共母线开绕组永磁同步牵引电机改进级联模型预测控制

1

作者 高锋阳 吴银波 +4 位作者 徐昊 史志龙 岳文瀚 孙伟 王高强 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第3期1254-1265,共12页

为降低共母线开绕组永磁同步牵引电机三矢量级联模型预测电流控制开关频率和控制系统对电机参数依赖性,提出一种基于变步长自适应线性神经网络(Adaline)可调参数改进级联模型预测电流控制策略。首先,针对共母线开绕组永磁同步牵引电机... 为降低共母线开绕组永磁同步牵引电机三矢量级联模型预测电流控制开关频率和控制系统对电机参数依赖性,提出一种基于变步长自适应线性神经网络(Adaline)可调参数改进级联模型预测电流控制策略。首先,针对共母线开绕组永磁同步牵引电机三矢量级联模型预测电流控制造成开关频率高的原因进行分析,剔除高开关频率和高共模电压的电压矢量,优化备选电压矢量范围,对剩余电压矢量根据其对q轴电流作用效果分组组合寻优和分配作用时间;基于变步长自适应线性神经网络改进PI控制器,使得改进PI控制器兼顾快速性与超调;然后,分析共母线开绕组永磁同步牵引电机模型预测控制参数变化特性,构建系统变步长自适应线性神经网络参数辨识模型,对电机参数分步辨识,形成参数可调节级联模型预测控制;最后,对所提策略和三矢量级联模型预测电流控制进行稳态和动态半实物测试对比。结果表明:所提策略对转矩脉动、零轴电流、总谐波畸变率、开关频率、调速超调都具有很好的抑制效果,避免了传统模型预测控制的多目标代价函数中权重系数整定和参数辨识模型构建欠秩问题,对系统的控制性能有明显的提升作用。研究结果为进一步将共母线开绕组永磁同步牵引电机传动系统应用于机车牵引提供参考。 展开更多

关键词 开绕组永磁同步牵引电机 变步长自适应线性神经网络 级联模型预测 转矩脉动 零轴电流 参数分步辨识 开关频率

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基于FRFT和自适应滤波技术的LFM信号处理方法

2

作者 魏宝君 夏恺 +2 位作者 刘健 张必成 王荣贞 《中国石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期71-81,共11页

将分数阶傅里叶变换(FRFT)与基于相关特性的箕舌线变步长自适应滤波技术相结合,处理含噪声的线性调频(LFM)信号。结果表明,将时域信号在最优阶数下做分数阶傅里叶变换后,利用基于相关特性的箕舌线变步长自适应滤波算法在最佳分数阶傅里... 将分数阶傅里叶变换(FRFT)与基于相关特性的箕舌线变步长自适应滤波技术相结合,处理含噪声的线性调频(LFM)信号。结果表明,将时域信号在最优阶数下做分数阶傅里叶变换后,利用基于相关特性的箕舌线变步长自适应滤波算法在最佳分数阶傅里叶域中进行滤波处理,可将混杂在LFM信号中的大部分噪声信号滤掉,实现对有用信号的有效提取。在低信噪比情况下,与滑动平均处理、小波变换相比,自适应滤波技术滤波效果更好,更容易从高强度噪声中提取出微弱的目标信号,适用范围更广。当变换阶数为最优阶数时,信号误差收敛到极小值的速度最快,最终达到的极值最小,滤波处理的效果最好。LFM信号的调频斜率越大,对应的最优阶数越大,最优阶数下信号的均方误差增大。对存在强度差异的多分量LFM信号进行滤波时,可采用先提取强信号再依次提取弱信号的步骤逐级提取出不同分量的信号,这种逐级提取的方法可有效减少强分量信号对弱分量信号的干扰,优化了弱分量信号的提取性能。 展开更多

关键词 分数阶傅里叶变换 自适应滤波算法 线性调频信号 变步长

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模糊方法改进的反向传输神经网络预测南美白对虾养殖的水质 被引量：10

3

作者 丁金婷 臧泽林 黄敏 《浙江大学学报（农业与生命科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期128-136,共9页

