小波包在双进双出磨煤机料位检测中的应用

• 作者: 崔宝侠 徐冰 李明
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 双进双出磨煤机 料位检测 小波包 神经网络 仿真
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 341-345
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4241字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1646.2008.03.023

摘要

针对双进双出磨煤机料位难于检测的问题,研究了基于小波包技术噪声法的磨煤机料位检测技术.在噪声信号分析中运用小波包变换技术,构造出了噪声特征向量,并对特征向量进行优化.经过仿真分析,找到了反映料位信息的敏感频率段,进而降低了向量的维数.采用BP人工神经网络,通过该网络的学习和训练,实现了噪声特征向量和料位之间的非线性映射.通过仿真实验,证明了该算法的有效性,具有较高的检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔宝侠	沈阳工业大学系统工程研究所	45	406	12.0	17.0
2	徐冰		4	51	4.0	4.0
3	李明	沈阳工业大学系统工程研究所	3	13	2.0	3.0