CN119442891A 基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统及方法 （四川宏华电气有限责任公司）_第1页
CN119442891A 基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统及方法 （四川宏华电气有限责任公司）_第2页
CN119442891A 基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统及方法 （四川宏华电气有限责任公司）_第3页
CN119442891A 基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统及方法 （四川宏华电气有限责任公司）_第4页
CN119442891A 基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统及方法 （四川宏华电气有限责任公司）_第5页
已阅读5页，还剩17页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量本发明公开基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统及方法，包括超声波液位传感2所述超声波液位传感器配置于泥浆罐顶部中心位置，用于实时采所述信号处理单元包括数据预处理和特征提取模块；所述数据预处所述物理模型约束模块将液位高度最大液位高度、最小液位高度、液所述计算单元根据预测的液位高度计算泥浆体积，所述泥浆罐为标所述持续学习与在线更新模块包括增量学习和自适应模型机制，持续2.根据权利要求1所述的基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统的方法，其特3.根据权利要求1所述的基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统的方法，其特34.根据权利要求1所述的基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统的方法，其特征在于，从S3预处理后的信号中提取时域特征，包括均值Mean、方差Variance、标准差5.根据权利要求1所述的基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统的方法，其特6.根据权利要求1所述的基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统的方法，其特选择随机森林回归模型，因其在处理高维特征和抗噪性方面表现优异，数学表达：rf47.根据权利要求1所述的基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统的方法，其特为了进一步提升模型的预测能力，增加动态特通过计算各频率带的能量分布，用于捕捉泡沫和液体信号在不同频率上的特性，8.根据权利要求1所述的基于机器学习的单一超声波泥浆液位测量系统的方法，其特实时采集超声波传感器的液位信号，对液位信号进行去液位预测：将特征向量输入到经过训练的集成模型中，所述集成5[0011]所述计算单元根据预测的液位高度计算泥浆体积，所述6声波液位传感器采集液位信号，超声波液位传感器具备0_10米的测量范围和±0.5％FS的为标准差std-vmm;峰值为peak＝max7[0035]梯度提升机，选择GBM作为集成模型之一，因其在处理回归问题上具有高效的性[0041]通过计算各频率带的能量分布，用于捕捉泡沫和液体信89声波液位传感器采集液位信号，超声波液位传感器具备0_10米的测量范围和±0.5％FS的[0078]本实施例描述在陆地钻井井场上安装并运行一套基于超声波液位传感器的电子[0080]超声波液位传感器：安装数台型号为ABC_123的超声波液位传感器于泥浆罐顶部[0081]工控机：配置型号为DEF_456的工控机，

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论