在南美白对虾高密度、规模化围塘养殖生产中,水质参数的监测、评价及预警是至关重要的。以杭州市某南美白对虾基地日常养殖水质为研究对象,选取温度、pH值、溶解氧、氧化还原电位等4项指标作为预测参数,建立拓扑结构为40-14-4的3层前馈... 在南美白对虾高密度、规模化围塘养殖生产中,水质参数的监测、评价及预警是至关重要的。以杭州市某南美白对虾基地日常养殖水质为研究对象,选取温度、pH值、溶解氧、氧化还原电位等4项指标作为预测参数,建立拓扑结构为40-14-4的3层前馈反向传输(back propagation,BP)神经网络模型,即以连续10个时间单位的预测变量为输入层,隐含层节点数为14个,输出层变量为温度、pH值、溶解氧和氧化还原电位。为克服传统BP神经网络存在的收敛速度慢、易陷入震荡和泛化能力不强等缺点,采用模糊方法优化了自适应变步长BP神经网络算法,缩短了BP神经网络的训练时间,提高了网络收敛效率与稳定度。结果表明,以模糊方法改进的BP神经网络(FABPM)方法具有收敛速度快、预测精度高、稳定度好等特点,对选取的4项水质指标都给出了较好的训练与预测结果,预测的平均相对误差小于2.5%,从而为水产养殖水质预测与评价提供了一种新方法。 展开更多

关键词 南美白对虾 水质预测 反向传输神经网络 模糊自适应变步长算法

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采用改进的BP神经网络预测离心通风机性能的研究 被引量：14

4

作者 谷传纲 阎日方 王彤 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期43-47,99,共6页

ＢＰ神经网络在离心通风机性能预测的研究中具有重要的价值．研究结果表明，对于任意平方可积函数，都可以采用ＢＰ算法通过对样本的学习获得满意的模拟结果，因此，在构造离心通风机性能预测模型中，ＢＰ算法提供了一个有力的工具．但... ＢＰ神经网络在离心通风机性能预测的研究中具有重要的价值．研究结果表明，对于任意平方可积函数，都可以采用ＢＰ算法通过对样本的学习获得满意的模拟结果，因此，在构造离心通风机性能预测模型中，ＢＰ算法提供了一个有力的工具．但是，在实际应用中，ＢＰ算法的收敛速度很慢，而且，从数学上看，它是一种梯度最速下降法，这就不可避免地存在着局部最小问题，尤其在训练量大、输入参数众多的情况下，学习效果大受影响．作者从改善ＢＰ网络结构、改进学习算法、初始化权值选取等方面入手，采用了函数联接网络，引入了改进的模拟退火法和自适应变步长的ＢＰ算法相混合的学习算法，并采用了一种有效的权值初始化方法，显著地提高了神经网络模拟非线性动力系统的效果，从而较好地完成了离心通风机的性能预测． 展开更多

关键词 神经网络 BP算法 通风机 离心式 预测

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基于改进级联神经网络自适应电网谐波检测 被引量：11

5

作者 刘传林 苏景军 +2 位作者 梁文祯 匡畅 刘开培 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第20期134-141,共8页

为克服电网谐波检测快速性与稳定性矛盾,基于神经网络自适应原理提出了一种级联神经网络自适应电网谐波检测的改进系统。改进级联系统初级运用大步长常规LMS(Least Mean Square)自适应神经网络单元提高检测跟随性能,次级通过嵌入均值滤... 为克服电网谐波检测快速性与稳定性矛盾,基于神经网络自适应原理提出了一种级联神经网络自适应电网谐波检测的改进系统。改进级联系统初级运用大步长常规LMS(Least Mean Square)自适应神经网络单元提高检测跟随性能,次级通过嵌入均值滤波环节平滑权值波动的策略构造新的自适应神经网络单元,保证次级神经网络单元具有良好的电网谐波检测稳态精度。运用传递函数Z域变换分析嵌入均值滤波环节的电网谐波检测自适应神经网络单元的稳定性能,运算推导新的级联次级神经网络自适应单元的步长约束条件,保证改进系统既能够有效地提高电网谐波检测的跟随性能同时又可以提高检测的稳态精度。仿真实验表明改进的级联神经网络自适应系统能有效提高电网谐波检测动态性与精确性。 展开更多

