去除漏磁數(shù)據(jù)中無縫管道噪聲小波域自適應(yīng)濾波算法

文章認(rèn)為相空間局域線性回歸法是電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)混沌預(yù)測(cè)法中廣泛使用的方法,在用線性最小二乘法估計(jì)局部線性化模型的參數(shù)時(shí),往往由于病態(tài)的數(shù)據(jù)矩陣導(dǎo)致估計(jì)值對(duì)噪聲過于敏感而變得不可信。針對(duì)這種情況應(yīng)用最小均方誤差準(zhǔn)則和最陡下降原理提出了一種基于自適應(yīng)濾波電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)算法,避免了病態(tài)矩陣的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定、可靠。

卡爾曼濾波由于能夠?qū)崟r(shí)快速地處理大量的變形數(shù)據(jù),并能夠預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的變化狀態(tài)等特點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理。本文論述了方差補(bǔ)償自適應(yīng)卡爾曼濾波模型,將自適應(yīng)卡爾曼濾波模型應(yīng)用到光纖光柵動(dòng)態(tài)變形監(jiān)測(cè)上,基于matlab編程實(shí)現(xiàn)模型的建立并運(yùn)用該模型對(duì)建筑物變形進(jìn)行分析與預(yù)測(cè),取得了較好的效果,證實(shí)了方差補(bǔ)償自適應(yīng)卡爾曼濾波在濾波和預(yù)測(cè)方面的可行性。

本文參考有關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合西安高新區(qū)sohu同盟北樓d7點(diǎn)沉降量觀測(cè)數(shù)據(jù)分析實(shí)例。以卡爾曼濾波的4個(gè)特點(diǎn)（見本文末）。介紹了自適應(yīng)卡爾曼濾波系統(tǒng)在建筑物變形監(jiān)測(cè)的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方面的應(yīng)用及其優(yōu)越性。

為保證抽油機(jī)在運(yùn)行過程中的高可靠性,需要對(duì)電壓、電流等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。該文基于先進(jìn)的自適應(yīng)陷波濾波器理論,以dsp系統(tǒng)為核心,設(shè)計(jì)一種具有頻率自適應(yīng)功能,能實(shí)現(xiàn)電能諧波分析和電能雙向計(jì)量的多功能抽油機(jī)專用電表。仿真和現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試表明,該電表抗干擾能力強(qiáng)、計(jì)量準(zhǔn)確度高,可廣泛應(yīng)用于抽油機(jī)采油動(dòng)態(tài)監(jiān)控和實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)。

本文參考有關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合西安高新區(qū)sohu同盟北樓d7點(diǎn)沉降量觀測(cè)數(shù)據(jù)分析實(shí)例。以卡爾曼濾波的4個(gè)特點(diǎn)（見本文末）。介紹了自適應(yīng)卡爾曼濾波系統(tǒng)在建筑物變形監(jiān)測(cè)的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方面的應(yīng)用及其優(yōu)越性。

空調(diào)系統(tǒng)作為現(xiàn)代飛機(jī)空氣管理系統(tǒng)的一部分,對(duì)于機(jī)艙內(nèi)溫度、空氣的調(diào)節(jié)起著至關(guān)重要的作用,其工作正常與否直接影響著飛機(jī)的乘坐舒適性。因此,研究空調(diào)系統(tǒng)的故障診斷具有十分重要的意義。文中從空調(diào)系統(tǒng)的物理結(jié)構(gòu)出發(fā),建立了單級(jí)循環(huán)結(jié)構(gòu)圖,得到了各環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)模型。采用自適應(yīng)數(shù)值濾波器進(jìn)行故障檢測(cè),引入3σ原則作為故障判斷準(zhǔn)則,并結(jié)合數(shù)學(xué)模型提出了聯(lián)合故障診斷的思想,對(duì)系統(tǒng)故障進(jìn)行定位和故障類型的判斷。最后利用計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證,仿真結(jié)果表明該聯(lián)合故障診斷思想能夠有效地進(jìn)行故障診斷和定位,并實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳感器故障和元部件故障的準(zhǔn)確區(qū)分。

建立合理有效的模型對(duì)建筑物的變形進(jìn)行分析是至關(guān)重要的。通過具體工程實(shí)例分析了gm(1,1)模型、kalman濾波以及自適應(yīng)kalman濾波各自的特點(diǎn):gm(1,1)模型較為適合變形趨勢(shì)呈指數(shù)或線性分布的變形分析與預(yù)測(cè),而kalman濾波對(duì)建筑物變形趨勢(shì)呈線性或波形具有較好的預(yù)測(cè)效果;在相同的條件下,自適應(yīng)kalman濾波較kalman濾波模型的收斂性及自適應(yīng)性好,更接近于實(shí)際,具有一定的應(yīng)用效果。

kalman濾波常用于變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中,當(dāng)觀測(cè)環(huán)境不佳時(shí)kalman濾波難以有效建立觀測(cè)模型和函數(shù)模型。本文結(jié)合電廠邊坡變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),首先利用小波去噪方法消除觀測(cè)方程中的系統(tǒng)誤差,然后采用單因子自適應(yīng)kalman濾波進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。結(jié)果表明,該方法可以削弱觀測(cè)噪聲影響,提高濾波響應(yīng)速度,適用于電力工程形變分析。

