基于神經網絡算法對瞬變電磁儀發射機信號源信號的處理

齊明洋 安洋 方雅仟 吉林農業科技學院電氣與信息工程學院

基于神經網絡算法對瞬變電磁儀發射機信號源信號的處理

齊明洋 安洋 方雅仟 吉林農業科技學院電氣與信息工程學院

隨著科技的進步，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資源，因為地下的物質不同，所以各個物質的電阻率基本不相同，人們依據這種原理研制了瞬變電磁儀來進行地下未知區域的探測，在整個探測的過程中發射機與接收機起到了舉足輕重的地位，本文基于神經網絡算法提出發射機與接收機的聯機匹配工作，對發射機的信號源進行校正，進而讓其更加完美的觸發接收機。

遺傳算法 發射機 接收機 信號

瞬變電磁儀發射機發出信號后需要加載同步信號用于觸發接收機對信號進行接收，但是理論與實際值存在一定的誤差，進而導致任意波形發射器不能夠產生有用的波形用于接收機的觸發，所以本文基于神經網絡算法對發射機的信號進行矯正，使得校正后的波形通過任意函數發射器發出信號用于觸發接收機接收信號，進而完成對數據的處理。

1 神經網絡算法的接收與分析

神經網絡算法是一種數學算法，用于解決實際中的應用問題，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連接構成，我們將通過一點到另外一點的過程稱為權重，其中每一級中都會有很多節點。在每個節點中都融入一種函數，目標值經過節點的函數后進行輸出，我們將這種函數稱為激勵函數。

神經網絡的建立需要神經網絡模型的建立與神經網絡的訓練，這種模型的建立類似人類的神經網絡，神經網絡中的網絡與生物中的神經元基本類似。神經網絡中的人工神經元采取模擬生物神經元的數學模型，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。神經元的每次輸入都會有一個突出連接強度對其進行衡量，我們用一個連接權值來表示，此過程也就是將輸入信號進行強度放大，即，每一個輸入量（都會伴隨著一個相關聯的權重經過權重的處理后進行全部的求和，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表示次神經元采用的傳遞函數。

神經網絡模型建立后，需要給出輸入與標準的輸出，讓其完成模型的練習與訓練，完成對神經網絡的模型調整，進而讓網絡作出正確的反映。本試驗過程的標準信號源采用的是e指數的信號源，該信號是非線性的，但是瞬變電磁儀在發射機發射出信號后，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和不同的幅值。針對上述所闡述的情況，神經網絡不能夠收斂，所以無法建立一個統一的校正函數，這就需要對不同參數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 接收機采集數據收集

通過對信號源與仿真波形行對比發現，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行校正，在矯正的過程中采用的大量的實驗作為訓練基礎，在數據的處理過程中采取0．5v為一個劃分，時間常數劃分采用的是0．0001s，分別采用不同的幅值與時間常數分別進行實驗。

本試驗過程中共采取60組20類數據作為測試，其中40組用作測試組，20組用作訓練組，并且將測試組的數據與訓練組的模型進行驗證，將實際測量繪制出的曲線與相同參數的理論曲線進行擬合。如果數據足夠多，就可以建立起強大的數據模型，進而使得接收機接收到的數據都對應一條理想的衰減曲線，讓其來滿足對接收機的同步觸發，訓練數據如下表1所示：

表1 信號源信號組分類

3 接收機采集數據校正分析

如果數據越多那么得到的校正結果就更加準確，在本文中僅以20類數據為例說明了神經網絡算法的處理方式，實驗中以20類數據為例建立了相應的對照庫，對另外20組數據進行數據校正進而來檢驗神經網絡算法的正確性。將數據通過算法運算后，首先得到的數據是類別，如果數據庫足夠多那么就可以通過神經網絡算法后得到一條由信號源產生的唯一且標準的曲線。

本實驗中對20類數據建立了相應的數據模型，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、二類存在誤差導致輸出與結果類別不正確，其余的18類均能夠輸出正確的類別，正確率達到了百分之九十，如果數據足夠多，再加上對輸出函數的進一步調整能夠讓所有的數據都輸出正確的結果，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 結束語

本文主要闡述了基于神經網絡算法對瞬變電磁儀發射機信號的校正工作，為了讓發射機的同步信號與接收機能夠更加完美的擬合，使得瞬變電磁儀的測量結果更加準確，進而為我國勘探事業作出貢獻。

[1]王鼎鴻.瞬變電磁專用信號源的研制[D].成都理工大學，2015.

[2]尹炳琪.瞬變電磁標準信號源研制及接收機測試[D].吉林大學，2013.

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

本文為吉林農業科技學院青年基金資助項目（編號：2016Q06）。

齊明洋，吉林農業科技學院教師，研究方向：新能源與智能控制技術。安洋，國網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，吉林農業科技學院電氣工程及其自動化系學生。