关键词 电网谐波检测 级联神经网络 改进自适应单元步长约束条件

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一种变步长Proportionate NLMS自适应滤波算法及其在网络回声消除中的应用 被引量：26

6

作者 刘立刚 FUKUMOTO Masahiro 张世永 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期973-978,共6页

Proportionate自适应算法利用稀疏冲激响应的结构特征,极大地加速了算法的收敛速度.但是快速收敛与低稳态失调是一对矛盾的需求,固定步长算法必需折中选择一个步长参数来满足应用的要求.本文提出了一种适用于Proportionate算法的变步长... Proportionate自适应算法利用稀疏冲激响应的结构特征,极大地加速了算法的收敛速度.但是快速收敛与低稳态失调是一对矛盾的需求,固定步长算法必需折中选择一个步长参数来满足应用的要求.本文提出了一种适用于Proportionate算法的变步长方法,有效解决了收敛速度和稳态失调之间的矛盾.所提的算法首先利用最小干扰原理,得到了一个Proportionate NLMS算法的推导;进而将干扰信号考虑进算法的系数更新过程,通过在每一步迭代中用后验误差去补偿干扰信号的负面作用,得到一个新的优化准则;最后利用这个准侧,推导出了一个适用于Proportionate算法的步长调节方法.仿真实验验证了本文方法的有效性. 展开更多

关键词 自适应滤波器 网络回声消除 稀疏冲激响应 变步长

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基于模糊神经网络控制的变步长盲均衡算法 被引量：4

7

作者 张晓琴 白煜 +2 位作者 张彬彬 张立毅 王华奎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期44-46,106,共4页

文章提出了一种新的模糊神经网络(FNN:FuzzyNeuralNetwork)控制的变步长盲均衡算法,利用模糊神经网络控制盲均衡算法的迭代步长,以得到更好的均衡性能。该文设计出模糊神经网络控制器的结构并给出状态方程,提出了新的代价函数,推导出控... 文章提出了一种新的模糊神经网络(FNN:FuzzyNeuralNetwork)控制的变步长盲均衡算法,利用模糊神经网络控制盲均衡算法的迭代步长,以得到更好的均衡性能。该文设计出模糊神经网络控制器的结构并给出状态方程,提出了新的代价函数,推导出控制器参数的迭代公式。计算机仿真表明,该算法与传统恒模(CMA:ConstantModulusAlgorithm)盲均衡算法相比,具有稳定性好的优点。 展开更多

关键词 盲均衡算法 模糊神经网络 变步长 代价函数

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基于小波变换变步长LMS自适应信道均衡的新方法 被引量：3

8

作者 王丹 杨雷 普杰信 《电讯技术》 北大核心 2011年第9期112-116,共5页

结合变换域最小均方(LMS)和变步长LMS算法的优势,提出了一种基于小波变换的变步长LMS自适应均衡方法。该方法中步长调整函数采用了改进的Sigmoid函数,该函数具有简单且误差信号接近零时变化缓慢的特点。并且,在训练模式、判决引导模式... 结合变换域最小均方(LMS)和变步长LMS算法的优势,提出了一种基于小波变换的变步长LMS自适应均衡方法。该方法中步长调整函数采用了改进的Sigmoid函数,该函数具有简单且误差信号接近零时变化缓慢的特点。并且,在训练模式、判决引导模式以及混合模式下,将提出方法和传统均衡方法进行了仿真比较。结果表明,所提出的方法比传统的线性LMS算法、变步长LMS以及小波变换LMS收敛更快、性能更优。 展开更多

