基于改进小波神经网络的大型风力发电机组叶片损伤检测研究

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作者 刘菁 《电气技术与经济》 2025年第1期1-3,共3页

风力发电机组长期运行在复杂的自然环境中,特别是叶片部分,直接承受着各种气候条件和机械载荷的影响,极易产生损伤和故障。因此,现提出基于改进小波神经网络的大型风力发电机组叶片损伤检测研究。首先,通过构建改进小波神经网络模型,捕... 风力发电机组长期运行在复杂的自然环境中,特别是叶片部分,直接承受着各种气候条件和机械载荷的影响,极易产生损伤和故障。因此,现提出基于改进小波神经网络的大型风力发电机组叶片损伤检测研究。首先,通过构建改进小波神经网络模型,捕获信号在不同分辨率下的特征,其次,提取风力发电机组叶片的损伤特征,描绘叶片的损伤类型,从而实现叶片损伤的有效检测,对改进小波神经网络模型进行训练,模型将输出分类结果,以此为依据来准确判定叶片的损伤类型。实验结果表明:基于改进小波神经网络的大型风力发电机组叶片损伤检测方法在检测准确率方面优于传统方法。因此,可以证明在损伤识别方面,改进的小波神经网络模型表现出了较高的准确率和稳定性。 展开更多

关键词 叶片损伤检测 大型风力发电机组 风力发电 改进小波神经网络

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基于高斯模糊信息粒化和改进小波神经网络的短期负荷区间预测研究 被引量：5

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作者 余鹏 唐权 +1 位作者 张文涛 黄民翔 《机电工程》 CAS 2017年第2期167-172,共6页

针对现有短期负荷预测方法适应性不足、预测精度不高,WNN原始连接权值和阈值采取随机赋值并采用梯度学习算法进行修正,存在进化缓慢、易出现陷入局部极小或不收敛等问题,提出了基于高斯FIG和改进WNN的短期负荷区间预测新方法。用收敛速... 针对现有短期负荷预测方法适应性不足、预测精度不高,WNN原始连接权值和阈值采取随机赋值并采用梯度学习算法进行修正,存在进化缓慢、易出现陷入局部极小或不收敛等问题,提出了基于高斯FIG和改进WNN的短期负荷区间预测新方法。用收敛速度更快的函数取代常用的输出层神经元函数,并用粒子群算法寻优取代WNN连接权值和阈值随机赋值。把网络连接权值和阈值作为粒子群算法微粒的位置向量,不断调整微粒的速度和位置向量以寻求最优值。选择了合适的数据跨度作为一个粒化窗口,对原始负荷数据进行了高斯模糊粒化处理,得到了对应的高斯FIG后的序列值,并用改进后的WNN对模糊序列值进行了区间预测。与WNN及SVM方法的对比研究结果表明,该方法不仅能够获得比单一负荷值更多的区间信息,而且预测精度更高,能够更好地指导电力系统相关决策。 展开更多

关键词 高斯模糊 信息粒化 改进小波神经网络 短期负荷 区间预测

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基于改进小波神经网络和灰色模型的装备性能参数预测 被引量：9

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作者 李梦妍 于文震 《电子测量技术》 2016年第3期18-22,共5页

装备性能参数预测是装备系统故障预测与健康管理的重要组成部分,对于提高装备保障效能有重大意义。本文提出了一种基于灰色模型和改进小波神经网络的组合预测模型。在灰色预测的基础上,训练小波神经网络进行灰色预测的残差修正,并通过... 装备性能参数预测是装备系统故障预测与健康管理的重要组成部分,对于提高装备保障效能有重大意义。本文提出了一种基于灰色模型和改进小波神经网络的组合预测模型。在灰色预测的基础上,训练小波神经网络进行灰色预测的残差修正,并通过对小波神经网络的改进提高了网络学习效率。对某型雷达中频接受单元的压控振荡器输出频率进行预测,实验证明,该组合模型结合了灰色预测和改进小波神经网络的优点,有较高预测精度和泛化能力。将该组合模型应用于装备状态参数预测具有可行性。 展开更多

