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基于PNN神经网络的凿岩台车电液控制系统故障诊断研究 被引量:1
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作者 牛帅亭 徐巧玉 张正 《自动化与仪表》 2024年第4期31-36,共6页
针对凿岩台车电液控制系统故障诊断效率低的问题,该文提出一种结合故障树分析法和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的故障诊断方法。首先,基于电液控制系统的结构和工作原理构建其故障树模型;然后通过对故障树模型进行... 针对凿岩台车电液控制系统故障诊断效率低的问题,该文提出一种结合故障树分析法和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的故障诊断方法。首先,基于电液控制系统的结构和工作原理构建其故障树模型;然后通过对故障树模型进行定性分析,确定其最小割集和典型故障种类,以选取的典型故障种类的关键参数构建故障征兆矩阵,通过PNN神经网络对该矩阵进行训练和计算,实现对系统典型故障状态的自动识别。实验结果表明,该文方法的平均诊断时间为1.2 s,平均诊断准确率为80%,能够快速准确地定位系统故障,可满足凿岩台车电液控制系统故障诊断的工程实际需求。 展开更多
关键词 凿岩台车 电液控制系统 故障树 pnn神经网络算法 故障诊断
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PNN测井在剩余油评价中的应用——以老区油田高台子油层为例
2
作者 苏可嘉 秦臻 +4 位作者 冯敏 艾寒冰 王港 关华玲 付宇 《物探与化探》 CAS 2024年第2期393-402,共10页
老区油田目前处于开发的中后期,高台子油层含水饱和度大幅度增加,纵向分层情况认识不清,区域剩余油藏分布规律不明,增大了挖潜难度和节能减排压力。为进一步认清高台子油层剩余油藏的分布情况,指导生产作业,明确潜力方向,在研究区域应用... 老区油田目前处于开发的中后期,高台子油层含水饱和度大幅度增加,纵向分层情况认识不清,区域剩余油藏分布规律不明,增大了挖潜难度和节能减排压力。为进一步认清高台子油层剩余油藏的分布情况,指导生产作业,明确潜力方向,在研究区域应用PNN(脉冲中子—中子)测井技术识别储层剩余油藏的纵向分布情况。将10口井的监测结果与生产资料对比,措施符合率为80%。研究表明PNN测井技术能够较好地在纵向分层上识别储层的剩余油藏分布状况,在指导单井在高含水层补孔堵水方面,整体应用效果较好,产油量增加。该方法的结合应用提高了老区油田高台子油层评价剩余油饱和度的准确性,为制定和调整后续油田开发方案提供了技术支持,为进一步指导油藏高效开发和节能减排提供了科学依据。 展开更多
关键词 pnn测井 高台子油层 剩余油饱和度 油田开发
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基于小波和Bagging-PNN网络的柴油机轴承故障研究
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作者 丁坤岭 王晓峰 +2 位作者 舒航 徐可 孙贾梦 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2024年第7期97-104,共8页
针对柴油机故障诊断速度慢、诊断模型准确率低等问题。提出一种基于小波和Bagging-PNN网络的柴油机轴承故障诊断法。首先,利用时域、频域对采样后的故障数据进行分析,通过小波分析对数据进行去噪处理;然后,将Bagging算法与概率神经网络(... 针对柴油机故障诊断速度慢、诊断模型准确率低等问题。提出一种基于小波和Bagging-PNN网络的柴油机轴承故障诊断法。首先,利用时域、频域对采样后的故障数据进行分析,通过小波分析对数据进行去噪处理;然后,将Bagging算法与概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)进行融合,通过多个PNN分类器以相同的方式进行投票建立柴油机轴承故障分类模型,提高诊断准确度;最后,通过对比实验表明基于小波和Bagging-PNN的柴油机轴承故障诊断方法的识别准确性有明显提高。 展开更多
关键词 柴油机轴承 故障诊断 BAGGING pnn 小波分析
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基于PNN算法的5G道路高精准定位方法研究及应用
4
作者 杨飞虎 刘贤松 石旭荣 《邮电设计技术》 2024年第6期51-57,共7页
