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    广西11选5任选一指的是: 一种噪声背景下准确估计超声流量计传播时间方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201510324809.4

    申请日:

    2015.06.12

    公开号:

    CN104897248A

    公开日:

    2015.09.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01F 25/00申请日:20150612|||公开
    IPC分类号: G01F25/00; G06N3/12 主分类号: G01F25/00
    申请人: 天津大学
    发明人: 郑丹丹; 侯惠让; 张涛
    地址: 300072天津市南开区卫津路92号
    优先权:
    专利代理机构: 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 代理人: 程毓英
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510324809.4

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.04.27|||2015.10.07|||2015.09.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种噪声背景下准确估计超声流量计传播时间方法,包括:进行超声流量计实验,根据试验结果,建立超声脉冲接收信号离散模型,确定包括超声波传播时间的参数向量x;根据实验采样获得的超声接收信号与模型信号确定目标函数:确定目标函数;构造适应度函数;进行遗传算法,通过迭代获得优化解作为后续蚁群算法的信息素初始条件;利用上述的遗传算法得到的优化解初始化蚁群信息素;根据实验获得的超声接收信号确定参数向量x的变化范围;判断蚂蚁是否转移及得到新的优化解;信息素挥发和更新,进行迭代计算,得到超声波传播时间最优估计值。本发明能够提高参数估计的精确度。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种噪声背景下准确估计超声流量计传播时间方法,包括下列步骤::
    步骤一:进行超声流量计实验,根据试验结果,建立超声脉冲接收信号离散模型如下:
    Am(x)=A(kts)sin[2πfc(kts-τ)+θ]     (1)
    其中,A(kts)=A0(kts-τT)me-kts-τTu(kts-τ)---(2)]]>
    式中,Am(x)为超声脉冲接收离散模型信号,k为采样点数序号(k=1,2,…N),N为采样点数,ts为采样时间间隔,fc为超声换能器的中心频率,θ为初始相位角,A0为接收信号幅值,T和m是超声换能器的两个特性参数,τ为超声波传播时间,u(kts-τ)为单位阶跃信号,当采样频率、采样点数、超声换能器及其发射频率确定后,模型中的k、N、ts、fc和θ即为定值,随着被测流量改变,模型信号Am(x)中的A0、T、m和τ会相应变化,其中,参数向量x=[A0 m T τ],对x估计得越准确,模型信号越逼近实验获得的真实接收信号,利用下面的遗传-蚁群算法对x中这四个参数进行估计,最终τ的最优估计值即为超声波传播时间;
    步骤二:根据实验采样获得的超声接收信号Ae与模型信号Am(x)确定目标函数f(x):基于最小二乘思想确定目标函数,将Ae中各采样点电压与Am(x)中采样点电压之差的平方和作为目标函数f(x),当目标函数f(x)取得最小值时,x为最优估计值;
    步骤三:基于目标函数f(x)构造适应度函数eval(x),目标函数值越小,适应度函数值就越大:
    eval(xi)=a-f(xi)Σi=1n(a-f(xi))---(3)]]>
    其中,a是使得a-f(xi)为正的任意实数,n为种群数目,n值设定越大,收敛精度越高,收敛速度越慢,角标i代表第i个种群个体,在参数边界内随机产生;
    步骤四:设定x中四个参数边界,根据适应度函数值确定每个个体被复制的次数:首先确定每个个体的预复制次数,它等于相应个体的适应度函数值与种群数目乘积的整数部分,设R为总的预复制次数与种群数目之差,为了保持种群数目不变,从最优个体到第R个优秀个体,每个个体的复制数目加1,即适应度函数值较大的个体,被复制的概率越大;
    步骤五:交叉、变异迭代获得优化解:从最优解到最差解,将种群中每两个相邻个体分为一组,选定一个固定的判断概率0.9,并随机生成一个在0到1之间的实数Pc,如果Pc小于判断概率0.9则进行交叉,否则不交叉,为获得最优个体,每次交叉、变异之后都用上一代的最优个体代替下一代的最差个体;步骤二至步骤五为遗传算法,通过迭代获得优化解作为后续蚁群算法的信息素初始条件;
    步骤六:利用上述的遗传算法得到的优化解初始化蚁群信息素;
    步骤七:蚂蚁移动步长α初始化,根据实验获得的超声接收信号确定参数向量x的变化范围;
    步骤八:判断蚂蚁是否转移及得到新的优化解:在生成新的参数解时,分别对参数向量x中的每个参数单独进行,首先对A0进行,令如果小于则xst=xs*t-1+[dA0,0,0,0],]]>否则令xst=xs*t-1-[dA0,0,0,0],]]>如果小于则xst=xs*t-1-[dA0,0,0,0],]]>否则xst=xs*t-1;]]>其中,为第t代第s只蚂蚁的参数向量值,为第t-1代迭代之后按照信息素更新第s只蚂蚁最好的参数向量值,dA0在[-α,α]之间随机产生;同理,对T、m和τ三个参数进行优化,得到新的优化解;
    步骤九:信息素挥发和更新:按照下列规则设定信息素挥发系数:当迭代次数较小时,信息素挥发系数设定较大,有利于全局寻优;当迭代次数较大时,信息素挥发系数设定较小,有利于提高局部收敛精度、加快收敛速度;重新计算信息素,蚂蚁重新分配,返回步骤七进行迭代计算,迭代结束判据设为:在算法迭代t代后进行判断,如果第t代的最优目标函数值与第t-j(j=1,2,3,4,5)代的最优目标函数值之差的绝对值均小于10-7,则迭代结束,此时参数向量x为最优解,其中的τ即为超声波传播时间最优估计值。

    关 键 词:
    一种 噪声 背景 准确 估计 超声 流量计 传播 时间 方法
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