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针对复杂环境噪声下管道微泄漏特征难以提取的问题,提出基于变分模态分解-奇异值分解(VMD-SVD)自优化的管道
微泄漏信号增强方法。 首先,采用遗传迭代算法对 VMD 参数对[α,K]进行自适应优化,采用奇异值峭度差频谱对 SVD 重构阶
次进行自适应优化;然后,采用参数优化的 VMD 对泄漏信号进行分解,并采用峭度分析法对分解的模态分量进行筛选并重构;
最后,采用阶次优化的 SVD 对重构信号进行非线性滤波,从而提高微泄漏信号的信噪比。 仿真与实验结果表明,信号增强方法
使仿真信号的信噪比提高了 9. 32 dB,使管道微泄漏信号的相关性提高了 5. 92 倍,使互相关泄漏相对定位误差减少了 14. 34%。 相似文献
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针对一类非线性系统在持续扰动下的控制问题,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法。首先,引入U模型方法进行被控对象建模,提高处理非线性系统的能力,结合自抗扰控制方法,设计基于U模型的改进自抗扰控制器。在非线性反馈环节引入模糊免疫方法实现非线性智能反馈,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制系统。最后仿真实验表明:基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法在保持了基于U模型的自抗扰控制的简洁性和良好抗扰性能的基础上,简化了控制器参数调节过程,在持续未知扰动下的跟踪速度、精度都更优。 相似文献
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