关键词 自适应信道均衡 线性均衡 LMS算法 变步长 小波变换

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一种改进的自适应混合神经网络盲分离算法 被引量：6

9

作者 吕淑平 祝捷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第4期1055-1057,共3页

传统的前馈神经网络盲源分离算法由于步长固定存在许多缺点,而基于Sigmoid函数的自适应步长算法虽然能够克服固定步长算法的缺陷,但其稳态性能较差。针对这个问题,提出一种改进的自适应步长算法,该算法可灵活地控制步长因子函数的形状,... 传统的前馈神经网络盲源分离算法由于步长固定存在许多缺点,而基于Sigmoid函数的自适应步长算法虽然能够克服固定步长算法的缺陷,但其稳态性能较差。针对这个问题,提出一种改进的自适应步长算法,该算法可灵活地控制步长因子函数的形状,在近零点处变化较Sigmoid函数更加缓慢,性能更加优越;同时针对前馈神经网络的不足,在前馈神经网络结构中引入递归结构,利用改进的自适应步长算法控制学习速率。仿真分析表明该算法具有更快的分离速度和更加优越的分离效果。 展开更多

关键词 盲信号分离 神经网络 自适应步长

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改进的Elman网络在非线性系统辨识中的应用 被引量：2

10

作者 邵奎星 申东日 +1 位作者 陈义俊 范燕 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第1期53-56,共4页

通过对Elman网络的研究,提出一种新型的基于输入层、隐层、输出层神经元递归的动态递归神经网络,给出Elman网络的标准BP学习算法,针对标准BP算法的收敛速度慢和容易收敛于局部极小点的缺点,利用非线性动量项自适应变步长的BP算法进行改... 通过对Elman网络的研究,提出一种新型的基于输入层、隐层、输出层神经元递归的动态递归神经网络,给出Elman网络的标准BP学习算法,针对标准BP算法的收敛速度慢和容易收敛于局部极小点的缺点,利用非线性动量项自适应变步长的BP算法进行改进,从而提高算法的收敛速度,避免陷入局部极小点的问题。通过在系统辨识中的应用,表明该网络收敛速度快,模型精度高,并具有较强的自适应性和鲁棒性,适合于动态系统的实时辨识。 展开更多

关键词 神经网络 BP算法 非线性动量项 自适应变步长

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通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计 被引量：1

11

作者 赵德芳 张天骐 +1 位作者 侯瑞玲 庞统 《现代防御技术》 北大核心 2010年第6期85-91,共7页

针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变... 针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变步长学习算法,在估计在线特征值的基础上来控制步长的变化,以使神经网络最终达到较好的稳态收敛。理论分析和仿真结果表明,本方法能在较低信噪比的情况下对较长伪码进行准确的估计。 展开更多

关键词 通信侦察 无监督神经网络 主分量分析 自适应变步长学习算法 直接序列扩频信号 伪码序列

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基于ASGSO-ENN算法的瓦斯涌出量动态预测模型 被引量：2

12

作者 付华 訾海 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期317-321,共5页

针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷。将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性... 针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷。将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性系统。通过实时对网络的权值、阈值进行全局寻优,建立基于ASGSO-ENN耦合算法的绝对瓦斯涌出量预测模型。利用矿井监测到的各项历史数据进行实验,结果表明,该模型的预测均方根误差为0.103 4,平均相对变动值为0.000 387。相比于其他工程常用的预测模型,具备更高的预测精度与更强的泛化能力。 展开更多

关键词 绝对瓦斯涌出量 非线性系统 预测模型 自适应步长萤火虫群优化 ELMAN神经网络 动态反馈

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自适应滤波器在自编码扩频系统中的应用 被引量：1

13

作者 齐本胜 张春晖 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第2期460-463,560,共5页

为满足自编码扩频系统中信源序列随机化的要求,对信源随机化方法进行了研究,使用了一种自适应滤波器,利用其前向预测功能从信源序列中提取自编码扩频序列。该滤波器是在线性自适应滤波器中引入非线性神经元网络层构成,采用了一种新的变... 为满足自编码扩频系统中信源序列随机化的要求,对信源随机化方法进行了研究,使用了一种自适应滤波器,利用其前向预测功能从信源序列中提取自编码扩频序列。该滤波器是在线性自适应滤波器中引入非线性神经元网络层构成,采用了一种新的变步长的更新算法,并简化了滤波器各项参数的更新,实现了一种基于自适应滤波器的信源随机化方法。仿真实验结果表明,使用自适应滤波器提取的自编码扩频序列完全满足自编码扩频通信的要求,系统误码率有所改善。 展开更多