关键词 故障与健康管理 灰色预测 改进小波神经网络 残差修正

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基于改进小波神经网络模型的汤河含沙量预测研究 被引量：8

4

作者 宋磊 《水利技术监督》 2017年第1期71-74,共4页

本文引入变量权重系数对小波神经网络进行改进,改善传统小波神经网络模型易出现局部收敛的缺陷,并将改进小波神经网络模型对汤河含沙量进行预测。研究结果表明:改进的小波神经网络模型改进了传统BP神经网络模型存在局部收敛的缺陷,在河... 本文引入变量权重系数对小波神经网络进行改进,改善传统小波神经网络模型易出现局部收敛的缺陷,并将改进小波神经网络模型对汤河含沙量进行预测。研究结果表明:改进的小波神经网络模型改进了传统BP神经网络模型存在局部收敛的缺陷,在河流含沙量预测中,模拟的含沙量相对误差符合含沙量预测规范精度,可用于河流含沙量预测。研究成果对于河流含沙量预测提供参考价值。 展开更多

关键词 改进小波神经网络模型 传统BP神经网络模型 河流含沙量预测 汤河

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基于改进小波神经网络的计算机无线通信模块故障诊断方法

5

作者 张鑫 王丹 《通信电源技术》 2025年第4期227-229,共3页

由于计算机无线通信模块在运行过程中易受环境干扰、硬件老化等因素影响,导致故障频发,提出基于改进小波神经网络的计算机无线通信模块故障诊断方法。以故障电流信号为输入数据,构建小波神经网络模型并利用粒子群算法优化参数,最终实现... 由于计算机无线通信模块在运行过程中易受环境干扰、硬件老化等因素影响,导致故障频发,提出基于改进小波神经网络的计算机无线通信模块故障诊断方法。以故障电流信号为输入数据,构建小波神经网络模型并利用粒子群算法优化参数,最终实现计算机无线通信模块故障类型自动诊断。实验结果表明,设计方法在诊断效率与精度上具有优势,适用于实际故障诊断。 展开更多

关键词 改进小波神经网络 计算机无线通信模块 通信模块故障 故障诊断 诊断方法

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小波神经网络的改进及在GPS高程拟合中的应用研究 被引量：3

6

作者 付建东 吴良才 《工程勘察》 2015年第2期90-93,共4页

本文首先介绍了GPS拟合和小波神经网络,重点是介绍小波神经网络的改进,及其在GPS高程拟合中的应用,为增强对比性,拟合的结果将与小波神经网络和二次曲面拟合、平面拟合的结果进行对比,证明对小波神经网络改进后收敛速度将加快,能更好地... 本文首先介绍了GPS拟合和小波神经网络,重点是介绍小波神经网络的改进,及其在GPS高程拟合中的应用,为增强对比性,拟合的结果将与小波神经网络和二次曲面拟合、平面拟合的结果进行对比,证明对小波神经网络改进后收敛速度将加快,能更好地应用到GPS高程拟合。 展开更多

关键词 GPS 小波神经网络 GPS高程拟合 神经网络 改进小波神经网络

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改进结构的小波神经网络在油田开发指标预测中的应用 被引量：7

7

作者 邴绍献 王华 +3 位作者 李建丽 张孝天 侯春华 王滨 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期92-94,共3页

由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标... 由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标同时在不同时间因子和尺度因子的小波基上展开。实例分析结果表明,改进结构的小波神经网络模型不仅继承了小波神经网络的优点,且具有比小波神经网络预测油田开发指标精度更高、训练速度更快的优势,其预测的平均精度达到97.02%,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。 展开更多

关键词 油田开发指标 小波神经网络 改进结构的小波神经网络 模型预测

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基于改进集成多隐层小波极限学习神经网络的滚动轴承故障识别研究 被引量：4