5G网络覆盖是运营商保持竞争力的首要条件,如何快速掌握真实用户的覆盖情况、体验感知及位置尤为重要。利用O域MR、工参及DT路测数据,通过PNN算法构建5G道路高精准定位能力,将室外道路平均定位误差提升至50 m左右,为实现5G道路免测试功... 5G网络覆盖是运营商保持竞争力的首要条件,如何快速掌握真实用户的覆盖情况、体验感知及位置尤为重要。利用O域MR、工参及DT路测数据,通过PNN算法构建5G道路高精准定位能力,将室外道路平均定位误差提升至50 m左右,为实现5G道路免测试功能奠定了基础。 展开更多
关键词 5G pnn 道路 高精准定位
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基于LSTM-PNN神经网络的电潜泵故障诊断方法
5
作者 周逸飞 刘新福 +4 位作者 曹砚锋 于继飞 欧阳铁兵 刘春花 周伟 《机床与液压》 北大核心 2024年第19期209-215,共7页
针对电潜螺杆泵故障预测中发生故障难以及时发现、发现难以准确判别故障类型等问题,提出一种基于深度学习长短期记忆网络(LSTM)结合概率神经网络(PNN)的电潜螺杆泵故障预测方法。以LSTM网络为回归模型,使用时间序列法预测故障信号的未... 针对电潜螺杆泵故障预测中发生故障难以及时发现、发现难以准确判别故障类型等问题,提出一种基于深度学习长短期记忆网络(LSTM)结合概率神经网络(PNN)的电潜螺杆泵故障预测方法。以LSTM网络为回归模型,使用时间序列法预测故障信号的未来趋势,利用小波包分解螺杆泵的故障信号,提取其中的故障特征,再结合油压、产量等多个工作参数,构建电潜螺杆泵的故障特征向量,并凭借PNN网络判别预测信号故障类型。收集新疆油田120组故障数据作为数据集对预测模型进行训练,从中取出90组数据作为故障数据库对模型进行训练,取出30组数据作为测试组测试模型准确率,使用LSTM-PNN神经网络预测模型分别对两组数据进行电潜螺杆泵故障预测。结果表明:预测前提取故障信号特征可有效提高电潜螺杆泵的故障预测精度,较常规电潜螺杆泵故障预测方法,LSTM-PNN网络预测具有更高的准确率且准确率提升了3%~16%。 展开更多
关键词 电潜螺杆泵 小波包分解 故障诊断 长短期记忆神经网络 概率神经网络
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基于IWOA-PNN模型的管道焊缝腐蚀剩余强度预测 被引量:4
6
作者 骆正山 肖雨 王小完 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期435-441,共7页
针对管道焊缝腐蚀问题构建基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA)的概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)剩余强度预测模型。首先,通过种群初始化、非线性收敛因子和惯性权重因子提高鲸鱼优... 针对管道焊缝腐蚀问题构建基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA)的概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)剩余强度预测模型。首先,通过种群初始化、非线性收敛因子和惯性权重因子提高鲸鱼优化算法的寻优速度和精度;然后,利用IWOA算法优化PNN的光滑因子,构建IWOA-PNN预测模型;最后,以水压爆破试验数据为基础,使用MATLAB软件进行仿真试验,并与另外2个模型进行对比分析。结果表明:IWOA-PNN模型的ERMS为0.633 1,EAR为2.19%,R^(2)为0.954 6,均优于PNN和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)-PNN模型;IWOA-PNN模型与传统模型相比误差更小,能够更为准确地预测焊缝腐蚀后剩余强度,为管道的维修和更换提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 管道腐蚀 焊缝 剩余强度 改进鲸鱼优化算法(IWOA) 概率神经网络(pnn)
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基于改进MFCC融合特征及FA-PNN的驾驶员路怒情绪识别 被引量:5
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作者 李尚卿 王晓原 +2 位作者 张杨 李浩 项徽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期306-313,共8页
