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调心轴承退化特性WPES提取及FOA-GRNN算法预测分析
1
作者 张海霞 李灿 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期159-162,共4页
目前轴承剩余寿命预测需要采用大量历史经验作为判断依据,导致最终的预测结果相对实际测试情况形成了较大的偏差。这里以小波包能量谱WPES的方法对轴承退化特征进行了提取分析,并利用FOA-GRNN模型使GRNN获得更高精度的预测结果,根据多... 目前轴承剩余寿命预测需要采用大量历史经验作为判断依据,导致最终的预测结果相对实际测试情况形成了较大的偏差。这里以小波包能量谱WPES的方法对轴承退化特征进行了提取分析,并利用FOA-GRNN模型使GRNN获得更高精度的预测结果,根据多种群自适应果蝇优化算法进行数据分析获得GRNN扩展速度,实现了轴承剩余寿命的准确预测。研究结果表明:FOA-GRNN方法预测获得的均方误差为0.0034,形成了0.0532的绝对误差,均方根误差为0.06025,轴承退化特征能够满足轴承剩余寿命精确预测的要求。FOA-GRNN指标参数最小,达到了理想的效果,表现出了最优的收敛性,寻优效率与精度同时获得大幅提升。该研究对提高调心轴承故障诊断和寿命预测具有一定的理论支撑作用,可以拓宽到其它的机械传动故障信号分析领域。 展开更多
关键词 调心轴承 使用寿命 预测精度 小波包能量谱 广义回归神经网络 果蝇优化算法 退化特性 实验分析
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基于小波包-神经网络的MEMS加速度计零漂补偿 被引量：7
2
作者 路永乐 潘英俊 +2 位作者 任春华 刘宇 彭慧 《压电与声光》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期27-31,共5页
针对微机电系统(MEMS)加速度计零位漂移大的问题,研究了一种基于Birgé-Massert(BM)阈值小波包降噪的广义回归神经网络对MEMS加速度计零位漂移进行非线性抑制的新方法。该方法首先利用BM阈值小波包滤除零位漂移中的噪声,然后利用广... 针对微机电系统(MEMS)加速度计零位漂移大的问题,研究了一种基于Birgé-Massert(BM)阈值小波包降噪的广义回归神经网络对MEMS加速度计零位漂移进行非线性抑制的新方法。该方法首先利用BM阈值小波包滤除零位漂移中的噪声,然后利用广义回归网络对非线性数据的无限逼近原理,来建立MEMS加速度计的零漂模型。将实测数据代入模型,计算结果表明,经过该模型补偿后的零漂输出结果同未经补偿、最小二乘拟合补偿、未经滤波建模补偿相比,均值分别减小97.4%、67.8%、67.8%,均方差分别减小87.4%、87.5%、90.9%;利用训练后的模型进行实时补偿延迟时间为10-5 s。分析结果证明了基于BM阈值小波包降噪滤波技术的广义回归网络组合模型的有效性和合理性。 展开更多
关键词 微机电系统(MEMS)加速度计 小波包 广义回归网络 非线性建模 零位漂移
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使用广义回归神经网络的胎儿心电提取 被引量：3
3
作者 蒲秀娟 曾孝平 +3 位作者 陈悦君 韩亮 程军 李君 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期211-214,237,共5页
针对胎儿心电难以提取问题,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电的方法。利用广义回归神经网络(GRNN)估计母体心电信号传导至腹壁的非线性变换,将非线性变换后的母体心电信号从腹壁混合信号中减去,再通过小波包去噪技术抑制胎儿... 针对胎儿心电难以提取问题,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电的方法。利用广义回归神经网络(GRNN)估计母体心电信号传导至腹壁的非线性变换,将非线性变换后的母体心电信号从腹壁混合信号中减去,再通过小波包去噪技术抑制胎儿心电的基线漂移和噪声,得到清晰的胎儿心电。应用合成心电信号和临床心电信号完成实验,在胎儿心电和母体心电QRS波完全重叠情况下,提取出清晰的胎儿心电。实验结果验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 胎儿心电 广义回归神经网络 小波包去噪
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用小波包变换广义回归神经网络法处理硝基苯胺异构体重叠紫外吸收光谱 被引量：2
4
