基于径向基函数神经网络的挖泥船排泥管道泥浆浓度软测量模型研究

• 作者: 唐建中 王庆丰 闭治跃
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 挖泥船 泥浆输送 软测量 径向基函数神经网络 弯管流量计
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 传感器应用
• 页码范围: 1630-1634
• 页数: 5页
• 分类号: TB933|TP212
• 字数: 3419字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2007.07.040

摘要

泥浆浓度是疏浚工程的一个重要测量量.超声波浓度计和γ射线浓度计虽然可以较精确地在线测量泥浆浓度,但由于价格比较昂贵,严重限制了他们在工程中的应用.本文从弯管流量计的测量原理出发,推导出泥浆浓度与其影响因素(压差、流速、弯管结构系数等)之间复杂的非线性关系,利用人工神经网络优良的非线性映射能力,建立了一个基于RBF神经网络的泥浆浓度软测量模型,仿真实验结果表明,模型计算量小,精度高,算法简单实用,为疏浚工程提供一种简单可靠、成本低廉的泥浆浓度在线连续测量的新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王庆丰	浙江大学流体传动及控制国家重点实验室	59	1426	21.0	36.0
2	唐建中	浙江大学流体传动及控制国家重点实验室	12	78	6.0	8.0
3	闭治跃	浙江大学流体传动及控制国家重点实验室	6	36	5.0	6.0