现今关于驾驶员路怒情绪识别方法中语音特性分析相对较少,该研究以路怒情绪为研究对象,利用模拟驾驶系统建立数据集,通过分析驾驶员语音的频谱特征,将时域中短时能量及短时过零率特征参数和改进Mel频率倒谱系数(Mel frequency cepstral ... 现今关于驾驶员路怒情绪识别方法中语音特性分析相对较少,该研究以路怒情绪为研究对象,利用模拟驾驶系统建立数据集,通过分析驾驶员语音的频谱特征,将时域中短时能量及短时过零率特征参数和改进Mel频率倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)特征参数融合构成特征参数向量,利用萤火虫算法(firefly algorithm,FA)优化PNN神经网络(probabilistic neural networks)并构建识别模型,实现驾驶员路怒情绪的识别。实验结果表明,在相同神经网络下,改进MFCC融合特征提取方法相比传统MFCC特征提取方法具有更好的抗噪性。同时,FA-PNN模型的识别准确率为93.0%,相比传统PNN模型提高了11个百分点;F1-Score值为0.9328,提高了0.1047。该研究论证了语音信号处理技术对驾驶员路怒情绪识别的可行性,为汽车主动安全驾驶预警研究提供了新方法。 展开更多
关键词 路怒情绪 语音信号处理 FA-pnn 改进MFCC 特征融合
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PNN剩余油饱和度测井解释参数确定方法及应用 被引量:1
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作者 赵建鹏 陈惠 +3 位作者 李宁 曹浩 寇培鑫 谭成仟 《石油物探》 CSCD 北大核心 2023年第5期999-1006,共8页
测井解释参数的确定是脉冲中子中子(PNN)测井剩余油饱和度定量解释的关键。首先分析了PNN饱和度定量解释标准岩石物理体积模型与改进模型形式上的统一性;然后阐述了俘获截面解释参数的确定方法,并基于PyQt工具包开发了图版法解释参数选... 测井解释参数的确定是脉冲中子中子(PNN)测井剩余油饱和度定量解释的关键。首先分析了PNN饱和度定量解释标准岩石物理体积模型与改进模型形式上的统一性;然后阐述了俘获截面解释参数的确定方法,并基于PyQt工具包开发了图版法解释参数选择模块;最后利用该模块中的增强图版法对实际测井资料的解释参数进行了确定,并进行了饱和度计算。结果表明,PNN饱和度定量解释的关键为区域解释参数的选择,而图版法解释参数选择模块能避免改进模型中区域特征因子的确定问题,并能较准确得到不同组分的区域俘获截面解释参数。PNN测井饱和度计算结果与过套管电阻率饱和度计算结果一致性较好,且与实际生产动态情况相吻合,证明了俘获截面解释参数选取方法的可行性与准确性。该方法对PNN测井、热中子成像测井(TNIS)以及脉冲中子寿命测井(NLL)的饱和度定量解释具有指导意义和实际应用价值。 展开更多
关键词 pnn测井 剩余油饱和度 水淹层 俘获截面 岩石物理体积模型 图版法 饱和度定量解释
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基于PCA和PNN柴油机故障诊断方法 被引量:1
9
作者 陈峰 范兴奎 厉志达 《内燃机与配件》 2023年第24期107-110,共4页
针对舰船柴油机智能故障诊断中因故障样本不足而导致的诊断模型准确度不高的问题,提出一种基于PCA和PNN的柴油机故障诊断方法。对改进柴油机故障分级车型的效果提出了两个步骤。使用主成分方法对样本量进行分类;随后,在提高故障诊断准... 针对舰船柴油机智能故障诊断中因故障样本不足而导致的诊断模型准确度不高的问题,提出一种基于PCA和PNN的柴油机故障诊断方法。对改进柴油机故障分级车型的效果提出了两个步骤。使用主成分方法对样本量进行分类;随后,在提高故障诊断准确性的同时,利用概率神经网络(PNN)建立模型,强化其泛化性能。最后经过项目测试、比对测试等多方验证,得出结论:所研究的方法可以对柴油机故障进行精确诊断,其优点是精度高,运行时间短,适用性广。 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 主成分分析法(PCA) 概率神经网络(pnn)
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基于STOA-PNN的带式输送机自适应纠偏系统 被引量:1
10
作者 邢丹 李敬兆 +3 位作者 石晴 刘继超 冯思强 刘磊 《工业控制计算机》 2023年第1期34-36,共3页
