导读:本文包含了负荷测量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:负荷,工况,测量,参数,流形,球磨机,阻抗。
负荷测量论文文献综述
贺敏,支恩玮,程兰,阎高伟[1]（2019）在《基于多工况迁移学习的磨机负荷参数软测量》一文中研究指出湿式球磨机运行过程中需要对多个负荷参数进行监测,然而运行工况改变会导致实时数据和建模数据的同分布假设不再成立。针对传统软测量方法不能考虑负荷参数之间的关联性,以及多工况情况下建模数据和实时数据概率分布变化引起的模型性能恶化问题,有针对性的引入迁移学习策略与多任务学习机制,建立一种基于多工况迁移学习的湿式球磨机负荷参数软测量模型。首先采用联合分布适配在降维过程中共同适配不同工况的边缘和条件分布,然后利用多任务最小二乘支持向量机方法对磨机负荷参数进行回归预测。实验结果表明,该软测量方法显着优于现有的方法,适用于多工况情况下的软测量建模。(本文来源于《控制工程》期刊2019年11期）
蔡益,董启鹏,陈俞慨,张英侨[2]（2019）在《一种船舶轴系负荷测量新技术》一文中研究指出传统的船舶轴系负荷测量方法步骤繁琐。我们通过工装的改进和系统的配套升级,开发了一种船舶轴系负荷测量新技术,有效解决了作业劳动强度大、测量效率和精度低、周期长的问题,做到准确和快速地进行船舶轴系负荷测量,达得降本增效的作用。(本文来源于《广东造船》期刊2019年05期）
李思思,阎高伟,闫飞,程兰,杜永贵[3]（2019）在《半监督多源域适应集成的球磨机负荷参数软测量》一文中研究指出针对球磨机工况改变后,历史数据与待测数据分布差异导致的模型失配问题以及待测工况样本少的问题。研究了基于半监督域适应的球磨机负荷参数软测量方法。该方法考虑输出标签对特征变换矩阵的影响,首先集成约束条件寻找特征变换矩阵,将历史数据和待测数据投影到公共子空间;然后根据投影后的历史数据及少量有标签的待测数据建立回归模型,获得无标签待测数据负荷参数;考虑到不同工况历史数据有信息互补的特点,建立基于半监督多源域适应集成的软测量模型,进一步提高软测量模型的准确性。基于实验室球磨机多工况实验的数据测试,表明该方法能够有效提高球磨机负荷参数的预测精度。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年19期）
卫宗敏,郝红勋,徐其志,庄达民[4]（2019）在《飞行员脑力负荷测量指标和评价方法研究进展》一文中研究指出首先介绍脑力负荷相关定义、脑力负荷与作业绩效的关系、解决脑力负荷问题的方法,指出脑力负荷问题的破解离不开脑力负荷测量方法的支撑;其次详细分析和综述了近年来国内外飞行脑力负荷测量的新指标、新方法以及主要应用,其中重点综述了脑力负荷的综合测评方法;最后结合飞机驾驶舱显示系统的设计评价,探讨了脑力负荷测评方法研究现状及存在的问题,指出了飞行员脑力负荷测评的未来发展趋势。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年24期）
汪骥,张晨,李瑞,刘玉君,刘晓[5]（2019）在《船舶推进轴系运转状态下轴承负荷测量方法研究》一文中研究指出船舶轴系负荷的合理分配是船舶安全运营的重要保障,需要通过测量轴承负荷来确保轴系负荷满足合理分配。当前,轴系较中及负荷测量都是在静态工况下进行的,以满足轴系校中计算书,这与轴系运转中的动态负荷存在差异。因此本文对轴系运转状态下的负荷测量方法展开研究。首先,基于轴系参数,搭建轴系运转状态下截面应变采集系统;其次,结合信号处理技术对应变信号进行降噪,利用应变信号进行数值计算,求解船舶推进轴系在运转状态下轴承的最大负荷、轴承负荷支点位置和方位角;最后,通过实验台对上述测量方法进行验证,测量误差在5%之内。(本文来源于《2019年船舶结构力学学术会议论文集》期刊2019-08-22）
