting(xgBoost)算法提出了一种多参数驱动的实时仪器地震烈度预测方法.基于2010—2018年日本K-NET和KiK-net强震数据,使用24种特征参数建立地震烈度实时预测模型.为了解决模型复杂度的问题,本文研究了特征参数之间的相关性,并使用排列重要性方法优化模型,最终确定了10个重要特征参数.本文使用时间窗间隔为1 s的扩展时间窗方法实时预测地震烈度,P波到达1 s后在测试集中的预测准确率为86.56%,并在10^(-2)~10^(-3)s内完成特征计算和预测.最后,假设2019—2021年的地震记录为新发生的地震事件,验证了模型的泛化性,证明其可应用于未来发生的地震事件.结果表明本文提出的模型改善了仪器地震烈度预测的准确性,为地震烈度的实时预测提供了一种可行的方法.
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关键词
仪器地震烈度
xgBoost算法
实时预测
多参数驱动
应急响应
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职称材料
超声电机多参数驱动器设计
被引量：
1
2
作者
焦西凯
陈宁
+2 位作者
陈凌宇
郑杰基
范大鹏
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期897-903,1032,共8页
超声电机的性能与幅值、频率、相位差3个输入参数以及输出信号波形精度等因素密切相关。目前的商用驱动器多采用线性放大或推挽电路,既缺乏三参数调控的灵活性,且体积较大,笔者提出了一种基于现场可编程门阵列(field programmable gate ...
超声电机的性能与幅值、频率、相位差3个输入参数以及输出信号波形精度等因素密切相关。目前的商用驱动器多采用线性放大或推挽电路,既缺乏三参数调控的灵活性,且体积较大,笔者提出了一种基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,简称FPGA)和ARM微处理器,可实现多参数在线调整的小型化驱动器方案,主要聚焦多参数驱动和总线式控制。首先,从控制信号生成和驱动架构设计提出了总体方案,驱动架构选择H桥驱动方式;其次,介绍了功率电路及传感检测电路的设计过程,通过输出波形失真度比较了推挽及H桥驱动的波形质量,经测试H桥方案的电机端输出波形失真度较小(5.25%);最后,应用所设计的多参数驱动器对超声电机进行基本的性能测试,涵盖变参数转速测试、输出力矩测试以及微步进响应测试等内容。结果表明:所设计的超声电机驱动器不仅实现小型化(85 mm×54 mm×23 mm),而且能够兼顾参数在线快速调整和多传感量检测,有利于电机性能的快速分析及检验,应用该驱动器的测试结果与电机性能参数基本一致,验证了驱动器方案的有效性,为超声电机的多参数耦合控制奠定硬件基础。
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关键词
超声电机
波形失真度
微步进
多参数驱动
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职称材料
题名
基于多参数驱动机器学习的实时地震烈度预测模型
被引量：
4
1
作者
丁祎天
胡进军
张辉
靳超越
胡磊
王中伟
汤超
机构
中国地震局工程力学研究所
中国地震局地震工程与工程振动重点实验室
大连理工大学建设工程学部
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期2920-2932,共13页
基金
国家自然科学基金项目(U1939210,52078470)资助。
文摘
地震烈度的实时估计可为地震预警、紧急处置和应急响应提供决策依据.目前地震烈度实时预测方法多是基于P波提取单一特征参数估计全时程的峰值参数,然而单一特征难以表征地震动的全部信息.本文基于机器学习中的Extreme Gradient Boosting(xgBoost)算法提出了一种多参数驱动的实时仪器地震烈度预测方法.基于2010—2018年日本K-NET和KiK-net强震数据,使用24种特征参数建立地震烈度实时预测模型.为了解决模型复杂度的问题,本文研究了特征参数之间的相关性,并使用排列重要性方法优化模型,最终确定了10个重要特征参数.本文使用时间窗间隔为1 s的扩展时间窗方法实时预测地震烈度,P波到达1 s后在测试集中的预测准确率为86.56%,并在10^(-2)~10^(-3)s内完成特征计算和预测.最后,假设2019—2021年的地震记录为新发生的地震事件,验证了模型的泛化性,证明其可应用于未来发生的地震事件.结果表明本文提出的模型改善了仪器地震烈度预测的准确性,为地震烈度的实时预测提供了一种可行的方法.
关键词
仪器地震烈度
xgBoost算法
实时预测
多参数驱动
应急响应
Keywords
Instrumental seismic intensity
XgBoost algorithm
Real-time prediction
Multi-parameter driven
Emergency response
分类号
P315 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
超声电机多参数驱动器设计
被引量：
1
2
作者
焦西凯
陈宁
陈凌宇
郑杰基
范大鹏
机构
国防科技大学智能科学学院
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期897-903,1032,共8页
基金
国家重点基础研究发展计划(“九七三”计划)资助项目(2015CB057503)。
文摘
超声电机的性能与幅值、频率、相位差3个输入参数以及输出信号波形精度等因素密切相关。目前的商用驱动器多采用线性放大或推挽电路,既缺乏三参数调控的灵活性,且体积较大,笔者提出了一种基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,简称FPGA)和ARM微处理器,可实现多参数在线调整的小型化驱动器方案,主要聚焦多参数驱动和总线式控制。首先,从控制信号生成和驱动架构设计提出了总体方案,驱动架构选择H桥驱动方式;其次,介绍了功率电路及传感检测电路的设计过程,通过输出波形失真度比较了推挽及H桥驱动的波形质量,经测试H桥方案的电机端输出波形失真度较小(5.25%);最后,应用所设计的多参数驱动器对超声电机进行基本的性能测试,涵盖变参数转速测试、输出力矩测试以及微步进响应测试等内容。结果表明:所设计的超声电机驱动器不仅实现小型化(85 mm×54 mm×23 mm),而且能够兼顾参数在线快速调整和多传感量检测,有利于电机性能的快速分析及检验,应用该驱动器的测试结果与电机性能参数基本一致,验证了驱动器方案的有效性,为超声电机的多参数耦合控制奠定硬件基础。
关键词
超声电机
波形失真度
微步进
多参数驱动
Keywords
ultrasonic motor
waveform distortion
micro-stepping
multi-parameter drive
分类号
TH7 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多参数驱动机器学习的实时地震烈度预测模型
丁祎天
胡进军
张辉
靳超越
胡磊
王中伟
汤超
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
2
超声电机多参数驱动器设计
焦西凯
陈宁
陈凌宇
郑杰基
范大鹏
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
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