期刊文献+
共找到95篇文章
< 1 2 5 >
每页显示 20 50 100
基于WPD-ISSA-CA-CNN模型的电厂碳排放预测
1
作者 池小波 续泽晋 +1 位作者 贾新春 张伟杰 《控制工程》 北大核心 2025年第8期1387-1394,共8页
碳排放的准确预测有利于制定合理的碳减排策略。目前,针对电厂碳排放的研究较少,且传统预测模型训练时间过长。基于此,提出一种分量增广输入的WPD-ISSA-CA-CNN碳排放量预测模型,该模型创新性地构建“分解-增广融合预测”策略。首先,利... 碳排放的准确预测有利于制定合理的碳减排策略。目前,针对电厂碳排放的研究较少,且传统预测模型训练时间过长。基于此,提出一种分量增广输入的WPD-ISSA-CA-CNN碳排放量预测模型,该模型创新性地构建“分解-增广融合预测”策略。首先,利用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)算法将信号按频率特性分解为子序列,再将全部分量增广(component augmentation,CA)作为模型输入,以减少模型的训练时间。其次,考虑到该模型超参数选择困难,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)的超参数进行寻优。以山西某发电厂2×25 MW锅炉的历史数据为样本,利用5种评价指标将所提模型与BP、LSTM、CNN及其混合模型进行对比。结果表明,所提混合模型在预测火力发电碳排放中各指标均有最佳的准确度且模型训练速度明显提升。 展开更多
关键词 碳排放预测 小波包分解 改进麻雀搜索算法 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
基于EWT-CNN的结构损伤检测方法研究
2
作者 衡琰 张健飞 《中国测试》 北大核心 2025年第5期58-67,共10页
针对工程结构的损伤指标难以确定且含噪声时损伤检测准确率不足的问题,提出一种基于经验小波变换与卷积神经网络的自适应结构损伤检测方法。该方法能够将结构的振动响应信号分解为具有不同固有频率的模态分量并从中提取出损伤特征,具有... 针对工程结构的损伤指标难以确定且含噪声时损伤检测准确率不足的问题,提出一种基于经验小波变换与卷积神经网络的自适应结构损伤检测方法。该方法能够将结构的振动响应信号分解为具有不同固有频率的模态分量并从中提取出损伤特征,具有较高的损伤检测精度且有利于在线实时检测。首先拾取结构振动响应的加速度时序数据并依据其幅频图进行经验小波变换,然后以模态分量作为卷积神经网络的输入提取结构损伤特征用于不同损伤工况的检测。数值试验表明:在不同信噪比情况下,单一卷积神经网络的损伤检测精度为80%~90%,而该文所提方法精度均达到100%,具有更强的抗噪性能。振动台试验进一步验证了方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 经验小波变换 卷积神经网络 结构损伤检测 固有频率 抗噪性
在线阅读 下载PDF
改进北方苍鹰算法在立磨下摇臂结构优化的应用研究
3
作者 彭茂珲 邹帅 +1 位作者 滕家皇 黄福川 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期121-129,共9页
为提高立磨下摇臂结构优化的效率和精度,提出了一种基于改进北方苍鹰(INGO)算法和BP模型相结合的优化方法。首先,对下摇臂进行有限元分析;其次,针对北方苍鹰(NGO)算法易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,利用拉丁超立方采样法、正弦余弦... 为提高立磨下摇臂结构优化的效率和精度,提出了一种基于改进北方苍鹰(INGO)算法和BP模型相结合的优化方法。首先,对下摇臂进行有限元分析;其次,针对北方苍鹰(NGO)算法易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,利用拉丁超立方采样法、正弦余弦算法和柯西变异等策略改进NGO,接着构建INGO-BP预测模型,用于捕捉下摇臂不同结构参数与质量、最大等效应力和最大变形之间关系;最终,建立下摇臂的数学优化模型并求解得到一组最优设计变量。实验结果表明,优化后的下摇臂质量减轻了16.4%,同时最大等效应力和最大变形仍在安全范围内。与其他算法相比,INGO算法具有快速收敛和强大的优化能力;而在预测下摇臂的力学性能方面,INGO-BP模型表现出极高的精度和稳定性,为优化算法在结构优化中的应用提供了参考。 展开更多
关键词 下摇臂 改进北方苍鹰算法 BP神经网络 结构优化
在线阅读 下载PDF
