人工神经网络在高炉热状态预报中的应用

在高炉操作过程中，高炉热状态的判断与预测是极为重要的，这些状态数值的预测过去常依靠经验识别，近年来，随着人工神经网络技术的发展，于是开发一种高炉热状态人工神经网络预测模型已成为必希趋势，本文应用反馈式人工神经网络对高炉热状态预测模型进行了研究。     

机械信号连续小波系数的统计特征研究

通过对机械信号的连续小波分解，利用小波滤波器良好的时频特性，针对机械信号的特征，论述了机械信号经过连续小波分解后的统计特征。在机械信号连续小波系数的特征提取中，引入机械系统的动力学维数，将连续小波系数按尺度方向进行了研究。利用尺度与频率的对应关系，应用小波系数的容积维数来研究其统计特性，并提取信号特征。实践证明，这种方法能够简单有效地提取机械信号的振动特征，并在诊断机械故障中得到了应用。     

小波分析在旋转机械故障诊断中的应用

简述小波分析的数学原理和小波分析在故障诊断中的应用机理，并以透平压缩机组为例，分析了小皮分析在故障诊断中的应用。用小波进行信号降噪的方法是，先对机组轴承径向报动信号进行处理后再进行特征提取，使故障诊断过程变得容易，很好地保存了瞬态信号的尖峰和突变部分。     

分级小波神经网络在故障诊断中的应用

提出一种分级小波神经网络结构,可实现单一故障样本训练的神经网络与组合神经网络相结合,对单一故障和多发故障都能做出正确的判断,诊断结果准确可靠.     

小波包频带能量分解在断路器机械状态监测中的应用

基于小波包原理,将断路器操作振动信号分解到独立的频带内,不同频带内信号能量的变化反映了断路器机械运行状态的改变.提取主要的频带能量作为断路器状态监测的特征向量,并根据试验结果确定了不同状态下能量特征向量的容差范围,从而实现了不同机械状态的简单分类,为断路器的机械状态监测提供了相应的量化依据.试验模拟了ZN12-35型真空断路器4种不同的合闸同期性状态,采用单个加速度传感器在机构箱上获取合闸时的触头振动信号.该信号经过小波包频带能量分解后,可以将各种合闸同期性状态分类集中在复平面中明显区分的不同区域内,从而验证了该方法在断路器机械状态监测中的有效性.重复试验表明,在保证监测系统稳定的前提下,该方法具有较高的状态监测准确率.     

分析网络参数对Modular预报结果的影响

以实验数据为基础,分析网络参数对Modular预报30MnSi金属塑性变形抗力结果的影响,找出最佳网络参数,提高预报准确性.同时指出,在采用模糊神经网络进行预报时,分析网络参数对预报精度影响的必要性.     

基于小波神经网络的船舶运动预报

利用残值学习算法进行小波节点的选择,利用Akaike 准则确定预测模型的结构,采用误差反传方法在线调整网络连接参数.通过建立的自适应神经网络模型有效辨识船舶操纵运动动态.船舶航向预报仿真结果显示,基于小波神经网络的船舶航向预测器可以较高精度预报船舶操纵运动过程中船舶航向的变化.     

小波包变换在往复泵活塞状态监测中的应用

根据小波变换能同时在时间域和频率域进行局部化信号分析的特点,采用小波包分解,小波我重构及小波包分频带能量监测方法对往复泵活塞状态进行识别,取得了良好的效果。这种方法具有特征参量少,故障特征突出等优点,可以预见,信号的小波包分析将发展为一种可用一     

基于SI实现逼近网络原理的连续小波变换

研究逼近网络原理的连续小波变换的SI(switched-current)实现方法。利用网络函数逼近理论,将连续小波变换转化为双二次函数并联电路结构,并以SI电路技术实现任意一维连续小波变换。本文以Marr小波为例。     

基于小波分解的设备状态预测方法

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用ＡＲ（ｎ）模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果．将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于ＢＰ网络的预测方法相比较表明：该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中．     

Machinery Condition Prediction Based on Support Vector Machine Model with Wavelet Transform

Soft failure of mechanical equipment makes its performance drop gradually,which occupies a large proportion and has certain regularity. The performance can be evaluated and predicted through early state monitoring and data analysis. The vibration signal was modeled from the double row bearing,and wavelet transform and support vector machine model（ WT-SVM model） was constructed and trained for bearing degradation process prediction. Besides Hazen plotting position relationships was applied to describing the degradation trend distribution and a 95%confidence level based on t-distribution was given. The single SVM model and neural network（ NN） approach were also investigated as a comparison. Results indicate that the WT-SVM model outperforms the NN and single SVM models,and is feasible and effective in machinery condition prediction.     