8

作者 赵凡超 戴石良 +2 位作者 房华伟 张丽敏 刘伟 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第9期1152-1159,共8页

由于强噪声和非线性、非平稳性等特性,导致滚动轴承振动信号存在难以提取和其工况状态难以辨识的问题,对此提出了一种基于改进集成多隐层小波极限学习神经网络的滚动轴承故障识别模型。首先,使用了谱分割小波变换,将采集到的滚动轴承振... 由于强噪声和非线性、非平稳性等特性,导致滚动轴承振动信号存在难以提取和其工况状态难以辨识的问题,对此提出了一种基于改进集成多隐层小波极限学习神经网络的滚动轴承故障识别模型。首先,使用了谱分割小波变换,将采集到的滚动轴承振动信号分解为若干本征模态分量;然后,选择了较能反映轴承运行工况特征的模态分量,并加以了重构;最后,利用了不同小波函数设计了不同的多隐层小波极限学习神经网络,并加入了卷积机制,将重构后的信号输入不同的深层网络,进行了特征学习与故障识别,利用集成方法得到了最后的滚动轴承故障识别结果。研究结果表明:提出方法的平均故障识别准确率达到99.42%,标准差仅为0.11;该方法自动特征提取能力和工况识别能力优于深度稀疏自动编码器、深度降噪自动编码器和深度信念网络等深度学习方法,适用于滚动轴承故障的自动识别。 展开更多

关键词 滚动轴承 集成学习 故障识别 极限学习机 小波变换 改进集成多隐层小波极限学习神经网络

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基于改进的小波神经网络的深基坑围护桩水平位移预测研究 被引量：1

9

作者 程强强 陈年和 于光永 《江苏建筑职业技术学院学报》 2015年第2期7-10,共4页

结合某深基坑工程,以现场实测数据为依据建立了改进的小波神经网络预测模型,并用其预测围护桩水平位移.结果表明,改进的小波神经网络模型预测值与实测值相差在4%以内,而BP神经网络和小波神经网络模型的预测值与实测值相差最高分别达到了... 结合某深基坑工程,以现场实测数据为依据建立了改进的小波神经网络预测模型,并用其预测围护桩水平位移.结果表明,改进的小波神经网络模型预测值与实测值相差在4%以内,而BP神经网络和小波神经网络模型的预测值与实测值相差最高分别达到了21.92%和18.58%.可以看出,改进的小波神经网络模型预测结果更接近于实际监测值,从而验证了改进的小波神经网络用于围护桩水平位移预测的可行性. 展开更多

关键词 改进的小波神经网络 WNN 深基坑 围护桩 水平位移 预测

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基于改进的小波神经网络入侵预测算法研究 被引量：1

10

作者 胡津铭 张艳 +1 位作者 陆臻 周嵩岑 《计算机仿真》 北大核心 2021年第9期405-408,共4页

随着信息技术的不断发展,网络服务逐渐成为人们生活的重要组成部分。与此同时,日益严重的网络安全问题,也给人们的信息和财产安全带来了巨大的安全隐患。入侵检测系统(Intrusion detection system,IDS)作为信息安全领域的研究热点之一,... 随着信息技术的不断发展,网络服务逐渐成为人们生活的重要组成部分。与此同时,日益严重的网络安全问题,也给人们的信息和财产安全带来了巨大的安全隐患。入侵检测系统(Intrusion detection system,IDS)作为信息安全领域的研究热点之一,可以根据预定的规则扫描网络活动,监控网络流量,提供实时告警。然而IDS也存在着突出的问题,例如缺乏主动防御能力、检测落后于入侵等。因此,基于改进的小波神经网络提出一种入侵预测算法,并将其应用于入侵防御系统(Intrusion prevention system,IPS)中,提高对于网络入侵的预测精度。仿真结果表明,较之传统的小波神经网络,所提预测模型拥有更高的检测率和更低的误报率,可以更好地保障计算机系统的安全。 展开更多