关键词 自适应滤波器 神经网络 自编码扩频 变步长 误码率

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自适应模糊推理人工神经网络在线实时化及其应用 被引量：1

14

作者 韩建国 魏祥毓 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第7期68-73,共6页

本文介绍一种自适应模糊推理人工神经网络的函数逼近算法，并对其进行在线实时化改造。最后将该算法与传统系统辨识方法相结合应用于复杂系统分离辨识的试验。

关键词 模糊算法 非线性系统 误差控制 人工神经网络

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射频识别中盲均衡算法的研究

15

作者 张立毅 白煜 +1 位作者 刘婷 孙云山 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第7期1732-1734,共3页

分析了射频识别中码间干扰的产生原因,针对码间干扰的克服,提出了一种基于时变步长神经网络盲均衡算法。采用三层前馈神经网络结构,传递函数选用=+0.005sin,代价函数选用传统恒模盲均衡算法的代价函数,步长控制因子为均方误差非线性函... 分析了射频识别中码间干扰的产生原因,针对码间干扰的克服,提出了一种基于时变步长神经网络盲均衡算法。采用三层前馈神经网络结构,传递函数选用=+0.005sin,代价函数选用传统恒模盲均衡算法的代价函数,步长控制因子为均方误差非线性函数。推导了算法的迭代公式,选择了待定参数,并进行了计算机仿真,验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 射频识别 码间干扰 盲均衡 神经网络 时变步长

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基于优化分网策略的有源配电网多速率并行暂态仿真分析 被引量：6

16

作者 王照琪 唐巍 +4 位作者 张博 蔡永翔 王越 张璐 张涵 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期673-682,共10页

随着配电网元件种类日益丰富和分布式电源渗透率不断提高,网络动态过程更加多样化,配电网暂态仿真的难度进一步加大。针对目前有源配电网并行暂态仿真方法未考虑元件动态响应速度对仿真计算量的影响和仿真步长需求的问题,提出了一种基... 随着配电网元件种类日益丰富和分布式电源渗透率不断提高,网络动态过程更加多样化,配电网暂态仿真的难度进一步加大。针对目前有源配电网并行暂态仿真方法未考虑元件动态响应速度对仿真计算量的影响和仿真步长需求的问题,提出了一种基于优化分网策略的自适应变步长多速率并行仿真方法。考虑不同元件暂态响应速度和计算量的差异,提出了以CPU多核心计算均衡和核心间交互数据量最小为目标的有源配电网优化分网策略;在此基础上建立了元件接口等效模型和子任务协调模型,提出了CPU子任务间多速率并行、子任务内部仿真步长自适应调整的并行仿真方法,达到加速暂态仿真的目的。通过对变电站同一母线的12条出线进行仿真测试,验证了所提并行仿真方法能够满足配电网暂态的仿真需求,在保证仿真精度的同时大幅提高计算速度。 展开更多

关键词 有源配电网 暂态过程 网络分解 自适应变步长 多速率并行仿真

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基于共轭梯度下降法的RBF神经网络预测算法 被引量：12

17

作者 王欣 靳鸿 杨冀豫 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期106-110,共5页

针对当前神经网络预测算法在解决训练样本较多的复杂非线性系统问题时易陷入局部最优、训练时间较长、准确度不高的问题,提出了基于共轭梯度下降法的RBF神经网络预测算法。该算法在传统径向基神经网络的基础上,引入平滑因子对共轭梯度... 针对当前神经网络预测算法在解决训练样本较多的复杂非线性系统问题时易陷入局部最优、训练时间较长、准确度不高的问题,提出了基于共轭梯度下降法的RBF神经网络预测算法。该算法在传统径向基神经网络的基础上,引入平滑因子对共轭梯度下降法进行优化,并且能够自适应改变三个重要参数的学习率步长。将改进的预测算法应用于已知轮毂应力预测轮扭矩的多输入单输出非线性系统,通过仿真实验得到测试样本预测值与真实值的曲线对比、改进的算法与标准RBF神经网络算法的误差性能曲线对比。仿真实验结果表明,该算法比传统RBF神经网络算法迭代次数更少,收敛速度更快,预测准确度更高。 展开更多