李倩倩,魏丽丽,庞旭峰,刘云,万香玉[6]（2019）在《人体成分测量辅助评估血液透析患者液体负荷的效果研究》一文中研究指出目的采用人体成分测量辅助评估血液透析患者的液体负荷,为临床血液透析患者提供容量评估的新方法。方法采用多中心随机对照法,选取2016年12月—2017年10月在江苏省3所叁级甲等医院血液透析室行维持性血液透析的108例患者,随机分为实验组和对照组。实验组采用人体成分测量辅助评估患者液体负荷,对照组采用临床测量法评估患者液体负荷,分别比较干预前和随访半年后两组的血压、血压达标率、容量管理达标率和左心室质量指数的差异。结果干预前两组透析前舒张压、容量管理达标率、左心室质量指数的比较,差异无统计学意义(P>0.05),干预后3个月和6个月,实验组与对照组透析前收缩压、居家血压达标率的比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论采用人体成分测量辅助评估血液透析患者液体负荷,可以改善患者透析前的收缩压及家庭血压达标率。(本文来源于《中华护理杂志》期刊2019年06期）
屈武[7]（2019）在《基于迁移学习的磨机负荷参数软测量建模研究》一文中研究指出球磨机是流程工业中的关键基础设备,尤其是化工和冶金领域。然而,由于参数时变,大惯性等因素对球磨机运行过程的影响,缺乏有效的关键负荷参数测量方法。因此,准确检测磨机负荷参数对选矿全流程优化运行和控制有重要的研究意义。软测量是借助自动控制技术,并合理的运用到生产实践过程中,依据易测变量与难以直接测量的待测过程变量之间的数学关系,通过各种数学计算与估计方法,从而测量出待测变量。鉴于此,软测量技术被广泛应用于磨机负荷检测中,但是,在实际磨矿生产过程中,通常不可避免的存在多工况问题,使得历史工况与待测工况之间的数据分布发生迁移,导致传统的软测量建模方法的预测性能下降。针对选矿过程中变工况导致的预测主导变量模型难以建立的问题,本文通过引入一种有效的学习策略—迁移学习,研究多工况和变工况磨机负荷参数软测量建模方法,本文主要工作内容概括如下:(1)针对待建模工况中仅含有少量带标签样本的问题,本文主要研究了基于半监督分布适配的域适应方法。通过充分利用待测工况中少量的带标签样本的标签信息,与传统的负荷参数软测量方法相比,取得了良好的预测效果,并通过球磨机实验验证了该方法的有效性。(2)针对磨机待建模工况中带标签样本难以获取以及未充分考虑多个历史工况间信息相关与互补的问题,本文研究了基于最大均值差异的多源域适应方法。通过利用集成建模思想和充分利用历史工况间信息的相关和互补特性,使得模型的预测精度进一步提高。(3)针对在进行历史工况和待建模工况分布适配时未充分考虑数据的几何结构问题,本文研究了基于数据结构保持的域适应算法,主要通过流行域适应和联合低秩稀疏表示域适应这两个方面进行说明,并通过球磨机实验,验证了所提方法的有效性。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
支恩玮[8]（2019）在《迁移学习在湿式球磨机负荷参数软测量中的研究与应用》一文中研究指出球磨机是在选矿、电力和化工等流程工业领域的一种基础磨矿设备。该工业设备的效率与其内部负荷具有密切联系,及时调整磨机的装球量及给料量,使磨机稳定运行在最佳负荷点,对提高磨矿产品质量和磨矿系统的安全稳定运行意义重大。因此,能够表征球磨机内部工作状态的关键负荷参数(料球比、浓度、充填率)的准确检测对于球磨机的优化运行控制具有决定作用。受限于球磨机的机理模型复杂,具有大时滞、随机干扰大等特点,常规的仪表检测方法无法实施,因此通过建立辅助变量和主导变量之间的函数映射关系而实现预测未知主导变量的软测量建模方法已成为该研究领域的关键技术之一。然而,在实际生产过程中,存在着钢球磨损,突然添加钢球等操作,造成工况的改变,以至于造成数据分布的改变,从而导致模型不能准确测量负荷参数。针对上述湿式球磨机运行过程中工况发生迁移的问题,本文将迁移学习引入软测量算法中,重点研究多工况情况下,湿式球磨机负荷参数软测量方法。