作者：赵隆,黄新波,曹雯,陈子良 单位：国网陕西省电力公司;西安理工大学水利水电土木建筑研究设计院 出版：《电网与清洁能源》2015年第06期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSXFD2015060010 DOC编号：DOCSXFD2015060019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 微风振动是架空线路时常出现的现象，长期振动会造成导线断股断线、金具脱落等危害。针对现有微风振动在线监测传感器测量误差较大的问题，设计了一种微风振动在线监测数字传感器，传感器在采用悬臂梁式位移计的基础上，将线性回归的方法和BP神经网络算法应用到传感器的非线性标定当中，并进行了传感器标定实验。研究表明，线性回归的标定算法比神经网络的标定算法精度更高，标定后最大相对误差为1.93%。根据研究结果可知，微风振动传感器由频率不同带来的非线性误差，可以采用线性回归的方法进行补偿，能够提高传感器的测量精度，从而能为导线状态检修提供更加可靠的参考依据。

    📙 相关资料

    1. 《基于物联网技术的室内环境智能控制系统设计》PDF+DOC 本文设计了室内环境智能控制系统，它可以实时的监测室内的环境参数，并根据BP神经网络算法，智能控制房间内的电器设备，来满足人们对舒适度的要求。由传感器采集到的数据通过WiF i无线网络汇聚到房间控制器，并可以通过房间控制器观察房间内的环境参数，也可以通过手机登陆到房间控制器远程查看和控制。...
    2. 《基于神经网络算法的肉牛采食行为检测方法》PDF+DOC 为解决肉牛采食行为识别问题，利用集陀螺加速度计和蓝牙模块为一体的传感器节点采集肉牛的行为姿态数据并通过蓝牙轮询组网模式将数据无线传输到PC上位机，进行实时显示，对采集的肉牛行为数据进行分析，进而识别肉牛采食行为。选用40头健康处于育肥期的西门塔尔肉牛样本(体重约385kg，舍饲，每天饲喂2次，可自由......
    3. 《基于神经网络数据融合实现火灾预警》PDF+DOC 传统火灾的火灾预警系统是基于单一传感器参数进行监测，从而使火灾的误报、漏报的问题越来越突出。为了减少这种情况的发生，利用BP神经网络数据融合算法把几个体现火灾特征的参数数据进行相关组合，进而全面和精确地判断火灾是否发生，有效地降低误报率。...
    4. 《基于神经网络的多传感器数据融合》PDF+DOC 当前，多传感器技术是研究热点。通过不同功能，不同精度，不同位置的传感器，可以对所需要的被测量进行多方位多角度的测量。但是，目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的行之有效的处理思想。借用模糊控制策略，与改进的BP神经网络算法结合对其进行数据融合。在仿真中取得了比已往算法更高的精度，控制策略制定准确......
    5. 《基于遗传神经网络的传感器系统的非线性校正》PDF+DOC 针对最小二乘等传统方法的不足 ，提出了解决传感器系统非线性校正问题的遗传神经网络算法。计算机仿真表明 ，采用这里所提出的观点和方法 ，其拟合精度远高于传统上应用最为广泛的最小二乘法 ，并且具有较强的鲁棒性。而且 ，从所做的研究显示 ，该方法还可用于其它类似系统的非线性校正...
    6. 《基于BP神经网络的核电厂主动容错控制方法研究》PDF+DOC 针对核电厂中的传感器故障，采用改进的BP神经网络算法对传感器进行神经网络训练，建立各种运行状态下的动态模型库，并应用BP神经网络对系统进行实时检测。当传感器发生故障时，采用控制率重构的方法进行容错控制。在核动力装置模拟器上以稳压器为对象进行了仿真实验验证，结果表明该方法对于核电厂中的传感器故障进行容......
    7. 《基于BP神经网络的压力传感器数据融合研究》PDF+DOC 压力传感器由于输出电压值易受环境温度、电压扰动等非目标参量的影响而导致精度大大降低。该文采用BP神经网络对压力和温度2个目标参量进行数据融合处理，减小了两者相互交叉干扰敏感度。结果表明，采用BP神经网络进行数据融合，能够提高传感器的稳定性及其精度，仿真验证了该方法的有效性和可行性。...
    8. 《一种基于多传感器多目标跟踪数据的时间对准方法》PDF+DOC 在智能交通系统应用中，常常需要利用多种传感器对不同的交通目标进行数据采集，经常遇到时间不同步、数据率不一致的问题。采用BP神经网络算法，提出了一种基于多传感器多目标数据的时间对准方法，较好地解决了多目标跟踪的基础问题，提高了数据融合效率，并通过仿真实验及与传统时间对准方法的比较给出了该方法的优点。...
    9. 《BP神经网络在飞控系统传感器故障诊断中的应用》PDF+DOC 故障检测和诊断技术对提高系统可靠性具有重要意义，针对飞控系统中常见的传感器故障，提出了基于神经网络观测器的故障诊断方法；通过构造神经网络模型代替解析系统建模，利用神经网络的学习能力在线检测传感器故障，最后，应用BP神经网络算法对故障进行仿真；仿真结果表明，神经网络观测器方法对单一传感器故障及多个传感......
    10. 《基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统》PDF+DOC 井下瓦斯监测系统为多传感器监测系统，它通过不同功能、不同精度、不同位置的传感器，对所需要的被测量进行多方位、多角度的测量。但是，目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的、行之有效的处理方法，井下瓦斯浓度的监测很难作到实时、精确。因此，文章提出了一种基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统的设计方案，......

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。