在散状物料运输过程中,经常出现带式输送机跑偏现象。基于多智能体协同控制思想,采用STOA-PNN方法,设计了带式输送机自适应纠偏系统。通过STOA算法优化概率神经网络(PNN)的平滑参数,将传感器采集到的不同情况下的偏移数据作为输入,PNN... 在散状物料运输过程中,经常出现带式输送机跑偏现象。基于多智能体协同控制思想,采用STOA-PNN方法,设计了带式输送机自适应纠偏系统。通过STOA算法优化概率神经网络(PNN)的平滑参数,将传感器采集到的不同情况下的偏移数据作为输入,PNN控制器根据输送带偏移情况,自适应地输出控制参数,结合调整电机完成输送机运行过程的动态纠偏。现场应用表明,基于STOA-PNN方法的纠偏系统应用到带式输送机上,有效避免了偏移故障的发生,保证了输送机稳定运行,实现无偏移运输。 展开更多
关键词 带式输送机 纠偏 STOA pnn 协同控制 多智能体
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基于IAOA-PNN模型的天然气压缩因子计算方法研究 被引量:2
11
作者 孙玮 《石油工程建设》 2023年第6期59-64,共6页
针对部分压气站未设置气相色谱分析仪,无法获取天然气压缩因子的现状,通过拉丁超立方抽样获取虚拟天然气组分样本,随后以准确度较高的GERG-2008方程为基础,计算天然气密度、热值和压缩因子,形成具有热力学性质的天然气数据库,最后搭建... 针对部分压气站未设置气相色谱分析仪,无法获取天然气压缩因子的现状,通过拉丁超立方抽样获取虚拟天然气组分样本,随后以准确度较高的GERG-2008方程为基础,计算天然气密度、热值和压缩因子,形成具有热力学性质的天然气数据库,最后搭建概率神经网络(PNN)模型用于数据的训练、验证和预测,并对预测模型结果进行现场验证。结果表明,IAOA算法在收敛速度、训练精度和稳定性上优于AOA算法、PSO算法和GWO算法,证明了算法从种群初始化和密度因子方面进行优化的有效性和科学性;现场校验时本文模型的相对误差维持在-1%~2%之间,且对于组分含量和工况的变化不敏感,可适用于大部分管输气的工况条件;密度是影响算法精度的重要参数,在参数缺失的情况下,应优先保证现场具有监测温度、压力和密度的仪器设备。 展开更多
关键词 压缩因子 AOA pnn GERG-2008方程 相对误差
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An Efficient Hybrid Optimization for Skin Cancer Detection Using PNN Classifier
12
作者 J.Jaculin Femil T.Jaya 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2023年第6期2919-2934,共16页
The necessity of on-time cancer detection is extremely high in the recent days as it becomes a threat to human life.The skin cancer is considered as one of the dangerous diseases among other types of cancer since it c... The necessity of on-time cancer detection is extremely high in the recent days as it becomes a threat to human life.The skin cancer is considered as one of the dangerous diseases among other types of cancer since it causes severe health impacts on human beings and hence it is highly mandatory to detect the skin cancer in the early stage for providing adequate treatment.Therefore,an effective image processing approach is employed in this present study for the accurate detection of skin cancer.Initially,the dermoscopy images of skin lesions are retrieved and processed by eliminating the noises with the assistance of Gaborfilter.Then,the pre-processed dermoscopy image is segmented into multiple regions by implementing cascaded Fuzzy C-Means(FCM)algorithm,which