去除漏磁数据中无缝管道噪声的小波域自适应滤波算法
漏磁(MFL)检测是油气管道在线检测中应用非常成熟的一种无损检测技术。将小波变换与自适应滤波技术相结合,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)的小波域自适应滤波算法。将该算法用于实测漏磁数据的处理,所得结果说明该算法具有良好的去噪效果,可以极大地提高漏磁数据中缺陷信号的可检测性。
无缝管道漏磁信号去噪新方法
漏磁(mfl)检测信号常被多种噪声源污染,极大地降低了漏磁信号中缺陷信号的可检测性。提出一种漏磁信号去噪新方法。该法首先利用自适应滤波方法去除漏磁信号中的无缝管道噪声(spn),然后再利用小波系数去噪方法去除spn自适应消除系统输出的漏磁信号中的噪声。实测的漏磁信号处理结果说明,该方法具有良好的去噪效果,可提高漏磁信号中缺陷信号的可检测性。
全相位自适应滤波器设计
文中首先通过单位圆相位影射的方式推导出任意正交变换下全相位信号处理的数学表达式,并画出系统实现原理图和带双窗的全相位正交变换域处理图。基于全相位数字滤波器,本文设计并实现了频域自适应滤波器,对加噪信号进行n次全相位频谱归一化处理,并递归设置幅值为1的频点而形成完整的传输特性,噪声的判断通过单次谱分析和全相位谱分析的均值和方差特性来进行。实验中,对于淹没在强噪声中的信号进行了全相位自适应滤波,结果表明,对于整倍频率分辨率信号可以无失真恢复。全相位自适应滤波恢复得到的信号信噪比提高0.8db左右,而且通过提高滤波器阶数n或进行频谱校正可以进一步提高恢复信号质量。
自适应滤波算法在电力系统短期负荷预测中的应用
文章认为相空间局域线性回归法是电力系统短期负荷预测混沌预测法中广泛使用的方法,在用线性最小二乘法估计局部线性化模型的参数时,往往由于病态的数据矩阵导致估计值对噪声过于敏感而变得不可信。针对这种情况应用最小均方误差准则和最陡下降原理提出了一种基于自适应滤波电力系统短期负荷预测算法,避免了病态矩阵的影响。实验结果表明该算法预测结果稳定、可靠。
自适应卡尔曼滤波在建筑物变形监测中的应用
卡尔曼滤波由于能够实时快速地处理大量的变形数据,并能够预测下一时刻的变化状态等特点,被广泛应用于多个领域的动态数据处理。本文论述了方差补偿自适应卡尔曼滤波模型,将自适应卡尔曼滤波模型应用到光纤光栅动态变形监测上,基于matlab编程实现模型的建立并运用该模型对建筑物变形进行分析与预测,取得了较好的效果,证实了方差补偿自适应卡尔曼滤波在滤波和预测方面的可行性。
自适应卡尔曼滤波在建筑物变形监测中的应用
本文参考有关文献并结合西安高新区sohu同盟北楼d7点沉降量观测数据分析实例。以卡尔曼滤波的4个特点(见本文末)。介绍了自适应卡尔曼滤波系统在建筑物变形监测的预测预报方面的应用及其优越性。
自适应陷波滤波器抽油机专用电表研究
为保证抽油机在运行过程中的高可靠性,需要对电压、电流等参数进行实时监测。该文基于先进的自适应陷波滤波器理论,以dsp系统为核心,设计一种具有频率自适应功能,能实现电能谐波分析和电能双向计量的多功能抽油机专用电表。仿真和现场测试表明,该电表抗干扰能力强、计量准确度高,可广泛应用于抽油机采油动态监控和实时评价系统。
自适应卡尔曼滤波在建筑物变形监测中的应用
本文参考有关文献并结合西安高新区sohu同盟北楼d7点沉降量观测数据分析实例。以卡尔曼滤波的4个特点(见本文末)。介绍了自适应卡尔曼滤波系统在建筑物变形监测的预测预报方面的应用及其优越性。
基于自适应数值滤波器的空调系统故障诊断