作者 高玲 李小平 任守信 《石油化工》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1168-1171,共4页
开发了一种小波包变换广义回归神经网络(WPTGRNN)法,用于处理对硝基苯胺、邻硝基苯胺和间硝基苯胺重叠的紫外吸收光谱,达到不经预先化学分离进行同时测定的目的。WPTGRNN法结合小波包变换和广义回归神经网络(GRNN)的特点,改进除噪质量... 开发了一种小波包变换广义回归神经网络(WPTGRNN)法,用于处理对硝基苯胺、邻硝基苯胺和间硝基苯胺重叠的紫外吸收光谱,达到不经预先化学分离进行同时测定的目的。WPTGRNN法结合小波包变换和广义回归神经网络(GRNN)的特点,改进除噪质量和预测能力。通过最佳化实验,选择了小波函数、小波包分解水平及GRNN的平滑因子。实验结果表明,WPTGRNN法的预测标准误差为1.08μg/mL,预测相对标准误差为4.20%,与小波变换广义回归神经网络、广义回归神经网络和主组分回归3种方法进行比较,WPTGRNN法优于其他3种方法。 展开更多
关键词 小波包变换广义回归神经网络 小波包除噪 紫外吸收光谱 硝基苯胺
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小波包变换广义回归神经网络同时分辨三种有机化合物的重叠光谱 被引量：2
5
作者 高玲 李小平 任守信 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期2392-2395,共4页
文章结合两种化学计量学技术,研制了一种小波包变换广义回归神经网络(WPTGRNN)方法,对光谱严重重叠的三种有机化合物进行同时测定。该法结合小波包变换(WPT)和广义回归神经网络(GRNN)改进了除噪质量和预测能力。通过最佳化,选择了小波... 文章结合两种化学计量学技术,研制了一种小波包变换广义回归神经网络(WPTGRNN)方法,对光谱严重重叠的三种有机化合物进行同时测定。该法结合小波包变换(WPT)和广义回归神经网络(GRNN)改进了除噪质量和预测能力。通过最佳化,选择了小波函数、小波包分解水平及GRNN的平滑因子。偏最小二乘(PLS)法用于比较研究,编制了三个程序(PWPTGRNN,PGRNN和PPLS)进行相关计算。结果表明,WPTGRNN法是成功的且优于GRNN及PLS方法,与GRNN方法比较所有组分质量浓度的预测值与实际值的相对预测标准误差由4.0%降低为2.3%。 展开更多
关键词 小波包变换 广义回归神经网络 同时测定 有机化合物
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基于熵值法特征筛选的GRNN降雹识别 被引量：2
6
作者 李鹏 嵇佳丽 丁倩雯 《气象》 CSCD 北大核心 2021年第7期854-861,共8页
针对冰雹监测难和冰雹灾情不易估计的问题,结合声信号的时域、频域特点,采用时域、频域和小波域相结合的特征提取方法,将熵值法与广义回归神经网络(GRNN)相结合,提出一种基于熵值法特征筛选的GRNN降雹识别方法。对采集的降雹和降雨声信... 针对冰雹监测难和冰雹灾情不易估计的问题,结合声信号的时域、频域特点,采用时域、频域和小波域相结合的特征提取方法,将熵值法与广义回归神经网络(GRNN)相结合,提出一种基于熵值法特征筛选的GRNN降雹识别方法。对采集的降雹和降雨声信号提取时域特征、频域特征和小波包能量谱特征,采用熵值法确定各特征的权重大小,剔除权重较小的特征项并进行特征融合组成新的特征子集,将特征子集输入GRNN进行预测识别。试验结果表明,该方法能够有效识别冰雹,且特征筛选后的识别率高达97.8276%,相较未进行特征筛选的特征集,识别率提高了近10%。 展开更多
关键词 冰雹监测 时域特征 频域特征 小波包能量谱 熵值法 特征筛选 广义回归神经网络 降雹识别
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小波潜变量回归和广义回归神经网络同时测定三组分混合物
7
作者 任守信 高玲 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期469-471,共3页
本文采用小波潜变量回归 (WLVR)方法 ,同时测定重叠的光谱信号。结合小波阈值法和主组分分析 (PCA)改进除噪质量。八个误差判据用于推断因子数目。潜变量由小波处理过的信号投影到正交基矢量而获得。广义回归神经网络 (GRNN)被应用于多... 本文采用小波潜变量回归 (WLVR)方法 ,同时测定重叠的光谱信号。结合小波阈值法和主组分分析 (PCA)改进除噪质量。八个误差判据用于推断因子数目。潜变量由小波处理过的信号投影到正交基矢量而获得。广义回归神经网络 (GRNN)被应用于多组分同时测定。依据算法原理编制了三个程序 (PWMRA、PWL VR和PGRNN)执行有关计算。三个方法 (WLVR、LVR(潜变量回归 )和 GRNN)同时测定三组分混合物 。 展开更多
