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基于神经网络信息融合的铜精炼炉压力传感器非线性校正

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冶金自动化 2008年第2期32卷 25-28页

作者：谢常清鄂加强湖南人文科技学院物理与信息工程系湖南大学

为了消除铜精炼炉压力传感器在其运行状况中受温度干扰因素的影响,采用神经网络信息融合技术对压力测量过程中的温度干扰因素进行非线性校正。结果表明,经神经网络信息融合后的压力传感器有效地消除了非目标参量的影响,其输出稳定性比... 详细信息

为了消除铜精炼炉压力传感器在其运行状况中受温度干扰因素的影响,采用神经网络信息融合技术对压力测量过程中的温度干扰因素进行非线性校正。结果表明,经神经网络信息融合后的压力传感器有效地消除了非目标参量的影响,其输出稳定性比原来提高了约19倍。

关键词：铜精炼炉非线性校正神经网络信息融合压力传感器

应用神经网络信息融合技术快速预测储层敏感性

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钻采工艺 2006年第3期29卷 50-52页

作者：张益张宁生李相方刘华杨娟中国石油大学西安石油大学

快速、准确地诊断与预测储层敏感性损害问题一直是储层保护问题研究的一个重要领域,同时预测储层敏感性损害也是一门需要处理大量数据与信息的技术。信息融合技术是将各种途径、任意时间和任意空间上获得的信息作为一个整体进行综合分... 详细信息

快速、准确地诊断与预测储层敏感性损害问题一直是储层保护问题研究的一个重要领域,同时预测储层敏感性损害也是一门需要处理大量数据与信息的技术。信息融合技术是将各种途径、任意时间和任意空间上获得的信息作为一个整体进行综合分析处理的技术。利用信息融合技术进行敏感性损害预测能够尽可能多地使用已有的数据获取最为准确的结果,在输入参数较少的情况下给出一个可靠的数值结果,且受人为因素干扰较少。基于改进算法编制的神经网络信息融合技术储层敏感性快速预测软件分析表明,该方法受人为因素干扰小,可以诊断储层中那种敏感性是主要因素并给出一个确切数值,同时系统所需参数少,结果可靠(总体符合率达到91%),是一种能适用于现场的快速有效的方法,为油田合理处理敏感性损害提供了理论依据。

关键词：神经网络信息融合地层损害储层潜在敏感性

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基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁

特种油气藏 2011年第2期18卷 102-103,110页

作者：张益李军刚佟晓华石海霞西安石油大学陕西西安710065 中油青海油田分公司青海茫涯816400 中油长庆油田分公司甘肃庆城745100

快速、准确地诊断与预测气藏水锁问题一直是气藏开发中的技术难点。常规研究方法需使用大量岩心进行测试,且时间较长,无法快速应用于生产中。在充分分析水锁产生机理和各种影响因素的基础上,利用神经网络信息融合技术的三层前馈神经网... 详细信息

快速、准确地诊断与预测气藏水锁问题一直是气藏开发中的技术难点。常规研究方法需使用大量岩心进行测试,且时间较长,无法快速应用于生产中。在充分分析水锁产生机理和各种影响因素的基础上,利用神经网络信息融合技术的三层前馈神经网络系统,以孔隙度等11个对水锁有影响的因素为网络的输入层节点,建立气藏水锁识别、诊断、评价和预测的信息融合模型,并编制软件,进行气藏水锁模拟预测。研究结果表明,该方法可快速给出气藏水锁程度,对比预测结果与实测结果有较高符合率。

关键词：地层伤害水锁效应模拟计算神经网络信息融合诊断与预测

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基于信息融合技术的燃料电池多传感器故障检测研究

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基于信息融合技术的燃料电池多传感器故障检测研究

作者：徐翠琴武汉理工大学

学位级别：硕士

石油资源短缺和环境污染是当今世界的两大突出问题。而汽车对于能源的消耗和废气的任意排放又是造成这两大问题的重要因素。燃料电池电动汽车作为节能环保的新能源汽车前景非常看好。作为燃料电池电动汽车的主动力源，燃料电池发动机是... 详细信息

石油资源短缺和环境污染是当今世界的两大突出问题。而汽车对于能源的消耗和废气的任意排放又是造成这两大问题的重要因素。燃料电池电动汽车作为节能环保的新能源汽车前景非常看好。作为燃料电池电动汽车的主动力源，燃料电池发动机是一个复杂的系统，存在着大量传感器，这些传感器常处于恶劣的工作环境下，发生故障是难免的。一旦发生故障，轻则使系统性能下降，重则导致灾难性的后果。因此及时、准确地检测和排除燃料电池发动机多传感器的故障，对于保证燃料电池发动机平稳可靠的运行显得尤为重要。本文以25kW质子交换膜燃料电池发动机系统为研究对象，采用信息融合技术对其多传感器系统进行故障检测，主要研究内容如下：根据燃料电池发动机系统所要达到的性能指标，分析了燃料电池发动机多传感器系统的结构，并依据系统需求，结合燃料电池发动机系统特殊的应用环境，对各传感器进行了优化选型，并设计了相应的高精度测量变送电路。利用联合卡尔曼滤波器对多传感器数字信号进行滤波处理，通过系统建模和仿真试验，证明该方法信号处理效果良好;采用VB6.0编程语言和串行通信技术设计了燃料电池发动机多传感器监控系统，包括监控界面设计、通信协议设计和流程图设计，适时获取和保存系统采集参数。以信息融合技术的理论知识为基础，总结得到燃料电池多传感器信息融合的基本原理图、所采用的结构形式以及信息融合故障检测框架，并提出了几种具体的传感器故障检测方法。针对燃料电池发动机多传感器系统的特性和复杂的现场环境，总结出系统常见的故障类型，并采用神经网络信息融合方法对燃料电池发动机多传感器系统进行故障检测，在此基础上提出了故障检测系统结构，最后对检测系统开展仿真研究，结果表明该方法故障检测效果良好。本文深入研究了燃料电池发动机多传感器系统信息融合故障检测问题，当某传感器发生故障时，该系统可以对失效传感器的检测数据做出实时估计并反馈信号，从而保证了系统运行的稳定性和可靠性。

关键词：燃料电池多传感器故障检测联合卡尔曼滤波神经网络信息融合