空调系统作为现代飞机空气管理系统的一部分,对于机舱内温度、空气的调节起着至关重要的作用,其工作正常与否直接影响着飞机的乘坐舒适性。因此,研究空调系统的故障诊断具有十分重要的意义。文中从空调系统的物理结构出发,建立了单级循环结构图,得到了各环节的数学模型。采用自适应数值滤波器进行故障检测,引入3σ原则作为故障判断准则,并结合数学模型提出了联合故障诊断的思想,对系统故障进行定位和故障类型的判断。最后利用计算机仿真实验进行验证,仿真结果表明该联合故障诊断思想能够有效地进行故障诊断和定位,并实现了对传感器故障和元部件故障的准确区分。
GM(1,1)模型、Kalman滤波和自适应Kalman滤波在建筑物变形中的应用比较分析
建立合理有效的模型对建筑物的变形进行分析是至关重要的。通过具体工程实例分析了gm(1,1)模型、kalman滤波以及自适应kalman滤波各自的特点:gm(1,1)模型较为适合变形趋势呈指数或线性分布的变形分析与预测,而kalman滤波对建筑物变形趋势呈线性或波形具有较好的预测效果;在相同的条件下,自适应kalman滤波较kalman滤波模型的收敛性及自适应性好,更接近于实际,具有一定的应用效果。
自适应Kalman滤波在电力工程形变监测中的应用
kalman滤波常用于变形监测数据处理中,当观测环境不佳时kalman滤波难以有效建立观测模型和函数模型。本文结合电厂边坡变形监测数据,首先利用小波去噪方法消除观测方程中的系统误差,然后采用单因子自适应kalman滤波进行数据处理。结果表明,该方法可以削弱观测噪声影响,提高滤波响应速度,适用于电力工程形变分析。
带分布式电源的有源滤波器的模糊自适应控制
由于分布式电源逆变并网发电与有源电力滤波器(activepowerfilter,apf)在结构功能上具有相似性,本文提出了结合绿色分布式电源的有源电力滤波器拓扑结构,这种结构使apf除了能够滤除谐波外,还可以向负载供能,拓展了apf的应用范围,有利于电网的绿化和供能的多元化.分布式电源通过逆变升压整流来维持apf直流侧的电容电压的稳定,而不需要消耗电网中的能量.针对畸变电压的工况,设计了自适应dq检测算法;在apf控制上采用了自适应模糊控制的策略,不仅能快速跟踪谐波电流,而且具有较强的鲁棒性.仿真结果验证了该系统设计的可行性和可靠性,证明了本文所提算法的有效性和正确性.
混凝土泵输送管道压力小波滤波方法研究
准确的混凝土泵输送管道压力信号是混凝土泵实时监控和故障诊断的关键。通过小波变换的快速分解和重构算法,对混凝土泵输送管道压力信号进行滤波,有效去除了输送管道压力测量信号中的噪声,取得了良好的滤波效果,为混凝土泵实时监控和故障诊断提供处理和识别依据。
无缝钢管张减过程壁厚前馈自适应控制
介绍了宝钢分公司钢管厂在无缝钢管张减过程壁厚控制中实现的前馈自适应控制技术。该技术利用准确料流跟踪所获得的对应来料荒管的管坯称重、连轧机后的测长数据,计算得到来料荒管的壁厚数据,然后根据张减机壁厚分布规律与钢管初始壁厚的关系,在轧制过程中在线计算和调整对应的各机架轧辊的轧制转速分布,实现张减机平均壁厚的前馈自适应控制,尽量减少由来料荒管壁厚偏差所造成的张减成品钢管壁厚偏差。
一种利用行波信号的自适应重合闸方法
电力系统故障、断路器分合、雷电等都能产生行波信号,行波以特定的速度在线路中传播。自动重合闸广泛应用于电力系统中,能有效减少瞬时性故障对电力系统的影响,提高供电可靠性。但当重合闸于永久性故障时,电力系统将再一次受到故障的冲击,对系统的安全运行带来不利影响。因此,在重合闸前判断线路是瞬时性故障还是永久性故障变得很有必要。
基于EMD的轨道检测数据滤波方法
