文献类型：期刊文章

作　　者：崔宝侠[1] 李明[1] 徐冰[2]

机构地区：[1]沈阳工业大学系统工程研究所,沈阳110178 [2]沈阳重型机械集团有限责任公司,沈阳110025

出　　处：《沈阳工业大学学报》

年　　份：2008

卷　　号：30

期　　号：3

起止页码：341-345

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

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.

关 键 词：双进双出磨煤机 料位检测  小波包 神经网络 仿真

分 类 号：TP391.4]