首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
检索     
共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 413 毫秒

1.  Adaboost集成BP神经网络在火电厂SO2浓度检测中的应用  
   严玥  严实  杨永斌  江赟《传感器与微系统》,2016年第9期
   针对火电厂在线SO2浓度检测中,检测精度受到温度、压力(大气压及烟气压力)、燃煤质量、水分含量、电子器件噪声、光学镜片老化、气体吸收峰值交叉干扰等多种因素的干扰,很难以单一方法进行改进这一问题.以国内某中型火电厂2015年实际生产数据为依据,设计预处理装置完成气体的前期处理,以尽可能达到分析仪分析要求(温度、流量、含水量等),减少可预见干扰,采用Adaboost算法集成BP神经网络进行优化,降低其他因素对检测结果的干扰,仿真测试分析,证明了该方法的有效性.    

2.  RBF-BP网络在火电厂氮氧化物浓度检测的应用  
   严玥  严实  江赟《传感器与微系统》,2016年第12期
   在分析影响火电厂氮氧化物浓度检测精度的多种原因基础上,提出建立RBF-BP神经网络模型进行改进的方法,并详细说明了样本数据、神经网络构成、训练函数、回归因子、动量因子等关键技术.以2015年实际火电厂检测数据为依据,对建立的RBF-BP神经网络进行了仿真实验,并与单一RBF仿真实验进行对比分析,实验表明平均相对误差为0.3%~1%,证明了该方法的有效性.    

3.  基于神经网络的污水出水COD预测模型  被引次数:2
   聂勋科《重庆理工大学学报(自然科学版)》,2008年第22卷第8期
   研究了在污水处理过程中基于BP和RBF神经网络的活性污泥法污水处理系统建模方法,利用重庆唐家桥污水处理厂的监测数据对基于BP和RBF神经网络建立的污水处理厂出水COD预测模型进行了仿真分析,讨论了2种模型的学习效率和影响预测精度的诸多因素,同时对污水处理出水COD浓度预测模型进行了优化,最终确定了基于神经网络的污水处理厂出水水质预测模型.最后还使用重庆唐家桥污水处理厂的监测数据对确定的模型进行了应用实证研究.    

4.  基于KPCA和RBF网络的电子鼻气体识别  被引次数:1
   赵赟  郭振华  刘锦淮《工业仪表与自动化装置》,2007年第6期
   提出了将KPCA特征提取和RBF网络识别相结合的气体检测方法,设计了一种用于气体实时检测的电子鼻系统,探讨了核主成分分析(KPCA)和RBF神经网络相结合进行气体识别的可行性.将传感器阵列的动态检测方法应用到电子鼻系统中,对甲苯、乙酸酐、乙醚、丙酮4种气体进行检测,针对响应信息的非线性变化利用KPCA进行特征提取,并作为RBF网络的输入,检测系统重复性和稳定性好,识别率可达87.5%.    

5.  基于自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM在混合气体定量分析中的应用  
   刘文贞  陈红岩《传感技术学报》,2016年第29卷第9期
   针对利用不分光红外吸收法(NDIR)的多组分气体传感器对汽车尾气进行同时测量时,红外光谱特征吸收谱线重叠较为严重,所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果,造成测量误差大,分析精度低的问题,提出了一种自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM方法,建立三组分混合气体定量分析模型,已消除混合气体之间相互干扰产生的误差问题。实验中,采集CO2、CO、C3H8的浓度信号,作为模型输入,通过模型回归分析,得到对应的混合气体组分浓度,通过实验数据对模型性能进行分析,结果表明,该模型的平均误差相比于传统模型明显减低,取得较好的精度。    

6.  SF6局部放电分解组分光声检测信号交叉响应处理技术  
   唐炬  范敏  谭志红  孙才新《高电压技术》,2013年第39卷第2期
   SF6局部放电(PD)时,某些特征分解组分气体的红外吸收频带存在重叠部分,利用光声检测法检测其成分时会有严重的交叉响应,影响检测准确度。为此,将主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合,构建了一种能降低交叉响应的PCA-RBF神经网络,应用于光声检测法输出信号阵列的处理,以解决传统RBF神经网络在输入空间严重自相关时检测准确度的下降,实现对SO2、CO2、CF4混合气体中各组分气体体积分数的准确检测。结果表明:PCA-RBF神经网络有效地消除了样本之间的相关性,提高了神经网络对混合气体中各组分气体体积分数的检测准确度(平均相对误差<3%),为将光声检测法应用于SF6局部放电分解组分气体的检测提供了有效的数据处理手段。    