为了减小轨检仪采集的轨道检测原始数据中夹杂的粗大误差噪声对检测结果的影响,提出经验模态分解法对检测数据滤波的可行性。对经验模态分解得到的第一层imf1信号采用3σ准则识别粗大误差点并剔除,重构得到去除噪声后的信号。对限幅滤波法和经验模态法滤除噪声的波形进行分析和评价,进一步验证了经验模态分解法在处理非线性非平稳信号方面的优势。实例表明,论文提出的方法可以有效识别信号中的粗大误差点并剔除噪声信号,得到较为理想的滤波结果。
基于JN5121单片机的电磁阀信号数字滤波算法实现
液压系统是机械设备正常运转的保证,往往是系统故障的多发点。为了更加精确、快速地监测各种系统信号的变化情况,并且提高运算效率,本文以jn5121单片机为背景,针对液压电磁阀监测系统检测到的加速度信号和磁信号,提出了一种新的滤波算法,分析了该算法的原理、工作流程及其功能,并且针对电磁阀检测系统所监测到的磁信号,运用该滤波算法,将其滤波结果与matlab工具箱中数字滤波器的滤波效果进行了比较,得出了该方法在快速处理采样数据方面的优点。
单神经元自适应算法在LED照明控制中的应用
为实现led照明的恒照度控制,首先建立了led的照度模型,然后采用单神经元自适应算法设计led的照度控制器。仿真结果表明,单神经元自适应控制器能够实现led照度的稳定控制,取得了较为理想的控制效果。
自适应遗传算法在建筑结构优化中的应用
遗传算法易搜索到全局最优解,但局部寻优能力差且易发生早熟、随机漫游现象.基于对本文所采用的基本遗传算法的原理和实施过程介绍的基础上,针对其缺陷提出改进措施:利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群;采用最优个体储存、最差个体替换策略.在改进遗传算法的基础上,又引入自适应的交叉、变异概率公式,幅度系数调节交叉率、变异率形成自适应遗传算法.通过十五杆平面桁架的数值算例,自适应遗传算法的优化结果、优化进程与基本遗传算法、改进遗传算法进行了对比,验证自适应遗传算法的优越性能.
漏磁检测装置在油井用无缝钢管生产线中的应用
分析了美国scansystems分公司pitco(钢管探伤技术公司)开发的用于油井用无缝钢管连轧生产线的漏磁检测装置的组成结构、检测原理、实施方案,介绍了该装置在蒙丰特钢有限公司钢管厂的应用状况。
基于自适应蚂蚁算法的房地产投资组合优化决策
房地产投资组合优化是降低投资风险的有效方法之一。现有的房地产投资组合理论及算法存在缺陷,本文利用熵作为风险衡量指标,并将蚂蚁算法引入房地产开发领域,且针对基本蚂蚁算法存在的计算复杂,易陷入局部最优等缺陷,提出了一种变系数的自适应蚂蚁算法,tsp问题的计算结果表明了该方法较之其他改进算法的优势。以各项目间的均值熵代替tsp中的各城市距离后的房地产投资组合计算实例表明,该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性,是求解组合优化问题的一种较好的方法。
基于自适应粒子群算法的梯级小水电群优化调度研究
针对以发电为主的梯级小水电群,以各水库的发电引用流量为决策变量,建立了以发电量最大为目标的梯级小水电群优化调度数学模型;设计了pso算法和apso算法的工程实现方法,具体包括编码设计、迭代方法设计以及惯性权重设计等;通过一个具有两库串联的梯级小水电群实例,将pso算法和apso算法的仿真寻优过程进行了比较,结果显示两种算法是有效的,并且apso算法具有更强、更快的全局搜索能力;将apso算法的仿真结果与同一条件下的ga算法的仿真结果进行了比较,结果显示apso算法的仿真结果更优,更能充分利用水能资源。
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职位:装修室内设计师
擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林