关键词 三组分混合物 小波潜变量回归 广义回归神经网络 多组分同时测定 分析化学
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旋转机械故障类型识别的神经网络方法研究 被引量：10
8
作者 孙佳榆 杨兆建 杨亚东 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第11期86-89,93,共5页
广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)都是基于径向基函数的神经网络类型。广义回归神经网络通常用来实现函数逼近,而概率神经网络主要用于模式分类问题的... 广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)都是基于径向基函数的神经网络类型。广义回归神经网络通常用来实现函数逼近,而概率神经网络主要用于模式分类问题的研究。两者在机械设备故障诊断中均有广泛的应用。根据两种神经网络原理建立模型,对比分析广义回归神经网络和概率神经网络在旋转机械设备故障类型识别方面的优缺点。结果显示,两种神经网络在故障类型识别方面均取得了不错的效果,而概率神经网络相比广义回归神经网络而言,能应用更少的特征得到正确的结果。同时,将这两种神经网络得到的结果同BP神经网络和RBF神经网络得到的结果相比,发现GRNN神经网络和PNN神经网络具有更高的准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 概率神经网络 广义回归神经网络 故障类型识别 小波包能量 BP神经网络 RBF神经网络
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改进鲸鱼算法在云计算资源负载预测中的应用 被引量：17
9
作者 谢建群 刘怡俊 李生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第13期73-77,130,共6页
为了解决传统云计算资源负载预测方法对负载序列高频分量预测精度不高和泛化能力弱的缺点,提出一种混合小波包变换和正余混沌双弦鲸鱼优化(CSCWOA)算法优化多层感知器神经网络(MLP)的短期云计算资源负载预测方法。通过小波包变换对负载... 为了解决传统云计算资源负载预测方法对负载序列高频分量预测精度不高和泛化能力弱的缺点,提出一种混合小波包变换和正余混沌双弦鲸鱼优化(CSCWOA)算法优化多层感知器神经网络(MLP)的短期云计算资源负载预测方法。通过小波包变换对负载序列进行多频段预处理分解,然后采用CSCWOA算法优化的MLP神经网络,对单支重构所得的负载子序列进行预测;最后叠加各子序列的预测值来获取实际预测结果。实验结果表明,该方法能掌握负载序列各频段冲击毛刺的变化规律,具有较好的预测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 云计算资源负载预测 正余混沌双弦鲸鱼优化算法 小波包变换 多层感知器神经网络
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基于小波包能量谱和改进FOA-GRNN的轴承寿命预测 被引量：7
10
作者 张成龙 郑凯 刘杰 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第7期73-76,80,共5页
为增强轴承退化特征信息,提高广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)的预测精度,提出了一种基于小波包能量谱和改进FOA-GRNN的轴承剩余使用寿命预测方法。首先,为提取和增强轴承退化特征,采取小波包能量谱对... 为增强轴承退化特征信息,提高广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)的预测精度,提出了一种基于小波包能量谱和改进FOA-GRNN的轴承剩余使用寿命预测方法。首先,为提取和增强轴承退化特征,采取小波包能量谱对轴承振动信号进行分解,生成频带能量谱,以能量谱信息构建轴承退化特征;其次,为提高果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)的寻优能力和寻优效率,提出了一种多种群自适应果蝇优化算法,引入自适应惯性权重,并应用于广义回归神经网络参数优化;实验结果表明,基于文中退化特征相比时域、频域特征,提高了预测精度,改进FOA-GRNN与FOA-GRNN、MFOA-GRNN、IFOA-GRNN相比具有较高的寻优精度和寻优效率。 展开更多
关键词 轴承 剩余使用寿命 小波包能量谱 广义回归神经网络 果蝇优化算法 预测
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