7.  基于最小二乘支持向量机算法的测量数据时序异常检测方法  被引次数:1
   倪景峰  刘丽华  顾煜炯《华北电力大学学报(自然科学版)》,2008年第35卷第3期
   将最小二乘支持向量机方法引入火电厂DCS的测量数据时序异常检测领域,该方法很好地建立了火电厂DCS的测量数据时序预测模型,具有预测真实值能力强、全局优化及泛化性好等优点。将该方法应用于某600 MW超临界火电机组DCS测量数据中,经过训练后的LS-SVM模型对再热蒸汽温度数据的检验样本进行不良值检测与真实值预测,均方根误差和平均相对误差分别为0.067%和0.050%,均方根误差是BP网络模型、RBF网络模型的8.756%和8.272%,平均相对误差是BP网络模型、RBF网络模型的7.541%和7.236%。应用结果表明,最小二乘支持向量机方法优于多层BP与RBF神经网络法,能很好地满足异常检测与真实值预测要求。    

8.  空气局部放电衍生物气体生成规律的研究  
   李康  郭润睿  Hassan Javed  张国强《电工电能新技术》,2017年第36卷第8期
   分解气体分析法通过检测故障产生的气体组分诊断设备故障,是检测电力设备故障的重要方法,在一些应用场合具有不可替代的作用.然而目前该方法只在绝缘油、SF6等绝缘介质的场合有应用,对于空气这一最重要的绝缘介质少有应用.本文搭建空气局部放电过程模拟实验平台及气体产物检测系统,研究放电衍生物气体生成规律.分别采用两种检测方式对气体产物进行检测,结果显示O3 、NO、NO2为空气放电的主要产物;在放电强度较低时,空气放电主要分解产物为O3,放电强度进一步增大可以检测到氮氧化物NO和NO2的产生,且臭氧O3浓度远大于氮氧化物气体浓度;对于封闭空间,随着放电时间增长分解产物浓度增加,但趋向饱和,且随着施加电压增大,气体产物浓度增加;而在相同放电电压下,空气相对湿度变化对气体产物含量有明显影响,O3 、NO2的浓度在相对湿度为18%时高于相对湿度为25%和44%时的值;而NO的浓度在相对湿度为44%时高于相对湿度为18%和25%时的值,同时差异较小.    

9.  中和滴定法测定工业炸药爆炸气体中氮氧化物含量的研究  
   李建湘《矿冶工程》,2009年第29卷第3期
   针对工业炸药爆炸后有毒气体中氮氧化物含量的测定仪器投资成本大、运行和维护成本高等特点,用化学中和滴定的方法对有毒气体中的氮氧化物测定进行了研究,并引入空白校正的方法消除酸性气体CO2对中和滴定结果的干扰,提高了测定结果的准确性和可靠性。结果表明:氮氧化物回收率达98.9%以上,测定误差不高于0.03%。该方法测定精确度高、成本低廉、装置简单、操作简便,适用于各种工业炸药爆炸气体中氮氧化物含量的测定。    

10.  化学发光法测定混合气体中氮氧化物的影响因素  
   刘沂玲  张新  谌永华《计量技术》,2014年第1期
   本文主要叙述了化学发光法测量氮氧化物时的几种特殊影响因素,经过对汽车尾气、火炬燃烧气体以及烟道气体中氮氧化物的测定值进行分析,从实验的角度分析了几种共存物质,如CO、CO2 、HC等对氮氧化物测量的定量影响程度,并从原理上分析了不同混合气体中氮氧化物测定偏差的原因和改进措施.    