关键词 网络安全 入侵检测 入侵预测 改进的小波神经网络

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改进型小波神经网络在高铁路基沉降精准监测中的应用研究

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作者 刘攀 王倩 《科技创新与应用》 2025年第9期64-68,共5页

鉴于传统BP神经网络在处理复杂非线性问题时存在的局限性,该研究致力于对广泛应用的小波神经网络模型实施优化策略。具体而言,通过将高速铁路路基沉降数据以时间序列的形式作为输入向量,构建一个增强的预测框架,旨在精确预估路基的沉降... 鉴于传统BP神经网络在处理复杂非线性问题时存在的局限性,该研究致力于对广泛应用的小波神经网络模型实施优化策略。具体而言,通过将高速铁路路基沉降数据以时间序列的形式作为输入向量,构建一个增强的预测框架,旨在精确预估路基的沉降量。实验验证环节显示,相较于未改进的小波神经网络模型,该优化后的小波神经网络在沉降量预测任务中展现出更优的性能,提升预测结果的精度与可靠性,从而为高速铁路基础设施的安全监测与维护提供技术支持。 展开更多

关键词 路基沉降 改进小波神经网络 沉降量预测 实验验证 预测框架

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基于GA优化IWNN的短时交通流量预测方法 被引量：7

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作者 吴凡 孙建红 +1 位作者 葛鹤银 刘景夏 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2016年第5期134-137,212,共5页

由于交通流量的非线性、复杂性和不确定性,确定数学模型的预测方法难以满足交通管理控制中对预测精度和收敛速度的要求。为了对交通流进行准确、实时、高效的预测,提出将小波理论与神经网络相结合,并改进网络的训练过程从而构建改进型... 由于交通流量的非线性、复杂性和不确定性,确定数学模型的预测方法难以满足交通管理控制中对预测精度和收敛速度的要求。为了对交通流进行准确、实时、高效的预测,提出将小波理论与神经网络相结合,并改进网络的训练过程从而构建改进型小波神经网络;同时运用遗传算法优化网络的初始权值,最终提高了预测精度,加快了收敛速度,避免陷入局部极小。通过仿真和分析,提出的方法具有较好的预测结果。 展开更多

关键词 交通拥堵 短时交通流量预测 改进型小波神经网络 遗传算法

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基于IEMD和GA-WNN的断路器分合闸线圈故障诊断方法 被引量：13

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作者 李天辉 庞先海 +3 位作者 范辉 甄利 顾朝敏 董驰 《中国电力》 CSCD 北大核心 2022年第5期111-121,共11页

真空断路器二次回路或操动机构运行状态能通过电流曲线特征反映。首先,通过对真空断路器分合闸线圈铁心卡涩、电压异常(过高或过低)和击穿3种常见故障进行实验室模拟,创建了故障电流曲线特征库。其次,利用故障电流信号经过经验模态分解... 真空断路器二次回路或操动机构运行状态能通过电流曲线特征反映。首先,通过对真空断路器分合闸线圈铁心卡涩、电压异常(过高或过低)和击穿3种常见故障进行实验室模拟,创建了故障电流曲线特征库。其次,利用故障电流信号经过经验模态分解后的经验模态分量中的能量密度乘对应平均周期为恒定常数的性质,提出一种改进经验模态分解方法来提取分合闸线圈电流特征值,并将其作为小波神经网络的输入样本集。并在此基础上,提出一种改进遗传算法与小波神经网络结合的断路器故障诊断方法。该方法利用改进遗传算法对小波神经网络参数进行寻优,旨在解决小波神经网络参数敏感问题,进而提高诊断算法收敛速度和故障诊断准确率。仿真结果表明:与传统小波神经网络诊断方法相比,利用遗传算法改进的小波神经网络方法诊断正确率高达91%,提高了10个百分点。 展开更多

关键词 断路器 分合闸线圈 改进集合模态分解 改进小波神经网络 故障诊断

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