Applications of Wavelets in 3-D Audio Simulation
4
作者 Zhu, Xiaoguang Hong, Bingrong Wang, Dongmu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2000年第3期74-81,共8页
Wavelet has been used as a powerful tool in the signal processing and function approximation recently. This paper presents the application of wavelets for solving two key problems in 3-D audio simulation. First, we em... Wavelet has been used as a powerful tool in the signal processing and function approximation recently. This paper presents the application of wavelets for solving two key problems in 3-D audio simulation. First, we employ discrete wavelet transform (DWT) combined with vector quantization (VQ) to compress audio data in order to reduce tremendous redundant data storage and transmission times. Secondly, we use wavelets as the activation functions in neural networks called feed-forward wavelet networks to approach auditory localization information cues (head-related transfer functions (HRTFs) are used here). The experimental results demonstrate that the application of wavelets is more efficient and useful in 3-D audio simulation. 展开更多
关键词 Approximation theory Computer simulation Data structures Feedforward neural networks wavelet transforms
在线阅读 下载PDF
基于改进Faster R-CNN与U-Net算法的桥梁病害识别与量化方法 被引量:6
5
作者 乔朋 梁志强 +3 位作者 段长江 马晨 王思龙 狄谨 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期627-638,共12页
为实现桥梁病害检测的自动化,对基于图像处理技术的混凝土桥梁表观病害的智能识别和尺寸确定方法展开研究.提出基于改进Faster R-CNN算法的病害识别方法,利用K均值聚类和遗传算法对区域候选网络锚框进行优化设计;以裂缝预测区域为基础,... 为实现桥梁病害检测的自动化,对基于图像处理技术的混凝土桥梁表观病害的智能识别和尺寸确定方法展开研究.提出基于改进Faster R-CNN算法的病害识别方法,利用K均值聚类和遗传算法对区域候选网络锚框进行优化设计;以裂缝预测区域为基础,提出ResNet34结合U-Net的裂缝形态提取方法,并结合裂缝形态学研究了裂缝像素宽度和长度的确定方法.结果表明:锚框优化设计可改进Faster R-CNN算法的表观病害识别效果,5类常见病害的预测准确率、召回率、平均精确率分别由68.40%、69.87%、74.64%提升到85.40%、83.59%、83.72%;利用病害预测框,结合改进U-Net算法的裂缝像素尺寸计算,可实现裂缝病害尺寸的自动测量;基于改进Faster R-CNN和改进U-Net的方法可实现混凝土桥梁常见病害的智能识别和尺寸量化,从而提高桥梁病害检测效率并促进桥梁技术状况评定的智能化. 展开更多
关键词 桥梁工程 表观病害识别 裂缝尺寸确定 改进Faster R-CNN 改进U-Net
在线阅读 下载PDF
小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别 被引量:1
