改进的小波神经网络在声学测温系统中的应用研究

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改进的小波神经网络在声学测温系统中的应用研究

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毕业论文范文题目：改进的小波神经网络在声学测温系统中的应用研究，论文范文关键词：改进的小波神经网络在声学测温系统中的应用研究
改进的小波神经网络在声学测温系统中的应用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：大型燃煤电站锅炉中,炉膛温度场的分布和可视化对于实现安全、高效及低污染排放,对揭示燃烧现象本质和规律等都有重要的实用价值和科学意义。然而,电站锅炉燃烧过程中具有瞬态变化、随机湍流、设备庞大、环境恶劣等特征,目前尚（此处忽略..）未建立有效的炉膛温度场监测手段。本文对基于声波理论的炉膛温度场测量技术,展开了深入的理论和实验研究。声学测温的测量原理是通过测量声波的飞渡时间间接测量温度,因此精确的声波飞渡时间测量是声学测温的前提和保证。本文通（文章此处忽略..）过对传统时间延迟估计算法的分析,指出了传统算法存在的问题与不足,针对燃煤锅炉的实际环境,提出了改进的四阶累积量时间延迟估计算法。通过在指数分布信号中加入实测炉膛噪声信号,设定不同的信噪比,分别对基于ML互相关算法（本文此处忽略..）和改进的四阶累积量算法进行了时延估计仿真实验。结果表明,在较低的信噪比下,改进的四阶累积量算法仍可以抑制非高斯信号中相关高斯噪声的影响。在声学法炉膛火焰温度场图像重建研究中,重建算法是实现温度场图像高精度重建的关（文章此处忽略..）键,本文通过对传统温度场重建算法的分析与研究,指出了其存在的问题与不足,结合所学知识,提出了采用实时校正的小波神经网络算法来实现温度场的重建,通过仿真改进的小波神经网络温度场重建算法取得了较好的重建效果。

以上为本篇毕业论文范文改进的小波神经网络在声学测温系统中的应用研究的介绍部分。

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