【摘 要】
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为了减少环境噪声及其多点泄漏信号的相互影响,提高管道泄漏定位精度,提出一种盲源分离算法,即基于记忆模拟退火与粒子群(Memory Simulated Annealing and Particle Swarm Op
【机 构】
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常州大学环境与安全工程学院,江苏省特种设备安全监督检验研究院常州分院,常州新奥燃气工程有限公司
【基金项目】
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江苏省重点研发计划专项(BE2018642),常州市科技项目(CM20179060)
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为了减少环境噪声及其多点泄漏信号的相互影响,提高管道泄漏定位精度,提出一种盲源分离算法,即基于记忆模拟退火与粒子群(Memory Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization,MSAPSO)的盲源分离算法。将嵌入记忆器的模拟退火算法与粒子群算法引入盲源分离算法中,结合概率突跳性在解空间中随机寻找极大似然目标函数,通过循环迭代得出全局最优,改善迂回搜索方式,提高收敛速度与分离精度。并将MSAPSO盲源分离算法应用于城市压力管道多点小孔泄漏定位实验,结
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