基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對瞬變電磁儀發(fā)射機(jī)信號源信號的處理

齊明洋 安洋 方雅仟 吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對瞬變電磁儀發(fā)射機(jī)信號源信號的處理

齊明洋 安洋 方雅仟 吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院

隨著科技的進(jìn)步，人類探索未知空間的欲望愈來越大，其中地下的未知空間包含了大量的礦產(chǎn)資源，因為地下的物質(zhì)不同，所以各個物質(zhì)的電阻率基本不相同，人們依據(jù)這種原理研制了瞬變電磁儀來進(jìn)行地下未知區(qū)域的探測，在整個探測的過程中發(fā)射機(jī)與接收機(jī)起到了舉足輕重的地位，本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法提出發(fā)射機(jī)與接收機(jī)的聯(lián)機(jī)匹配工作，對發(fā)射機(jī)的信號源進(jìn)行校正，進(jìn)而讓其更加完美的觸發(fā)接收機(jī)。

遺傳算法 發(fā)射機(jī) 接收機(jī) 信號

瞬變電磁儀發(fā)射機(jī)發(fā)出信號后需要加載同步信號用于觸發(fā)接收機(jī)對信號進(jìn)行接收，但是理論與實際值存在一定的誤差，進(jìn)而導(dǎo)致任意波形發(fā)射器不能夠產(chǎn)生有用的波形用于接收機(jī)的觸發(fā)，所以本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對發(fā)射機(jī)的信號進(jìn)行矯正，使得校正后的波形通過任意函數(shù)發(fā)射器發(fā)出信號用于觸發(fā)接收機(jī)接收信號，進(jìn)而完成對數(shù)據(jù)的處理。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的接收與分析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種數(shù)學(xué)算法，用于解決實際中的應(yīng)用問題，這種算法類似于人的大腦一樣，一級一級的連接。其中一級與另外一級的連接通過加權(quán)連接構(gòu)成，我們將通過一點到另外一點的過程稱為權(quán)重，其中每一級中都會有很多節(jié)點。在每個節(jié)點中都融入一種函數(shù)，目標(biāo)值經(jīng)過節(jié)點的函數(shù)后進(jìn)行輸出，我們將這種函數(shù)稱為激勵函數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，這種模型的建立類似人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)與生物中的神經(jīng)元基本類似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的人工神經(jīng)元采取模擬生物神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型，是其處理過程的基本單元，它是一個多輸入單輸入的非線性元件。神經(jīng)元的每次輸入都會有一個突出連接強(qiáng)度對其進(jìn)行衡量，我們用一個連接權(quán)值來表示，此過程也就是將輸入信號進(jìn)行強(qiáng)度放大，即，每一個輸入量（都會伴隨著一個相關(guān)聯(lián)的權(quán)重經(jīng)過權(quán)重的處理后進(jìn)行全部的求和，這樣就得到唯一一個輸出量，此過程的公式如下式所示：

其中f表示次神經(jīng)元采用的傳遞函數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立后，需要給出輸入與標(biāo)準(zhǔn)的輸出，讓其完成模型的練習(xí)與訓(xùn)練，完成對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型調(diào)整，進(jìn)而讓網(wǎng)絡(luò)作出正確的反映。本試驗過程的標(biāo)準(zhǔn)信號源采用的是e指數(shù)的信號源，該信號是非線性的，但是瞬變電磁儀在發(fā)射機(jī)發(fā)射出信號后，由于接收到的信號是電阻率多變的一類信號，所以信號源需要多組不同的衰減常數(shù)和不同的幅值。針對上述所闡述的情況，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能夠收斂，所以無法建立一個統(tǒng)一的校正函數(shù)，這就需要對不同參數(shù)值化分為不同的類別，在下文中將介紹在測量中得到校正后的曲線。

2 接收機(jī)采集數(shù)據(jù)收集

通過對信號源與仿真波形行對比發(fā)現(xiàn)，信號源與理論值存在一定的誤差，所以需要對信號源的波形進(jìn)行校正，在矯正的過程中采用的大量的實驗作為訓(xùn)練基礎(chǔ)，在數(shù)據(jù)的處理過程中采取0．5v為一個劃分，時間常數(shù)劃分采用的是0．0001s，分別采用不同的幅值與時間常數(shù)分別進(jìn)行實驗。

本試驗過程中共采取60組20類數(shù)據(jù)作為測試，其中40組用作測試組，20組用作訓(xùn)練組，并且將測試組的數(shù)據(jù)與訓(xùn)練組的模型進(jìn)行驗證，將實際測量繪制出的曲線與相同參數(shù)的理論曲線進(jìn)行擬合。如果數(shù)據(jù)足夠多，就可以建立起強(qiáng)大的數(shù)據(jù)模型，進(jìn)而使得接收機(jī)接收到的數(shù)據(jù)都對應(yīng)一條理想的衰減曲線，讓其來滿足對接收機(jī)的同步觸發(fā)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)如下表1所示：

表1 信號源信號組分類

3 接收機(jī)采集數(shù)據(jù)校正分析

如果數(shù)據(jù)越多那么得到的校正結(jié)果就更加準(zhǔn)確，在本文中僅以20類數(shù)據(jù)為例說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的處理方式，實驗中以20類數(shù)據(jù)為例建立了相應(yīng)的對照庫，對另外20組數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)校正進(jìn)而來檢驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的正確性。將數(shù)據(jù)通過算法運算后，首先得到的數(shù)據(jù)是類別，如果數(shù)據(jù)庫足夠多那么就可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法后得到一條由信號源產(chǎn)生的唯一且標(biāo)準(zhǔn)的曲線。

本實驗中對20類數(shù)據(jù)建立了相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，共采集了40組曲線用作校驗組，在校驗的過程中顯示，除了第一、二類存在誤差導(dǎo)致輸出與結(jié)果類別不正確，其余的18類均能夠輸出正確的類別，正確率達(dá)到了百分之九十，如果數(shù)據(jù)足夠多，再加上對輸出函數(shù)的進(jìn)一步調(diào)整能夠讓所有的數(shù)據(jù)都輸出正確的結(jié)果，下圖1為第五類輸入波形與校正后的對比。

圖1 第5類輸入波形與校正波形對比圖

4 結(jié)束語

本文主要闡述了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對瞬變電磁儀發(fā)射機(jī)信號的校正工作，為了讓發(fā)射機(jī)的同步信號與接收機(jī)能夠更加完美的擬合，使得瞬變電磁儀的測量結(jié)果更加準(zhǔn)確，進(jìn)而為我國勘探事業(yè)作出貢獻(xiàn)。

[1]王鼎鴻.瞬變電磁專用信號源的研制[D].成都理工大學(xué)，2015.

[2]尹炳琪.瞬變電磁標(biāo)準(zhǔn)信號源研制及接收機(jī)測試[D].吉林大學(xué)，2013.

[3]胡紹朋.納秒脈沖及阻尼正弦瞬變信號發(fā)生器的研制[D].南京信息工程大學(xué)，2013.

本文為吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院青年基金資助項目（編號：2016Q06）。

齊明洋，吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院教師，研究方向：新能源與智能控制技術(shù)。安洋，國網(wǎng)吉林省電力有限公司白城供電公司，研究方向：電氣工程及其自動化。方雅仟，吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院電氣工程及其自動化系學(xué)生。