由于分布式電源逆變并網(wǎng)發(fā)電與有源電力濾波器(activepowerfilter,apf)在結(jié)構(gòu)功能上具有相似性,本文提出了結(jié)合綠色分布式電源的有源電力濾波器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),這種結(jié)構(gòu)使apf除了能夠?yàn)V除諧波外,還可以向負(fù)載供能,拓展了apf的應(yīng)用范圍,有利于電網(wǎng)的綠化和供能的多元化.分布式電源通過逆變升壓整流來維持apf直流側(cè)的電容電壓的穩(wěn)定,而不需要消耗電網(wǎng)中的能量.針對(duì)畸變電壓的工況,設(shè)計(jì)了自適應(yīng)dq檢測(cè)算法;在apf控制上采用了自適應(yīng)模糊控制的策略,不僅能快速跟蹤諧波電流,而且具有較強(qiáng)的魯棒性.仿真結(jié)果驗(yàn)證了該系統(tǒng)設(shè)計(jì)的可行性和可靠性,證明了本文所提算法的有效性和正確性.

準(zhǔn)確的混凝土泵輸送管道壓力信號(hào)是混凝土泵實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障診斷的關(guān)鍵。通過小波變換的快速分解和重構(gòu)算法,對(duì)混凝土泵輸送管道壓力信號(hào)進(jìn)行濾波,有效去除了輸送管道壓力測(cè)量信號(hào)中的噪聲,取得了良好的濾波效果,為混凝土泵實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障診斷提供處理和識(shí)別依據(jù)。

介紹了寶鋼分公司鋼管廠在無縫鋼管張減過程壁厚控制中實(shí)現(xiàn)的前饋?zhàn)赃m應(yīng)控制技術(shù)。該技術(shù)利用準(zhǔn)確料流跟蹤所獲得的對(duì)應(yīng)來料荒管的管坯稱重、連軋機(jī)后的測(cè)長(zhǎng)數(shù)據(jù),計(jì)算得到來料荒管的壁厚數(shù)據(jù),然后根據(jù)張減機(jī)壁厚分布規(guī)律與鋼管初始壁厚的關(guān)系,在軋制過程中在線計(jì)算和調(diào)整對(duì)應(yīng)的各機(jī)架軋輥的軋制轉(zhuǎn)速分布,實(shí)現(xiàn)張減機(jī)平均壁厚的前饋?zhàn)赃m應(yīng)控制,盡量減少由來料荒管壁厚偏差所造成的張減成品鋼管壁厚偏差。

電力系統(tǒng)故障、斷路器分合、雷電等都能產(chǎn)生行波信號(hào),行波以特定的速度在線路中傳播。自動(dòng)重合閘廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)中,能有效減少瞬時(shí)性故障對(duì)電力系統(tǒng)的影響,提高供電可靠性。但當(dāng)重合閘于永久性故障時(shí),電力系統(tǒng)將再一次受到故障的沖擊,對(duì)系統(tǒng)的安全運(yùn)行帶來不利影響。因此,在重合閘前判斷線路是瞬時(shí)性故障還是永久性故障變得很有必要。

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為了減小軌檢儀采集的軌道檢測(cè)原始數(shù)據(jù)中夾雜的粗大誤差噪聲對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，提出經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)濾波的可行性。對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解得到的第一層imf1信號(hào)采用3σ準(zhǔn)則識(shí)別粗大誤差點(diǎn)并剔除，重構(gòu)得到去除噪聲后的信號(hào)。對(duì)限幅濾波法和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)法濾除噪聲的波形進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，進(jìn)一步驗(yàn)證了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法在處理非線性非平穩(wěn)信號(hào)方面的優(yōu)勢(shì)。實(shí)例表明，論文提出的方法可以有效識(shí)別信號(hào)中的粗大誤差點(diǎn)并剔除噪聲信號(hào)，得到較為理想的濾波結(jié)果。