11.  煤粉空气分级燃烧中还原性气氛的模拟预测及分析  
   陈登高  李振山  蔡宁生《洁净煤技术》,2019年第1期
   空气分级燃烧是广泛采用的煤粉低氮燃烧技术,使用数值模拟方法对其进行模拟预测,有助于燃烧设备的改进并优化燃烧,实现在燃烧中进一步降低污染物排放。空气分级燃烧数值模拟中对还原区的准确模拟是预测氮氧化物排放、硫化氢高温腐蚀等的基础。笔者旨在提出一种合理预测煤粉空气分级燃烧还原性气氛的数值模拟方案,并将其应用于实际锅炉的模拟,并探讨了还原性气氛预测准确性对氮氧化物排放、焦炭燃烧等的影响。主要内容包括:①对煤粉空气分级燃烧过程进行原理分析,提出数值模型开发及其应用的研究思路,即是通过小型电加热沉降炉模拟实际锅炉分级燃烧温度和组分浓度场,测量组分、焦炭转化等参数用于模型开发和验证,最后将开发的模型嵌入商用数值模拟平台,实现分级燃烧全过程模拟。基于此,搭建了能够反映实际锅炉空气分级燃烧温度场和组分浓度场特性的电加热沉降炉试验平台,并通过在线称重给煤速率、气体浓度组分测量,对试验系统的稳定性进行了验证。②设计不同工况的空气分级燃烧试验,并获取沿程CO、H_2、焦炭转化率等关键数据,基于数值模拟的动力学优化方法获取空气分级燃烧状态下还原区焦炭的气化反应动力学参数。通过开发用户自定义函数的方式在Fluent平台上实现了焦炭气化以及还原性气氛的模拟预测,并将其应用于600 MWe超临界墙式对冲炉分级燃烧的数值模拟。③分析比较了在模拟中不考虑气化和考虑气化时对炉内温度、还原区气氛、氮氧化物的分布和焦炭转化的影响。结果表明,文中提出的空气分级燃烧数值模拟方案能实现对实际锅炉空气分级燃烧特别是还原区的合理预测;在模拟中不考虑焦炭气化将导致还原性气体浓度明显偏低,导致颗粒燃尽推迟,炉膛出口氮氧化物浓度偏高。    

12.  基于红外吸收技术的多组分混合气体检测的研究  
   刘彬  童敏明  王晶晶《煤矿安全》,2011年第42卷第3期
   针对多组分混合气体的检测问题,提出了基于红外吸收技术进行探测并利用BP神经网络进行信号分析处理的检测方法。该方法采用宽带中红外光源和前端带有窄带滤光片的探测器进行气体探测,探测器输出的每路微弱电信号对应1种气体吸收波长的光波,在对此电信号放大滤波后经A/D采样送达计算机。对实验采集到的数据利用BP神经网络进行分析,能够很好的消除各组分气体之间的干扰,测量相对误差在5%以内,测量拟合曲线呈现良好的线性关系,完全能够满足多组分气体鉴别和测量的要求。    

13.  基于遗传算法的小波神经网络在多组分气体检测中的应用  
   刘文贞  陈红岩《传感技术学报》,2016年第29卷第7期
   由于利用不分光红外吸收法(NDIR)的多组分气体传感器对汽车尾气(主要成分为CO2、CO、HC化合物)进行同时测量时,所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果,造成测量误差大,分析精度低。针对此问题,将遗传算法优化的小波神经网络用于建立基于红外光谱的三组分气体定量分析模型中。采集CO2、CO、HC的浓度信号,作为模型输入,通过模型回归分析,得到对应的混合气体组分浓度,解决气体之间相互干扰的问题。最后通过实验数据对模型性能进行仿真分析,结果表明,该模型的平均误差相比于传统模型明显减低,取得较好的精度。    

14.  在噪声抵消应用中自适应滤波算法性能的仿真比较  被引次数:1
   罗俊海  叶丹霞  李录明《电子测量与仪器学报》,2008年第22卷第4期
   介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的方法。利用模糊逻辑和RBF神经网络的等价性将模糊逻辑和神经网络有机的结合来构成模糊神经网络,并对BP神经网络、RBF神经网络和模糊神经网络三种基本自适应算法进行了对比研究。计算机模拟仿真结果表明,这几种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测特性。相比之下,模糊神经网络算法具有良好的收敛性能,除收敛速度快于BP神经网络算法和RBF神经网络算法以及稳定性强外,而且具有更高的起始收敛速率,更小的权噪声,更大的抑噪能力。    