6
作者 韩东颖 田伟 +1 位作者 黄岩 朱国庆 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期39-44,共6页
井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构... 井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构损伤的信息;再通过特征参数建立数据集训练并测试井架钢结构损伤识别模型,该模型结合遗传算法自身特点改善了传统BP神经网络的不足。本文识别方法不需要损伤前的数据特征进行对比,便可对损伤位置进行确定。经过对石油井架钢结构模型实验验证:该方法对井架钢结构损伤识别准确率超过90%,相对于BP网络识别准确率以及识别速度均有所提高。 展开更多
关键词 井架钢结构 损伤 小波包 遗传算法 优化的BP神经网络
在线阅读 下载PDF
基于小波变换与IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测 被引量:4
7
作者 孙国良 伊力哈木·亚尔买买提 +3 位作者 张宽 吐松江·卡日 李振恩 邸强 《电测与仪表》 北大核心 2024年第5期126-134,145,共10页
为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风... 为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风向、历史风功率的不同频率特征信号,并引入改进自适应遗传算法(IAGA)对各序列BP神经网络的初始权值与阈值寻优,使用Sigmiod函数通过适应度值自适应改变交叉概率与变异概率;构建各序列的WT-IAGA-BP模型对短期风功率组合预测。通过仿真分析,并与ELM、IAGA-BP、WT-ELM及WT-LSSVM方法对比,验证该方法具有更高的预测精度和更好的预测性能。 展开更多
关键词 风电功率预测 数据清洗 小波变换 改进自适应遗传算法 神经网络
在线阅读 下载PDF
基于PSO优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型 被引量:3
8
作者 沈延安 杨克泉 陈强 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期168-175,共8页
针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值... 针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值函数和改进PSO优化小波神经网络的方式,克服重构信号不连续或严重失真的问题,优化了小波神经网络初始权值和阈值,使模型能够实现快速、准确分析和识别故障类型,具有较好的故障预测和诊断能力。本文中通过对比不同阈值函数的降噪能力和PSO、GA、ACO对小波神经网络的改进效果,比较BP神经网络、传统小波神经网络、PSO优化小波神经网络的故障诊断预测效果,验证了本文中构建的PSO优化小波神经网络故障诊断模型远优于其他对比模型,具有故障识别和降噪能力强、收敛速度快、训练精度高的优点,在无人机动力系统的故障诊断领域,具有较好的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无人机 动力系统 PSO 小波神经网络 故障诊断
在线阅读 下载PDF
从U-Net到Transformer:深度模型在医学图像分割中的应用综述 被引量:3
9
作者 张玮智 于谦 +2 位作者 苏金善 乎西旦·居马洪 林玲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期204-222,共19页
精准分割医学图像中的病灶对医生探寻病因和制定诊疗方案起关键作用,计算机视觉技术的发展促使深度学习在医学图像分割领域衍生出多种模型架构。U-Net架构以其巧妙的跳跃连接、易于优化的模块设计成为这一领域的基准模型。然而,U-Net以... 精准分割医学图像中的病灶对医生探寻病因和制定诊疗方案起关键作用,计算机视觉技术的发展促使深度学习在医学图像分割领域衍生出多种模型架构。U-Net架构以其巧妙的跳跃连接、易于优化的模块设计成为这一领域的基准模型。然而,U-Net以卷积神经网络(CNN)为主干,在长期建模依赖关系方面只擅长获取局部特征,基于CNN的各项方法在执行分割任务中缺乏对图像长期相关性的解释,无法提取全局特征。为帮助本领域学者了解U-Net的发展历程及研究现状,以问题为导向对2016-2023年U-Net改进工作进行综述。首先,从改进结构位置的角度对U-Net及其各项改进模型进行叙述,探讨各工作的研究目的和创新设计及不足之处;其次,对Transformer与U-Net的结合方式进行分析,从中获取改进工作的研究动向;最后,在Synapse和ACDC数据集上进行对比实验,通过实验分析和可视化结果表明,Transformer方法在分割精度方面有显著优势,特别是混合网络子块的结合方式,在确保模型性能的同时兼顾效率,证明了该类工作有着广阔的发展前景和研究价值。 展开更多
