針對懸移質(zhì)含沙量在線檢測易受環(huán)境因素的影響,提出基于卡爾曼（Kalman）濾波和遺傳算法優(yōu)化的徑向基函數(shù)（Genetic Optimized Radial Basis Function,GORBF）神經(jīng)網(wǎng)絡的多源數(shù)據(jù)最優(yōu)融合模型.首先簡述Kalman濾波的基本原理,將基于音頻共振法傳感器的信號進行Kalman濾波;對懸移質(zhì)含沙量、水溫、電導率以及深度信息進行綜合分析,找出對懸移質(zhì)含沙量檢測有關(guān)聯(lián)的環(huán)境因素;并應用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對懸移質(zhì)含沙量數(shù)據(jù)進行多源數(shù)據(jù)處理,融合了影響懸移質(zhì)含沙量檢測的環(huán)境因素;最后探討遺傳算法（Genetic Algorithm）優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡（RBF Neural Network）參數(shù)的方法,提出遺傳算法來優(yōu)化RBF的半徑和離散尺度,獲得了懸移質(zhì)含沙量檢測的多源數(shù)據(jù)最優(yōu)融合效果,有效地減少環(huán)境因素對懸移質(zhì)含沙量檢測的影響.為了比較Kalman-GORBF多源數(shù)據(jù)融合模型的處理效果,在相同環(huán)境下還進行了Kalman-RBF,GORBF、多元線性回歸和一元線性回歸方法的處理,并進行懸移質(zhì)含沙量測量的誤差分析.試驗結(jié)果表明,基于Kalman-GORBF多源數(shù)據(jù)最優(yōu)... 

【文章來源】：應用基礎與工程科學學報. 2020,28(03)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

含沙量測量試驗是在高1m、半徑為1m的塑料圓桶中進行的．實驗材料選取了粉煤灰作為材料．其平均粒徑為33.29μm，中數(shù)粒徑為21.87μm，其粒度分布如圖2所示．2.2 硬件平臺架構(gòu)搭建

本文設計了基于可編程邏輯控制器(Programmable Logic Controller,PLC)的懸移質(zhì)含沙量檢測系統(tǒng)，同時也能采集環(huán)境量信息，如水體的溫度、深度、電導率等信息．多傳感器信息傳送到監(jiān)控電腦上進行實時顯示，如圖3(a)所示．音頻共振傳感器結(jié)構(gòu)如圖3(b)所示．圖3(b)中，1為音頻共振體由音頻共振左臂;1-1為音頻共振右臂;音頻共振體的共振激勵器為2和201組成;3為溫度傳感器、4為壓力傳感器、5為可延長軸上;可延長軸5通過塑膠防振套6和固支體螺旋絲7相連接．8為保護圓盒;9為密封蓋9;10為電源線的進線孔．3 結(jié)果分析

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]懸移質(zhì)含沙量在線檢測的多傳感器數(shù)據(jù)融合研究[D]. 齊慧勤.華北水利水電大學 2018
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本文編號：3345119