关键词 径向基神经网络 扭矩预测 共轭梯度下降 变步长 平滑因子 复杂非线性系统

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基于无线传感器网络的自适应声源定位算法 被引量：4

18

作者 张秀 申晓红 +1 位作者 闫永胜 王海燕 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第4期115-118,共4页

基于声源能量的无线传感器网络(WSNs)最大似然定位算法抗噪声干扰能力强,定位精度高,同时适用于多个目标定位,但是计算量大,不适用于实时定位。针对现有算法的缺点,提出了一种基于自适应迭代的最大似然定位算法。该算法将代价函数作为... 基于声源能量的无线传感器网络(WSNs)最大似然定位算法抗噪声干扰能力强,定位精度高,同时适用于多个目标定位,但是计算量大,不适用于实时定位。针对现有算法的缺点,提出了一种基于自适应迭代的最大似然定位算法。该算法将代价函数作为目标函数,在给定的梯度误差范围内自适应地搜索目标位置。为了提高算法的收敛速度和定位精度,提出了基于Sigmoid函数的变步长的搜索算法。仿真实验结果表明:与最大似然定位算法相比,自适应迭代算法运算量小,定位精度高,能满足对目标定位精度和速度要求较高的场合,具有一定的实际应用意义。 展开更多

关键词 无线传感器网络 最大似然定位 声源能量 自适应 时变步长 高精度

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自适应步长神经网络盲分离算法的研究与应用 被引量：2

19

作者 杨硕 刘小斌 杨建青 《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期155-160,共6页

【目的】利用神经网络盲分离算法来解决含噪声音信号盲分离问题.【方法】提出了一种改进的自适应步长混合神经网络算法,该算法可以很好的掌控步长因子函数的形状,且在接近零点处步长变化缓慢,使性能更加优越;同时针对神经网络结构的不... 【目的】利用神经网络盲分离算法来解决含噪声音信号盲分离问题.【方法】提出了一种改进的自适应步长混合神经网络算法,该算法可以很好的掌控步长因子函数的形状,且在接近零点处步长变化缓慢,使性能更加优越;同时针对神经网络结构的不足引入了递归结构,通过与改进的自适应步长算法的结合达到更好的分离效果.【结果】通过在汽车发动机含噪声音信号中的应用,表明出该算法稳定性、收敛性好,可灵活的控制了步长因子分离出发动机噪声信号,达到较好的分离效果. 展开更多

关键词 盲分离 神经网络 自适应步长

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基于自适应RBF神经网络的连续压力波信号滤波方法 被引量：11

20

作者 宋晓健 刘勇 +3 位作者 薛文伯 马鸿彦 陈维海 陈菲 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期83-90,97,共9页

由于钻井液连续压力波信号与正脉冲压力信号检测原理不同,致使固定参数滤波方法存在检测特征点时间不准确、误码率高等问题。针对该问题提出一种小波包变换结合自适应变步长RBF神经网络非线性滤波器的滤波方法。该方法首先对输入的连续... 由于钻井液连续压力波信号与正脉冲压力信号检测原理不同,致使固定参数滤波方法存在检测特征点时间不准确、误码率高等问题。针对该问题提出一种小波包变换结合自适应变步长RBF神经网络非线性滤波器的滤波方法。该方法首先对输入的连续压力波信号进行小波包变换,运用分层阈值滤波算法和奇异值分解算法,分离出含噪声的有用连续压力波信号;对输入的不发码信号进行带通滤波,分离出噪声相关信号。然后将上述两路信号输入RBF神经网络中,通过自适应变步长滤波算法进行滤波处理,输出有用连续压力波信号。仿真结果表明:该滤波方法与固定参数滤波方法相比,滤波后信号与原信号的相关系数、均方误差、信噪比都得到了提升。现场应用中,相比固定参数滤波算法误码率降低10%,连续压力波信号的噪声得到有效抑制。 展开更多

关键词 连续波随钻测量系统 钻井液 滤波检测 RBF神经网络 自适应变步长滤波算法

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