城市供水管网水量预测的小波神经网络方法

为提高城市供水优化调度的可靠性和实用性，对城市管网水量预测的方法进行了研究．提出了利用小波分解与人工神经网络相结合的小波神经网络管网水量预测模型，该模型以非线性小波基为神经元变换函数，通过伸缩因子和平移因子计算小波基函数合成的小波网络，并从理论上给出了严密的算法；同时通过逐步检验算法，科学地确定了网络结构，克服了普通人工神经网络难以确定网络结构、存在局部极小点等缺点．仿真结果表明，该模型比普通人工神经网络预测模型的预测精度高，并具有很强的适应能力．     

一类连续小波的构造及其性质

小波分析是国际上新兴的一个前沿研究课题,已成为众多学科共同关注的热点.小波函数的构造问题是小波理论分析与应用研究的基础.文章提出了一类连续性小波函数的构造方法,同时证明了其满足允许条件,并利用该方法构造出了几个小波函数,同时利用MATLAB程序绘出了相应的小波函数及其Fourier变换(频谱)图.     

用线性模拟滤波器实现连续小波变换

提出了用线性模拟滤波器实现连续小波变换的方法,该方法提供了实现快速小波变换的另一途径,并给出了构造该滤波器网络的方法,它以墨西哥帽状小波为例,证实了其可行性。     

工况特征参数对客车燃油经济性影响分析

为了获得实际车辆运行特征对车辆燃油经济性的影响,为车辆研发和能量控制策略制定提供重要的参考,对实际运行的城市公交和通勤车辆采集的大量数据进行了数据分析和预测方程的构建。运行数据来自于3辆公交车,6个月内118 d/10 s次的出行数据;测量的数据包括:时间、地理位置、车速、油耗等。通过数据计算和分析,获得了34个不同的运行工况特征参数(包括:负荷率,最高速度,平均速度,平均行驶速度,平均加速度,速度时间比例,加速度时间比例等)。采用统计方法研究了特征参数对于油耗的影响。结果表明,负荷率、平均速度和车速所占百分比与车辆油耗有强烈的相关性;且具有很高的稳定性;基于多元线性回归的方法预测特征参数变化下的燃油经济性,由于存在特征参数之间很强的线性关系,导致结果的不稳定。为了避免这种不稳定性,采用了基于因子分析的方法,获得了相互独立的若干个能够代表所有特征参数信息90%以上的代表性因子;然后采用多元线性回归分析得到的方程能够满足油耗预测的需要。     

一种基于神经网络的小波域音频水印算法

提出了一种基于小波分解和神经网络的数字音频水印算法，先对音频信号进行小波分解，将数字水印嵌入到音频信号的小波域低频重要系数中，同时通过调整多层前馈神经网络的权重逼近原始音频信号与数字水印之间的关系，然后在接收端用训练好的神经网络提取水印。实验结果表明，嵌入水印的音频信号没有明显的听觉失真；经过噪声干扰，低通滤波，有损压缩，重新采样等信号处理后，相关函数检测具有显著的二值分布特征，且相关系数均达到0．72以上，与其他方法相比，该算法在提取水印时无需原始音频信号，具有运算量低和鲁棒性强等优点。     

一种基于小波神经网络的自适应控制方法

提出了一种基于小波神经网络的自适应控制方法,该方法利用两个小波神经网络作为自适应系统的辩识器和控制器来构成自适应控制系统。由于小波函数具有紧支性以及神经网络的非线性映射能力,因而在所构成的控制系统中,辨识器能更准确地近似具有较强非线性被控对象的动态特性,控制器能产生较为复杂的控制规律。仿真结果表明,该系统比一般神经网络控制系统具有调节速度快和超调小等更好的控制效果。     

消除信号趋势项时小波基优选方法研究

在消除信号趋势项时引入小波基函数对信号进行分解和重构.小波基函数的选择会影响消除信号趋势项后的结果.提出了消趋误差指数的概念及其计算公式,并使用该公式计算了34种常用小波基的消趋误差指数,优选出sym10等6种消趋误差指数较小的小波基.使用sym10小波基及另外两种非优选小波基对实测的汽车车身振动加速度信号进行消除趋势项处理.结果表明,使用sym10小波基提取的信号趋势项比其它非优选小波基更为准确,验证了提出的消趋误差指数计算公式的有效性.      

水库并联供水方式水电站大波动水力过渡过程工况的拟定

基于工况拟定的目的,以及常规供水方式水电站工况拟定的一般原则,通过对二个水库并联供水方式水电站的特殊性的研究,得出了拟定二水库并联供水方式水电站大波动水力过渡过程工况的程序和方法。