收藏本站

小波过程神经网络相关理论及其应用研究

【摘要】: 本文在国家自然科学基金的资助下,将小波分析理论和过程神经网络模型相结合,提出小波过程神经网络的概念。小波过程神经网络以小波分析作为其理论基础,结合小波良好的局部化特性和过程神经网络能够处理时变信号的能力。小波分析理论在网络设计过程中帮助确定网络的拓扑结构和网络参数,为网络结构的确定提供理论依据,简化了网络的训练问题。小波的时—频局部化特性有利于处理非平稳的输入信号,而过程神经网络能够避免传统神经网络在大容量非线性时变系统的信号处理方面存在的不适应性。本文对小波过程神经网络模型及其相关理论进行深入分析和研究。在此基础上,将小波过程神经网络模型应用于航空发动机性能衰退预测中,为航空发动机性能衰退预测提供一种有效的方法。 论文提出连续小波过程神经元和离散小波过程神经元模型,给出常用的小波过程神经元的激励函数并与前馈过程神经网络的激励函数进行对比分析,给出小波过程神经网络模型的分类方式。 以小波分析理论中的连续小波变换、小波多分辨分析和小波框架为理论依据,提出三类小波过程神经网络模型——连续小波过程神经网络、多分辨小波过程神经网络和框架小波过程神经网络。首先,以连续小波变换为理论依据,采用连续小波函数作为过程神经网络的激励函数构建连续小波过程神经网络,给出基于正交基展开的学习算法和梯度下降的学习算法,对网络的隐层激励函数的选择、隐层节点的确定以及网络参数初始化三个难点问题作了深入的研究。根据连续小波过程神经网络中隐层基函数调节参数的不同,又提出一种小波基函数过程神经网络模型并给出学习算法。其次,以多分辨分析和正交小波分解为理论依据,采用正交小波和正交尺度函数共同作为过程神经网络隐含层激励函数,构建多分辨小波过程神经网络。利用多分辨分析逐层逼近的性质,给出多分辨小波过程神经网络的学习算法。作为多分辨小波过程神经网络的一种简化形式,采用正交尺度函数作为过程神经网络的激励函数构建多分辨尺度小波过程神经网络并给出学习算法。最后,以离散小波变换和小波框架为理论依据,提出框架小波过程神经网络模型并给出学习算法。本文还对上述网络模型及其学习算法的相关性能进行分析和仿真试验,针对小波过程神经网络模型对于不同类型信号的处理能力,给出三类小波过程神经网络模型的信号处理范围,为小波过程神经网络的实际应用提供指导。以上三类小波过程神经网络构成了小波过程神经网络完整的结构体系。 利用小波函数的可积性和紧支撑的性质,利用实变函数和泛函分析中函数空间和算子理论等性质特点,开展小波过程神经网络的性能分析研究。从理论上证明了小波过程神经网络解的存在性、小波过程神经网络的连续性、小波过程神经网络的逼近能力以及小波过程神经网络计算能力等定理。对学习算法的性能进行了分析,并对小波过程神经网络和前馈过程神经网络进行比较。小波过程神经网络所具有的性质是保证其对实际问题应用有效性的理论基础。 针对航空发动机状态监控问题的实际需求,本文将三类小波过程神经网络模型分别应用于航空发动机滑油金属含量、转子振动信号和排气温度裕度的趋势预测问题,实现了对特征不同的信号选取不同的网络模型进行预测。对于不同类型的预测信号,小波过程神经网络模型表现出良好的收敛性能和泛化能力。实际应用结果表明:相对于其它的神经网络,小波过程神经网络在处理时变问题以及对突变信号的捕捉及复现等方面具有独特的功能和广阔的应用前景。

下载App查看全文

(如何获取全文? 欢迎:、、)

