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基于TVAR参数信号模型的反电晕放电检测
1
作者
陈喆
王宏禹
邱天爽
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2005年第3期328-332,共5页
将小波神经网络引入时变参数信号模型中,提出一个基于小波神经网络的时变参数信号模型。使用该信号模型对非平稳的反电晕放电信号建模,通过模型参数提取信号的特征,根据提取的特征判别反电晕放电现象是否发生。对实际信号的建模实验结...
将小波神经网络引入时变参数信号模型中,提出一个基于小波神经网络的时变参数信号模型。使用该信号模型对非平稳的反电晕放电信号建模,通过模型参数提取信号的特征,根据提取的特征判别反电晕放电现象是否发生。对实际信号的建模实验结果表明,该参数信号模型在放电信号建模方面具有优良的性能,特别是在区分正常放电与反电晕放电方面性能较好。通过适当整合,本方法可用于静电除尘器运行监控系统。
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关键词
小波神经网络
反电晕放电
时变参数信号模型
静电除尘器监控
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职称材料
题名
基于TVAR参数信号模型的反电晕放电检测
1
作者
陈喆
王宏禹
邱天爽
机构
大连理工大学电子与信息工程学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2005年第3期328-332,共5页
基金
国家自然科学基金(60172072)
(60372081)资助项目
文摘
将小波神经网络引入时变参数信号模型中,提出一个基于小波神经网络的时变参数信号模型。使用该信号模型对非平稳的反电晕放电信号建模,通过模型参数提取信号的特征,根据提取的特征判别反电晕放电现象是否发生。对实际信号的建模实验结果表明,该参数信号模型在放电信号建模方面具有优良的性能,特别是在区分正常放电与反电晕放电方面性能较好。通过适当整合,本方法可用于静电除尘器运行监控系统。
关键词
小波神经网络
反电晕放电
时变参数信号模型
静电除尘器监控
Keywords
wavelet neural network
anti-electric-corona discharge
time-varying parametric model
electric dust catcher monitoring
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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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TVAR参数信号模型的反电晕放电检测
陈喆
王宏禹
邱天爽
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2005
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