关键词 医学图像分割 U-Net 结构改进 TRANSFORMER 深度神经网络
在线阅读 下载PDF
基于深度学习的螺旋桨水动力性能快速预报方法 被引量:2
10
作者 高楠 胡安康 +1 位作者 侯立勋 常欣 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期188-200,共13页
为实现螺旋桨水动力性能的快速、精确预报,基于改进的残差连接神经网络建立了一套螺旋桨水动力性能预报模型.残差连接方式大幅提高了模型深度,结合Inception结构从不同尺度同时提取数据特征,利用深度可分离式卷积减少模型参数,基于螺旋... 为实现螺旋桨水动力性能的快速、精确预报,基于改进的残差连接神经网络建立了一套螺旋桨水动力性能预报模型.残差连接方式大幅提高了模型深度,结合Inception结构从不同尺度同时提取数据特征,利用深度可分离式卷积减少模型参数,基于螺旋桨几何参数和模型试验结果构建训练深度神经网络所需的样本空间;提出一种改进的群体天牛须算法对模型的初始权重与阈值进行优化,进一步提高其预报精度.研究结果表明:改进的群体天牛须算法显著提高预报模型的精度并解决了过拟合问题,预报结果与试验值吻合良好,对数据集外螺旋桨的预测性能与CFD法基本一致.模型的普适性极佳且计算周期极短、效率高,满足实时、准确预报螺旋桨敞水性能的要求. 展开更多
关键词 螺旋桨 水动力性能 残差神经网络 Inception结构 改进的群体天牛须搜索算法
在线阅读 下载PDF
基于小波包变换和BP网络的铁道车辆滚动轴承故障诊断方法 被引量:18
11
作者 杨建伟 蔡国强 +2 位作者 姚德臣 黄强 李捷 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期68-73,共6页
针对铁道车辆滚动轴承故障诊断,提出1种改进的小波包与BP神经网络相结合的故障诊断方法,并开发出基于该方法的铁道车辆滚动轴承故障诊断系统。用压电加速度传感器采集轴承试验台的模拟故障轴承振动信号,对采集到的信号先进行小波降噪,... 针对铁道车辆滚动轴承故障诊断,提出1种改进的小波包与BP神经网络相结合的故障诊断方法,并开发出基于该方法的铁道车辆滚动轴承故障诊断系统。用压电加速度传感器采集轴承试验台的模拟故障轴承振动信号,对采集到的信号先进行小波降噪,再通过小波包分解,构造特征向量,以此作为故障样本对改进的BP网络进行训练,实现智能化故障诊断。实验结果表明,基于该方法的故障诊断系统能够很好地诊断出铁道车辆滚动轴承内圈、外圈及滚动体表面出现的疲劳、剥落、磨损和裂纹等故障,具有实际工程应用价值。 展开更多
关键词 铁道车辆 滚动轴承 故障诊断 小波包 改进神经网络
在线阅读 下载PDF
改进结构的小波神经网络在油田开发指标预测中的应用 被引量:7
12
作者 邴绍献 王华 +3 位作者 李建丽 张孝天 侯春华 王滨 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期92-94,共3页
由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标... 由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标同时在不同时间因子和尺度因子的小波基上展开。实例分析结果表明,改进结构的小波神经网络模型不仅继承了小波神经网络的优点,且具有比小波神经网络预测油田开发指标精度更高、训练速度更快的优势,其预测的平均精度达到97.02%,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。 展开更多
关键词 油田开发指标 小波神经网络 改进结构的小波神经网络 模型预测
在线阅读 下载PDF
钢结构损伤识别中Db族小波函数选择 被引量:16
13
作者 杨晓楠 唐和生 +1 位作者 陈镕 薛松涛 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1568-1572,1577,共6页
