孙璐
- 作品数：2 被引量：29H指数：2
- 供职机构：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院更多>>
- 发文基金：辽宁省科技厅科技攻关项目辽宁省教育厅基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于小波包和RBF神经网络的瓦斯传感器故障诊断被引量：19
- 2015年
- 针对瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障为研究对象,提出了一种基于减聚类(SCM)与粒子群(PSO)算法优化的RBF神经网络进行模式分类与辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。首先,利用三层小波包分解得到各个节点的分解系数,采用一定的削减算法使故障的瞬态信号特征得到加强,获取最优的特征能量谱。再利用SCM-PSO算法优化RBF神经网络,使粒子的搜索速度更快,更有利于发现全局最优解。最后通过实验对比分析,该方法具有训练速度快、分类精度高的特点,辨识正确率在95%以上,能够显著提高故障诊断的速度和准确性。
- 单亚峰孙璐付华訾海
- 关键词：瓦斯传感器RBF神经网络故障诊断
- 一种EKF-WLS-SVR与混沌时间序列分析的瓦斯动态预测新方法被引量：10
- 2015年
- 针对瓦斯浓度时间序列高度的混沌特性,采用微熵率法同步确定最优的嵌入维数与延迟时间,还原瓦斯涌出系统状态空间。以无线传感网络系统采集并经降噪处理后的瓦斯浓度序列作为样本。提出利用带有整定因子的扩展卡尔曼滤波器(EKF)对加权最小二乘支持向量回归机(WLS-SVR)的正则化参数γ与核参数σ进行快速寻优,并依据周期性更新的训练样本建立基于EKF-WLS-SVR耦合算法的动态预测模型以精确预测后续时间点的瓦斯浓度。通过MATLAB进行仿真,结果表明:EKF滤波器对提高WLS-SVR的拟合精度与学习效率方面有很大的帮助。相比于其他模型,该耦合模型具备更高的预测精度与更强的鲁棒特性,有较高的实用价值。
- 付华訾海孟祥云孙璐
- 关键词：瓦斯浓度无线传感网络