involves in improving the reliability of cancer detection.The A Gabor Response Co-occurrence Matrix(GRCM)is used to extract melanoma parameters in an effi-cient manner.A hybrid Particle Swarm Optimization(PSO)-Whale Optimization is then utilized for efficiently optimizing the extracted features.Finally,the fea-tures are significantly classified with the assistance of Probabilistic Neural Net-work(PNN)classifier for classifying the stages of skin lesion in an optimal manner.The whole work is stimulated in MATLAB and the attained outcomes have proved that the introduced approach delivers optimal results with maximal accuracy of 97.83%. 展开更多
关键词 Gaborfilter GRCM hybrid PSO-whale optimization algorithm pnn classifier
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基于IAO-PNN模型的天然气水合物生成条件预测研究
13
作者 梁龙贵 张龙 +3 位作者 郭仕为 景玉平 梁挺 李姜超 《低碳化学与化工》 CAS 北大核心 2023年第6期170-176,共7页
为降低流动保障中水合物堵塞导致的问题,收集天然气水合物生成实验数据,构造了概率神经网络(PNN)模型。通过自适应权重和双曲正切函数,对天鹰(AO)算法进行改进,实现了平滑参数的优化,最终建立了基于IAO-PNN的水合物生成条件预测模型。... 为降低流动保障中水合物堵塞导致的问题,收集天然气水合物生成实验数据,构造了概率神经网络(PNN)模型。通过自适应权重和双曲正切函数,对天鹰(AO)算法进行改进,实现了平滑参数的优化,最终建立了基于IAO-PNN的水合物生成条件预测模型。通过与热力学模型及机器学习模型进行比较,验证了算法的优越性。结果表明,AO算法改进后(IAO),寻优精度和收敛速度明显优于AO、粒子群(PSO)和麻雀(SSA)等智能算法;IAO-PNN模型与实验数据的吻合性相对最高,适合二元体系、多元体系、酸性体系和醇盐体系中的水合物生成条件预测,且在高压环境下的预测效果良好;与热力学模型及机器学习模型相比,IAO-PNN模型在训练集上的均方根误差(RMSE)为0.6176、决定系数(R2)为0.9994,测试集上的RMSE为0.7624、R2为0.9991,表现出良好的泛化性能。通过现场验证,IAO-PNN模型适用性良好,可为现场解堵措施的制定提供参考。 展开更多
关键词 IAO-pnn模型 天然气 水合物 热力学模型 机器学习
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美国PNNL碳捕集与CO_(2)制甲醇集成工艺研究获进展
14
作者 《石油化工技术与经济》 CAS 2023年第3期52-52,共1页
美国太平洋西北国家实验室(PNNL)研究团队通过将CO_(2)捕集与CO_(2)转化为甲醇工艺相结合开发一种新工艺,最终实现与化石基甲醇生产成本相当。研究团队使用N-2-(乙氧基乙基)-3-吗啉丙烷-1-胺(2-EEMPA)贫水胺基捕集溶剂进行CO_(2)捕集。... 美国太平洋西北国家实验室(PNNL)研究团队通过将CO_(2)捕集与CO_(2)转化为甲醇工艺相结合开发一种新工艺,最终实现与化石基甲醇生产成本相当。研究团队使用N-2-(乙氧基乙基)-3-吗啉丙烷-1-胺(2-EEMPA)贫水胺基捕集溶剂进行CO_(2)捕集。为了生产甲醇,研究团队将采用氧化钛为载体的铂金属催化剂置于含CO_(2)的溶剂中。 展开更多
关键词 甲醇生产 集成工艺 氧化钛 甲醇工艺 研究团队 吗啉 pnn 催化剂
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基于PSO-PNN的燃煤电站SCR脱硝系统数据预处理算法研究
15
作者 冯志强 李磊 +2 位作者 邓卫梅 杜伟 李川 《电工技术》 2023年第5期186-190,193,共6页