液壓系統(tǒng)是機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)的保證,往往是系統(tǒng)故障的多發(fā)點(diǎn)。為了更加精確、快速地監(jiān)測(cè)各種系統(tǒng)信號(hào)的變化情況,并且提高運(yùn)算效率,本文以jn5121單片機(jī)為背景,針對(duì)液壓電磁閥監(jiān)測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)到的加速度信號(hào)和磁信號(hào),提出了一種新的濾波算法,分析了該算法的原理、工作流程及其功能,并且針對(duì)電磁閥檢測(cè)系統(tǒng)所監(jiān)測(cè)到的磁信號(hào),運(yùn)用該濾波算法,將其濾波結(jié)果與matlab工具箱中數(shù)字濾波器的濾波效果進(jìn)行了比較,得出了該方法在快速處理采樣數(shù)據(jù)方面的優(yōu)點(diǎn)。

為實(shí)現(xiàn)led照明的恒照度控制,首先建立了led的照度模型,然后采用單神經(jīng)元自適應(yīng)算法設(shè)計(jì)led的照度控制器。仿真結(jié)果表明,單神經(jīng)元自適應(yīng)控制器能夠?qū)崿F(xiàn)led照度的穩(wěn)定控制,取得了較為理想的控制效果。

遺傳算法易搜索到全局最優(yōu)解,但局部尋優(yōu)能力差且易發(fā)生早熟、隨機(jī)漫游現(xiàn)象.基于對(duì)本文所采用的基本遺傳算法的原理和實(shí)施過程介紹的基礎(chǔ)上,針對(duì)其缺陷提出改進(jìn)措施:利用混沌序列的“遍歷性、隨機(jī)性、規(guī)律性”的特點(diǎn)生成初始種群;采用最優(yōu)個(gè)體儲(chǔ)存、最差個(gè)體替換策略.在改進(jìn)遺傳算法的基礎(chǔ)上,又引入自適應(yīng)的交叉、變異概率公式,幅度系數(shù)調(diào)節(jié)交叉率、變異率形成自適應(yīng)遺傳算法.通過十五桿平面桁架的數(shù)值算例,自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果、優(yōu)化進(jìn)程與基本遺傳算法、改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行了對(duì)比,驗(yàn)證自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)越性能.

防腐無縫管道是一種在工業(yè)生產(chǎn)、建筑施工以及日常生活中廣泛應(yīng)用的特殊管道，它主要用于輸送各種腐蝕性介質(zhì)，如酸、堿、鹽溶液等。由于其內(nèi)部無焊接縫，因此具有較高的抗壓強(qiáng)度和耐久性。同時(shí)，其外層經(jīng)過特殊的防腐處理，可以有效防止管道受到化學(xué)物質(zhì)的侵蝕，從而大大延長(zhǎng)了管道的使用壽命。

分析了美國scansystems分公司pitco(鋼管探傷技術(shù)公司)開發(fā)的用于油井用無縫鋼管連軋生產(chǎn)線的漏磁檢測(cè)裝置的組成結(jié)構(gòu)、檢測(cè)原理、實(shí)施方案,介紹了該裝置在蒙豐特鋼有限公司鋼管廠的應(yīng)用狀況。

房地產(chǎn)投資組合優(yōu)化是降低投資風(fēng)險(xiǎn)的有效方法之一?，F(xiàn)有的房地產(chǎn)投資組合理論及算法存在缺陷,本文利用熵作為風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo),并將螞蟻算法引入房地產(chǎn)開發(fā)領(lǐng)域,且針對(duì)基本螞蟻算法存在的計(jì)算復(fù)雜,易陷入局部最優(yōu)等缺陷,提出了一種變系數(shù)的自適應(yīng)螞蟻算法,tsp問題的計(jì)算結(jié)果表明了該方法較之其他改進(jìn)算法的優(yōu)勢(shì)。以各項(xiàng)目間的均值熵代替tsp中的各城市距離后的房地產(chǎn)投資組合計(jì)算實(shí)例表明,該方法具有較好的收斂性、穩(wěn)定性和魯棒性,是求解組合優(yōu)化問題的一種較好的方法。

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針對(duì)以發(fā)電為主的梯級(jí)小水電群,以各水庫的發(fā)電引用流量為決策變量,建立了以發(fā)電量最大為目標(biāo)的梯級(jí)小水電群優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型;設(shè)計(jì)了pso算法和apso算法的工程實(shí)現(xiàn)方法,具體包括編碼設(shè)計(jì)、迭代方法設(shè)計(jì)以及慣性權(quán)重設(shè)計(jì)等;通過一個(gè)具有兩庫串聯(lián)的梯級(jí)小水電群實(shí)例,將pso算法和apso算法的仿真尋優(yōu)過程進(jìn)行了比較,結(jié)果顯示兩種算法是有效的,并且apso算法具有更強(qiáng)、更快的全局搜索能力;將apso算法的仿真結(jié)果與同一條件下的ga算法的仿真結(jié)果進(jìn)行了比較,結(jié)果顯示apso算法的仿真結(jié)果更優(yōu),更能充分利用水能資源。