在基于小波分析的结构损伤识别研究中,小波函数的选择是首先要考虑的问题.选取了部分Db(DaubechiesⅠ)族小波函数,采用小波概率神经网络方法,对一个4层钢框架进行损伤识别研究,探讨了选择不同Db族小波函数对损伤识别结果的影响.研究发现... 在基于小波分析的结构损伤识别研究中,小波函数的选择是首先要考虑的问题.选取了部分Db(DaubechiesⅠ)族小波函数,采用小波概率神经网络方法,对一个4层钢框架进行损伤识别研究,探讨了选择不同Db族小波函数对损伤识别结果的影响.研究发现,正则性好、消失矩大等特性的小波函数其损伤识别效果最好. 展开更多
关键词 钢框架结构 损伤识别 Db族小波函数 小波分析 神经网络
在线阅读 下载PDF
小波函数的选择对结构损伤识别的影响 被引量:6
14
作者 杨晓楠 姜绍飞 +2 位作者 唐和生 陈镕 王远功 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 EI CAS 2005年第6期635-639,共5页
目的为了寻找出结构损伤识别中的最优小波函数,进而提高结构损伤的识别精度.方法选取了几种常用的小波函数,运用小波分析提取能量特征,采用小波概率神经网络方法,对四层钢框架进行了损伤识别及小波函数对损伤识别影响的对比研究.结果经... 目的为了寻找出结构损伤识别中的最优小波函数,进而提高结构损伤的识别精度.方法选取了几种常用的小波函数,运用小波分析提取能量特征,采用小波概率神经网络方法,对四层钢框架进行了损伤识别及小波函数对损伤识别影响的对比研究.结果经过比较,发现采用函数曲线圆滑的Mexican cat小波函数识别精度可达100%,识别效果最好.结论在结构损伤识别领域,选用非正交、正则性好、消失矩阶数大的小波函数具有一定的优势. 展开更多
关键词 小波函数 能量特征 结构损伤识别 小波概率神经网络 钢框架
在线阅读 下载PDF
基于小波包和改进BP神经网络的变压器励磁涌流识别方法 被引量:6
15
作者 公茂法 李美蓉 +4 位作者 殷凡姣 王中刚 刘丙乾 邵群 李杰 《电测与仪表》 北大核心 2015年第6期124-128,共5页
根据励磁涌流和内部故障电流的波形特征存在巨大差异,提出一种基于小波包和改进BP网络的识别励磁涌流的新算法。利用小波包对励磁涌流和故障电流信号进行分解和重构,提取小波包重构系数,计算各频段的能量并进行归一化处理,构造能量特征... 根据励磁涌流和内部故障电流的波形特征存在巨大差异,提出一种基于小波包和改进BP网络的识别励磁涌流的新算法。利用小波包对励磁涌流和故障电流信号进行分解和重构,提取小波包重构系数,计算各频段的能量并进行归一化处理,构造能量特征向量,作为BP网络的输入样本,进行训练和测试,提出保护判据。经过PSCAD/EMTDC和MATLAB软件对大量样本进行仿真验证,证明该方案能够快速准确地识别励磁涌流和内部故障电流。 展开更多
关键词 小波包 改进BP神经网络 励磁涌流 变压器
在线阅读 下载PDF
卷积神经网络在结构损伤诊断中的应用 被引量:21
16
作者 李书进 赵源 +1 位作者 孔凡 张远进 《建筑科学与工程学报》 CAS 北大核心 2020年第6期29-37,共9页
对卷积神经网络(CNN)在工程结构损伤诊断中的应用进行了深入探讨;以多层框架结构节点损伤位置的识别问题为研究对象,构建了可以直接从结构动力反应信号中进行学习并完成分类诊断的基于原始信号和傅里叶频域信息的一维卷积神经网络模型... 对卷积神经网络(CNN)在工程结构损伤诊断中的应用进行了深入探讨;以多层框架结构节点损伤位置的识别问题为研究对象,构建了可以直接从结构动力反应信号中进行学习并完成分类诊断的基于原始信号和傅里叶频域信息的一维卷积神经网络模型和基于小波变换数据的二维卷积神经网络模型;从输入数据样本类别、训练时间、预测准确率、浅层与深层卷积神经网络以及不同损伤程度的影响等多方面进行了研究。结果表明:卷积神经网络能从结构动力反应信息中有效提取结构的损伤特征,且具有很高的识别精度;相比直接用加速度反应样本,使用傅里叶变换后的频域数据作为训练样本能使CNN的收敛速度更快、更稳定,并且深层CNN的性能要好于浅层CNN;将卷积神经网络用于工程结构损伤诊断具有可行性,特别是在大数据处理和解决复杂问题能力方面与其他传统诊断方法相比有很大优势,应用前景广阔。 展开更多
关键词 损伤识别 卷积神经网络 深度学习 框架结构 小波变换
在线阅读 下载PDF
基于小波分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法 被引量:40
17
作者 李宏男 孙鸿敏 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2003年第5期141-148,共8页