燃煤电站SCR脱硝系统中测量传感器处于高湿度、高温度、高压力和大量粉尘污染的环境中,传感器自身故障、信号干扰以及通信受阻等一系列问题的影响,导致测量数据出现大量异常值和缺失值。以燃煤电站SCR脱硝系统为例,分析了燃煤电站现场... 燃煤电站SCR脱硝系统中测量传感器处于高湿度、高温度、高压力和大量粉尘污染的环境中,传感器自身故障、信号干扰以及通信受阻等一系列问题的影响,导致测量数据出现大量异常值和缺失值。以燃煤电站SCR脱硝系统为例,分析了燃煤电站现场历史数据的特点,阐述了燃煤电站热工过程历史数据异常值及其检测方法,提出了PSO-PNN异常值检测方法,其能够较快地获取到最优平滑因子参数,降低异常值检测的误判率,并通过实际电站SCR脱硝系统的历史运行数据验证了所提异常值检测方法的有效性。 展开更多
关键词 异常检测 PSO-pnn 数据预处理 燃煤电站
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基于PSO-PNN与CV-SVM的旋转机械故障诊断研究 被引量:2
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作者 龚永康 李雯 +3 位作者 喻菲菲 杜灿谊 陈国燕 刘利武 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第9期1395-1402,共8页
不同类型的旋转机械发生故障时会激发出不同特征的振动信号。针对旋转机械故障点位判断难、复合故障判断不准确等问题,构建了概率神经网络(PNN)以及支持向量机(SVM)这两种人工智能模型,并采用该模型对旋转机械进行了故障识别研究。首先... 不同类型的旋转机械发生故障时会激发出不同特征的振动信号。针对旋转机械故障点位判断难、复合故障判断不准确等问题,构建了概率神经网络(PNN)以及支持向量机(SVM)这两种人工智能模型,并采用该模型对旋转机械进行了故障识别研究。首先,采集了研究对象各故障状态下的振动信号,对振动信号的时域和频谱进行了分析,根据振动信号的特征表现,分别将原始振动信号幅值和振动信号特征值作为人工智能模型的输入向量;然后,利用粒子群算法(PSO)对概率神经网络的输入参数进行了优化,利用交叉验证法(CV)对支持向量机的输入参数进行了优化;最后,建立了概率神经网络和支持向量机故障诊断模型,对旋转机械故障进行了诊断,并对比分析了诊断结果。研究结果表明:基于PSO-PNN模型的旋转机械故障识别准确率在97%以上;基于CV-SVM模型的旋转机械故障识别准确率在98%以上;这两种人工智能方法在用于旋转机械故障诊断时具有速度快、准确率高的优点;其中,PSO-PNN方法适用于旋转机械故障实时监测,CV-SVM方法适用于旋转机械复杂故障的识别。 展开更多
关键词 转动机件 粒子群算法 概率神经网络 交叉验证法 支持向量机 故障识别准确率
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基于HRFDE和GSA-PNN的旋转机械故障识别模型 被引量:2
17
作者 赫大雨 王强 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第12期1869-1879,共11页
采用波动散布熵只能提取故障振动信号的单一尺度特征,而多尺度反向波动散布熵(MRFDE)无法分析信号的高频特性信息,导致提取的故障特征不够全面,进而影响旋转机械故障识别准确率,针对这一问题,提出了一种基于层次反向波动散布熵(HRFDE)... 采用波动散布熵只能提取故障振动信号的单一尺度特征,而多尺度反向波动散布熵(MRFDE)无法分析信号的高频特性信息,导致提取的故障特征不够全面,进而影响旋转机械故障识别准确率,针对这一问题,提出了一种基于层次反向波动散布熵(HRFDE)和引力搜索算法优化概率神经网络(GSA-PNN)的旋转机械故障诊断模型(方法)。首先,利用层次分割处理代替MRFDE中的粗粒化处理,提出了可以同时提取信号中低频段信息和高频段信息的HRFDE方法,并用于全面表征旋转机械故障特征中的低频和高频信息,从而生成了故障特征样本;然后,采用引力搜索算法(GSA)方法对概率神经网络(PNN)分类器的平滑因子进行了快速优化,建立了GSA-PNN多故障分类模型,对旋转机械的故障类型进行了识别和检测;最后,利用滚动轴承和齿轮箱两种典型的故障数据集,对基于HRFDE方法和GSA-PNN分类器的故障诊断方法的有效性和稳定性进行了实验分析,并将其与现有基于MRFDE、多尺度波动散布熵(MFDE)和层次散布熵(HDE)的故障特征提取方法进行了对比分析。研究结果表明:基于HRFDE方法和GSA-PNN分类器的故障诊断方法可以精准地识别旋转机械的不同故障类型,对两种数据集的识别准确率均达到了98%;而在牺牲部分故障识别效率的基础上,能够获得优于其他对比方法的故障识别准确率,其具有更好的综合性能。 展开更多