支持CAJ、PDF文件格式


【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 杨慧,刘玉洁,吴俊;基于FBP神经网络的航空发动机故障诊断[J];计算机工程;2005年17期
2 张加圣;应英;应勇;;航空发动机故障监控系统的设计与软件实现[J];测控技术;2008年02期
3 蒋建军;鲁伟;尹洪举;张丹惠;;航空发动机部件特性自适应计算方法[J];航空计算技术;2008年04期
4 刘扬;;基于关联规则挖掘的PW4077D发动机放气活门控制规律研究[J];科技传播;2011年16期
5 邓森;杨军锋;杨朴;陈冰;;基于混沌粒子群优化LS-SVM的发动机磨损状态监测研究[J];计算机测量与控制;2011年08期
6 尉询楷,李应红,张朴,路建明;基于支持向量机的时间序列预测模型分析与应用[J];系统工程与电子技术;2005年03期
7 侯福均,吴祈宗;基于BP-SA混合优化策略的铁路货运量时间序列预测[J];铁道运输与经济;2003年10期
8 郭辉;王玲;刘贺平;;基于核主成分分析与最小二乘支持向量机结合处理时间序列预测问题[J];北京科技大学学报;2006年03期
9 潘维民,沈理;基于神经网络的时间序列动态预测器的调整学习算法[J];电子学报;1999年11期
10 周辉仁;郑丕谔;;基于递阶遗传算法和BP网络的时间序列预测[J];系统仿真学报;2007年21期
11 侯建国;;一种基于BP算法学习的小波神经网络[J];煤炭技术;2009年08期
12 徐鹏飞;李炜;郑华;吴建国;;神经网络在时间序列预测中的应用研究[J];电子技术;2010年08期
13 黄金泉,蔡红武,孙健国;航空发动机多变量三层神经网络控制[J];航空动力学报;1999年02期
14 谢寿生,樊思齐,段守付;航空发动机标准信号的存储与恢复[J];推进技术;1999年02期
15 陶涛,阎文博;航空发动机H_∞混合灵敏度控制中权阵的选取[J];推进技术;1999年04期
16 朱家元;段宝君;张恒喜;;新型SVM对时间序列预测研究[J];计算机科学;2003年08期
17 曲文龙;樊广佺;杨炳儒;;基于支持向量机的复杂时间序列预测研究[J];计算机工程;2005年23期
18 包睿;黄金泉;;航空发动机反馈神经网络自适应控制方法[J];航空发动机;2007年04期
19 李绍成;左洪福;薛林俊;张艳彬;;基于显微图像的航空发动机大磨损颗粒检测系统研究[J];传感器与微系统;2008年01期
20 唐奇;吴勇;武卫;;某型发动机智能转速传感器设计[J];燃气涡轮试验与研究;2009年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 薛薇;郭迎清;;航空推进系统健康管理研究概述[A];中国航空学会第七届动力年会论文摘要集[C];2010年
2 刘扬;曹惠玲;梁大敏;;关联规则挖掘在航空发动机QAR数据中的应用[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年
3 罗瑞盈;;航空发动机用碳/碳复合材料研究[A];西部大开发 科教先行与可持续发展——中国科协2000年学术年会文集[C];2000年
4 郑俊中;朱子新;陈勇;池华佑;;航空发动机磨损监控技术的应用与发展[A];2009年全国失效分析学术会议论文集[C];2009年
5 王志;艾延廷;沙云东;;基于BP神经网络的航空发动机整机振动故障诊断技术研究[A];2007'中国仪器仪表与测控技术交流大会论文集(一)[C];2007年
6 朱子新;池华佑;陈栋;张晶;;原子发射光谱技术在航空发动机磨损监控中的应用[A];第十届中国化学会分析化学年会暨第十届全国原子光谱学术会议论文摘要集[C];2009年
7 蓝天霞;林成;;燃机的燃料系统设计[A];中国航空学会第七届动力年会论文摘要集[C];2010年
8 张华;滕李虎;戴玮高;;航空机载交流压力传感器检定技术[A];中国航空学会第七届动力年会论文摘要集[C];2010年
9 金如山;;某国航空发动机研发体系[A];中国航空学会第七届动力年会论文摘要集[C];2010年
10 梁霄;贾朝波;;非接触式测量技术在航空发动机上的应用研究[A];中国航空学会第七届动力年会论文摘要集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李洋;小波过程神经网络相关理论及其应用研究[D];哈尔滨工业大学;2008年
2 王建民;基于回声状态网络的非线性时间序列预测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
3 屈汉章;连续小波变换及其应用[D];西安电子科技大学;2001年
4 苏三买;遗传算法及其在航空发动机非线性数学模型中的应用研究[D];西北工业大学;2002年
5 梁剑;基于成本优化的民用航空发动机视情维修决策研究[D];南京航空航天大学;2005年
6 李霞;基于连续小波变换的水下信号处理技术研究[D];西北工业大学;2003年
7 范志强;航空发动机机匣包容性理论和试验研究[D];南京航空航天大学;2006年
8 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
9 段江娇;基于模型的时间序列数据挖掘[D];复旦大学;2008年
10 聂磊;小波变换用于重叠化学信号的分辨研究[D];中国科学技术大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李山;数字化条件下航空发动机前机匣加工工艺优化研究[D];西北工业大学;2003年
2 张华;LQG/LTR方法在涡扇发动机控制中的应用研究[D];西北工业大学;2004年
3 朱玉斌;航空发动机数控系统仿真技术研究[D];西北工业大学;2004年
4 卓刚;航空发动机智能建模与故障诊断研究[D];南京航空航天大学;2004年
5 邓禹;适于轴承故障诊断模型与降噪方法的研究[D];电子科技大学;2008年
6 吴莉萍;航空发动机机匣零件快速建模导航工具研究[D];西北工业大学;2004年
7 傅强;智能PID控制器在航空发动机控制中的应用研究[D];西北工业大学;2005年
8 徐科;航空发动机分布式控制系统[D];南京航空航天大学;2004年
9 倪凯;航空发动机维修成本评估与分析[D];南京航空航天大学;2002年
10 冯一雷;航空发动机轴间密封用C/C复合材料的滑动磨擦磨损特性研究[D];中南大学;2003年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 记者 杭晓宁 胡波 通讯员 吴文生;[N];中国航空报;2002年
2 钟强;[N];中国航空报;2006年
3 洪山;[N];中国航空报;2007年
4 张雨;[N];中国劳动保障报;2007年
5 骆明本报记者 帅弋;[N];贵阳日报;2008年
6 本报记者 车辉;[N];工人日报;2009年
7 记者 何晓亮;[N];科技日报;2010年
8 本报记者 付毅飞;[N];科技日报;2009年
9 记者 罗兵;[N];中国质量报;2011年
10 刘晓红;[N];哈尔滨日报;2008年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978


{bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck体育下载}| {bckbet}| {bcksports}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bck官网}| {bck体育下载}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育app}| {bck体育}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bcksports}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bckbet}|
{uc8}| {uc8体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐城}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8老虎机}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8老虎机}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc体育}| {UC体育}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}|