15.  基于RBF网络的显示设计主观评价方法  
   颜声远  于晓洋  张志俭  彭敏俊  杨明《哈尔滨工程大学学报》,2007年第28卷第10期
   主观评价指标权重的确定方法是人机界面评价中的一项关键技术,现有的人机界面主观评价方法难以摆脱个人和随机性因素的影响.提出的基于RBF网络的主观评价指标权重计算方法,利用人工神经网络的自组织、自学习与自适应特性对网络进行训练,使网络学习隐含在训练数据中人机界面主观评价指标的权重规律中,自适应调整主观评价指标的权重,克服了主观赋权法定权的随机性因素影响.文中建立了基于RBF网络的光柱表人机界面主观评价模型;研究了主观评价的样本数量、扩展系数、网络模型精度三者之间的相互关系.对不同训练样本数的光柱表人机界面主观评价RBF网络模型的分析表明,采用80个训练样本可以得到令人满意的评价精度.    

16.  OGSA结合RBF网络数据融合技术在红外气体分析中的应用  
   张永怀  刘君华  林继鹏《仪器仪表学报》,2005年第26卷第1期
   针对红外气体分析存在的问题 ,提出光学气体传感器阵列 (OGSA )和径向基函数 (RBF)神经网络技术相结合的方法 ,并将其应用于 SO2 、CO2 浓度检测。该方法利用 RBF网络非线性逼近功能和 OGSA的信息冗余特性 ,消除非目标参量和目标量之间的交叉干扰。结果表明 ,SO2 引用误差由融合处理前的 3.1%降至 2 .0 % ,CO2 由 39%降至 8.6 %。为红外气体分析提供了一种有效的途径 ,具有实用前景。    

17.  高浓度氮氧化物的测定方法  
   何小荣  周锦《石油化工应用》,2009年第28卷第1期
   针对工业生产尾气中氮氧化物(NOx)浓度高,一般的分析方法无法测定或测定误差大的情况。分析了GB/T13906-92中和滴定法测定氮氧化物的原理和数据处理方法,对测定方法进行改进,使之测定范围扩大,适合于2 000~1 000 000 mg/m~3高浓度氮氧化物的测定。    

18.  混沌RBF神经网络异常检测算法  
   翁鹤  皮德常《计算机技术与发展》,2014年第7期
   针对传统神经网络异常检测算法的准确率问题,文中将混沌和RBF(Radial Basis Function)神经网络相结合,既可利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可发挥RBF神经网络大规模并行处理、自组织自适应性等功能。文中对混沌时间序列进行相空间重构得到相空间向量,作为RBF神经网络的输入,通过RBF神经网络构建电力负荷序列的拟合函数,在此基础上进一步预测,比较预测值与真实值的偏差,从而判断检测信号是否为异常信号。实验结果表明,该方法相对其他算法预测精度更高,具有较好的异常检测能力。    

19.  基于自适应锁相的多气体检测系统  
   李利花  袁钦  王乐平《仪表技术与传感器》,2019年第7期
   光纤广泛应用于网络信号传输,但光纤中水蒸气、氧气等气体对不同频段信号起到吸收作用。以锁相放大电路为基础进行自适应锁相介绍,根据气体浓度设计0.001°的ADA2200相敏检测器、二阶低通滤波器、变量程等检测电路,利用14位A/D采集电路、量程自调整程序等自适应模块实时调整参考信号,并根据实际氧气和蒸汽浓度进行检测系统的测试。实验结果表明浓度改变0.2 ppm时信号就会变化1 mV,且3%浓度下误差波动不超过0.027%。结果表明光纤气体检测系统可以对超低浓度气体进行检测并投入生产。    

20.  基于神经网络的过热汽温控制  
   周洪煜  高鹏飞  陈孜虎  张振华  孟欢欢《微计算机信息》,2010年第16期
   火电厂过热汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规串级PID控制方法的过热汽温系统难以获得满意的控制效果。本文设计了基于RBF神经网络辨识的可在线调整PID参数的过热汽温控制系统。在仿真实验的基础上,对基于神经网络的过热汽温控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明,基于神经网络控制策略能够充分利用神经元自学习、自适应的能力使系统的控制品质提高。    

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号