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傳感器故障后多變量經(jīng)驗(yàn)小波變換多點(diǎn)預(yù)測

發(fā)布時間:2022-07-13 15:36
  為有效應(yīng)對多點(diǎn)風(fēng)速傳感器或風(fēng)壓傳感器故障而造成的損失,同時為了降低運(yùn)算的復(fù)雜性和工程應(yīng)用的難度,需要提出同步恢復(fù)缺失數(shù)據(jù)的模型。傳統(tǒng)的多通道信號診斷采用多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(multivariate empiricalmode decomposition,簡稱MEMD),筆者提出多變量經(jīng)驗(yàn)小波變換(multivariable empirical wavelet transform,簡稱MEWT)來同步恢復(fù)多點(diǎn)缺失數(shù)據(jù)。具體應(yīng)用時,首先,運(yùn)用MEWT將多點(diǎn)信號同時分解為一系列模態(tài);然后,利用核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)(kernel-based extreme learning machine,簡稱KELM)實(shí)現(xiàn)同步預(yù)測,同時運(yùn)用杜鵑搜索(cuckoo search,簡稱CS)算法對模型的正則化參數(shù)以及核參數(shù)進(jìn)行智能尋優(yōu)。多步預(yù)測時,采用多輸入多輸出(multi-input multi-output,簡稱MIMO)策略代替?zhèn)鹘y(tǒng)的滾動策略。建筑物表面實(shí)測多點(diǎn)風(fēng)壓數(shù)據(jù)和實(shí)測多點(diǎn)下?lián)舯┝黠L(fēng)速數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證模型的可行性。與噪聲輔助的多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)的對比結(jié)果表明,該模型能更高精度地同步恢復(fù)多點(diǎn)多步... 

【文章頁數(shù)】:14 頁

【文章目錄】:
引言
1 MEWT-KELM-CS-MIMO多點(diǎn)同步多步預(yù)測模型
    1.1 EWT基本原理
    1.2 MEWT技術(shù)框架
    1.3 KELM基本概念
    1.4 CS算法概述
    1.5 MIMO策略用于多步預(yù)測
    1.6 信號恢復(fù)流程
2 基于實(shí)測風(fēng)壓數(shù)據(jù)的模型驗(yàn)證
    2.1 迎風(fēng)面模型驗(yàn)證
    2.2 背風(fēng)面模型驗(yàn)證
    2.3 雙面模型驗(yàn)證
3 基于實(shí)測強(qiáng)非平穩(wěn)風(fēng)速數(shù)據(jù)的模型驗(yàn)證
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于改進(jìn)多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的多通道振動信號融合分析[J]. 王恒,杜世昌,奚立峰,任斐,梁鑫光.  機(jī)械設(shè)計(jì)與研究. 2018(02)
[2]利用窄帶噪聲輔助多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法檢測換流變壓器用有載分接開關(guān)機(jī)械狀態(tài)[J]. 段若晨,王豐華,周荔丹,姚鋼.  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2017(10)
[3]一種基于杜鵑搜索算法的圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法[J]. 葉志偉,趙偉,王明威,馬烈.  測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào). 2016(01)
[4]矩形結(jié)構(gòu)非高斯風(fēng)荷載特性研究[J]. 李錦華,吳春鵬,陳水生.  振動.測試與診斷. 2014(05)
[5]齒輪點(diǎn)蝕的多通道數(shù)據(jù)融合識別方法[J]. 熊炘,楊世錫,甘春標(biāo),葉紅仙.  振動.測試與診斷. 2014(01)



本文編號:3660303

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