本文提出了基于"能量—损伤"原理,综合利用小波包分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法。在结构损伤诊断中,时域信号经小波分析后其缺损特征会更加明显,把分布在不同频带的结点能量作为神经网络的训练样本能够很好地反映结... 本文提出了基于"能量—损伤"原理,综合利用小波包分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法。在结构损伤诊断中,时域信号经小波分析后其缺损特征会更加明显,把分布在不同频带的结点能量作为神经网络的训练样本能够很好地反映结构缺损特征。以美国土木工程师学会提出的基准结构为例,阐述了结构损伤的发生、位置和程度诊断过程,取得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 小波包分析 神经网络 框架结构 损伤诊断 基准结构
在线阅读 下载PDF
基于并行结构的Gabor小波神经网络算法及应用 被引量:8
18
作者 许廷发 韦岗 倪国强 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期247-250,共4页
给出了一种基于并行结构的Gabor小波神经网络算法。根据多CPU系统的并行结构和神经网络本身并行性的特点,设计了用于图象目标识别的Gabor小波神经网络算法,算法的输入层包括Gabor小波尺度、平移和频率调制参数的运算;隐层是在并行CPU中... 给出了一种基于并行结构的Gabor小波神经网络算法。根据多CPU系统的并行结构和神经网络本身并行性的特点,设计了用于图象目标识别的Gabor小波神经网络算法,算法的输入层包括Gabor小波尺度、平移和频率调制参数的运算;隐层是在并行CPU中实现神经网络算法及优化;输出层是Gabor小波神经网络的分类结果。对4类飞机图像目标进行了仿真实验,识别率达到98%以上,识别时间为40 ms。 展开更多
关键词 目标识别 Gabor小波神经网络 多CPU 并行结构
在线阅读 下载PDF
改进小波结合BP网络的风力发电机故障诊断 被引量:18
19
作者 郭东杰 王灵梅 +2 位作者 郭红龙 武卫红 韩西贵 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期53-58,共6页
针对风力发电机早期故障时定子电流特征量难以提取的问题,提出了单子带重构改进小波变换结合BP神经网络的风力发电机故障诊断新方法。通过对风力发电机的定子电流进行单子带重构改进小波变换,消除了传统小波变换中的频率混叠现象;从小... 针对风力发电机早期故障时定子电流特征量难以提取的问题,提出了单子带重构改进小波变换结合BP神经网络的风力发电机故障诊断新方法。通过对风力发电机的定子电流进行单子带重构改进小波变换,消除了传统小波变换中的频率混叠现象;从小波变换后的子带信号中选取特征域、提取特征量作为BP神经网络的输入;在此基础上,结合BP神经网络的输入输出非线性映射能力,完成对故障的诊断和定位。经过仿真实验证实,该方法准确地实现了对风力发电机故障的诊断。 展开更多
关键词 单子带重构改进小波变换 神经网络 风力发电机 故障诊断 定子电流 反向传播网络
在线阅读 下载PDF
采用小波变换与RBF神经网络优化的电机故障模糊诊断系统 被引量:5
20
作者 许允之 许璟 郭西进 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2012年第5期48-51,共4页
针对特征信号淹没于噪声信号的情况,采用Morlet小波分析实现了对原始电流特征信号的降噪。同时,采用基于RBF神经网络的最优化插值与具有频谱细化特性的CZT分析,提升了频谱分辨率,充分展现了发生故障时电流特征信号的频谱细节,为电机故... 针对特征信号淹没于噪声信号的情况,采用Morlet小波分析实现了对原始电流特征信号的降噪。同时,采用基于RBF神经网络的最优化插值与具有频谱细化特性的CZT分析,提升了频谱分辨率,充分展现了发生故障时电流特征信号的频谱细节,为电机故障诊断系统提供了可靠的诊断依据。建立了基于改进型BP神经网络的电机故障模糊诊断系统,抽象出了偏心故障的诊断规则。实测结果表明,该系统能够可靠地诊断电机的偏心故障。 展开更多
关键词 MORLET小波分析 RBF神经网络 CZT分析 改进型BP神经网络 模糊推理
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 5 下一页 到第
使用帮助 返回顶部