关键词 旋转机械 反向波动散布熵 层次反向波动散布熵 故障分类器 引力搜索算法 概率神经网络
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PNN测井方法的蒙特卡罗模拟结果研究 被引量:47
18
作者 张锋 徐建平 +2 位作者 胡玲妹 修春红 孙建孟 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1924-1930,共7页
PNN(脉冲中子-中子)测井是利用He-3管记录热中子时间谱,通过获取地层宏观吸收截面来确定含水饱和度的方法.本文利用蒙特卡罗方法(MCNP-4C)模拟了不同地层水矿化度、孔隙度、饱和度和井眼等条件下的热中子时间谱,研究了地层宏观... PNN(脉冲中子-中子)测井是利用He-3管记录热中子时间谱,通过获取地层宏观吸收截面来确定含水饱和度的方法.本文利用蒙特卡罗方法(MCNP-4C)模拟了不同地层水矿化度、孔隙度、饱和度和井眼等条件下的热中子时间谱,研究了地层宏观吸收截面与地层水矿化度的关系,从理论上确定PNN测井适合的地层水矿化度范围约为10-100g/L,在地层水矿化度为50g/L时适于测井的孔隙度下限约为10%.井眼流体不同,地层的热中子计数率不同,但对地层宏观吸收截面影响较小.利用远近探测器热中子计数比值可以确定孔隙度,并提出了根据不同岩性和饱和度的地层宏观吸收截面与孔隙度的交会图来评价骨架、含水饱和度以及确定油层、水层和气层的方法.PNN测井方法在低地层水矿化度、低孔隙度地层比其他方法具有优势. 展开更多
关键词 pnn测井 地层水矿化度 孔隙度 饱和度 MONTE CARLO模拟
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PNN饱和度测井技术在大港油田的应用 被引量:13
19
作者 胡玲妹 刘存辉 +2 位作者 徐建平 蒋华 张宗亮 《石油钻采工艺》 CAS CSCD 北大核心 2009年第A01期57-62,共6页
为了对PNN饱和度测井技术影响因素有深入的认识和拓宽PNN测井应用范围,利用蒙特卡罗方法(MCNP)做模拟研究,进行了孔隙度、矿化度、含油饱和度、井眼等因素对计数率的影响研究、PNN饱和度测井同脉冲中子—伽马测井对比研究以及PNN测井确... 为了对PNN饱和度测井技术影响因素有深入的认识和拓宽PNN测井应用范围,利用蒙特卡罗方法(MCNP)做模拟研究,进行了孔隙度、矿化度、含油饱和度、井眼等因素对计数率的影响研究、PNN饱和度测井同脉冲中子—伽马测井对比研究以及PNN测井确定孔隙度的理论研究,分别给出了:不同因素对热中子计数率的具体影响结果,PNN饱和度测井同脉冲中子—伽马测井相比具有一定的优越性;不同因素条件下孔隙度的确定公式。在大港油田的实际应用表明,该项测井技术在判断水淹层,寻找潜力层和未动用层,有效识别气层,识别低阻油层,定量计算地层含油饱和度、中子孔隙度,定性识别岩性等地质应用方面发挥着重要作用。 展开更多
关键词 pnn 矿化度 孔隙度 饱和度 MONTE CARLO模拟 地质应用
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基于改进ReliefF-PNN的航空发动机起动系统异常状态识别 被引量:1
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作者 张雷鸣 蒋丽英 +3 位作者 崔建国 李贺 刘明昆 郭濠 《沈阳航空航天大学学报》 2023年第6期68-75,共8页
在航空发动机起动系统异常状态的识别研究中,起动系统的参数具有数据间相关性强、数据维度高、数据冗余信息多等特点。为降低数据维度,提高异常状态识别的准确率,将改进ReliefF算法与概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)结... 在航空发动机起动系统异常状态的识别研究中,起动系统的参数具有数据间相关性强、数据维度高、数据冗余信息多等特点。为降低数据维度,提高异常状态识别的准确率,将改进ReliefF算法与概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)结合,提出改进ReliefFPNN的航空发动机起动系统异常状态识别方法,更加有效地降低了参数的维度,并提升了异常状态识别模型的性能。利用该模型针对起动系统进行识别验证和分析。结果表明,利用改进后的ReliefF-PNN算法得到的参数子集进行异常状态识别的准确率优于改进前的结果,模型性能得到了进一步改善。 展开更多
关键词 发动机起动系统 参数选择 RELIEFF算法 概率神经网络 异常状态识别
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