主要的研究内容可归纳为以下几点:1、针对球磨机工况改变后,实时工况和历史工况数据分布失配导致的模型失准问题以及实时工况样本少的问题,提出一种基于迁移变分自编码器-标签映射的软测量模型。首先迁移目标领域数据编码得到的隐变量分布参数,对源领域数据对应隐变量进行拟合,再解码得到迁移数据;然后采用相似性度量选取相似样本构建标签映射模型,并得到映射标签;最后使用迁移数据和映射标签构建出最终的软测量模型。2、针对球磨机工况改变后,实时工况和历史工况数据分布失配导致的模型失准问题以及实时工况样本少的问题,引入域适应思想,提出一种基于域适应支持向量回归的软测量模型。迁移目标领域中少量带标签样本数据所蕴含的特征信息,矫正源领域模型,提升源领域数据构建模型对目标领域数据的适应程度。3、针对域适应支持向量回归方法缺少对高维数据空间分布结构的约束,提出一种基于域适应流形正则支持向量回归的软测量模型。以适用于非线性数据的SVR为基础,通过少量目标领域的带标签样本构建DASVR模型,把流形正则项引入到DASVR中,约束数据的空间结构。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
宗路[9]（2019）在《湿式球磨机振动与振声信号处理及负荷软测量方法研究》一文中研究指出湿式球磨机作为物料碎磨的关键设备,广泛应用于煤炭、水泥、选矿等行业。磨机筒体内部负荷的变化直接影响磨矿效率及生产安全。在磨矿过程中,由于磨机筒体内部环境恶劣且工况复杂,其负荷参数难以准确检测。因此,开展针对湿式球磨机负荷预测的研究,对实现湿式球磨机的高效、节能和环保具有重要意义。本文以实验球磨机为研究对象,采用理论分析、计算机仿真和实验研究相结合的方法完成以下工作:建立磨机负荷参数与筒体振动及振声信号的数学模型,并探讨各负荷参数对磨机磨矿效果的影响规律;利用改进的集总平均经验模态分解算法对筒体振动与振声信号预处理,并对预处理后的振动及振声信号进行特征提取;通过磨矿实验验证基于ASOS-ELM的磨机负荷软测量方法的有效性。论文主要研究结果如下:(1)对湿式球磨机筒体振动与振声的产生机理进行分析,设计叁因素五水平磨矿实验,以磨矿效率为评价指标,通过分析负荷参数对磨矿效果的影响发现,随着填充率、料球比、磨矿浓度的增大,磨矿效率呈现出先增大后减小的变化趋势,获得了最佳磨矿效果的负荷参数组合。通过非线性二次回归法建立并求解磨机负荷参数与筒体振动及振声信号的数学模型,得到磨机负荷参数对筒体振动和振声信号影响的主次程度。(2)利用改进的集总平均经验模态分解算法对磨机筒体振动与振声信号进行预处理,通过相关系数法确定了振声信号的敏感模态分量;以信噪比为评价指标,通过分析筒体振动信号的预处理效果表明,磨机筒体振动信号的信噪比平均提高了13.32dB。(3)通过云模型提取磨机筒体振动信号的特征信息,对筒体振动信号的云模型特征参数分析表明,欠负荷、正常负荷、过负荷之间的云模型特征熵相差较大,云模型的特征熵、超熵和期望可以很好地表征磨机筒体振动信号的特征。通过分析磨机振声信号的特征发现,各工况振声信号的IMF能量占比存在明显差异,各IMF能量占比能够较好地表征磨机振声信号的特征。(4)提出一种基于ASOS-ELM的磨机负荷软测量方法,该方法采用极限学习机算法(ELM)建立湿式球磨机的负荷软测量模型,利用改进的共生生物搜索算法(ASOS)对软测量模型进行优化,通过磨矿负荷检测实验分析表明,磨机负荷软测量模型的负荷参数预测准确率较高,泛化能力较强。通过以上表明,本研究对湿式球磨机的筒体内部负荷检测具有较强的实用性及可靠性,也为磨机磨矿效率的提高及控制优化提供了一定现实指导意义。(本文来源于《江西理工大学》期刊2019-05-29）
李思思,杜永贵,闫飞,阎高伟[10]（2019）在《基于半监督域适应模糊推理的球磨机负荷参数软测量》一文中研究指出针对工况改变后数据分布差异造成模型失配的问题及球磨机运行时振动信号的不确定性,研究了半监督域适应模糊推理的球磨机负荷参数软测量方法。该方法首先集成多个约束条件寻找特征变换矩阵,将待测工况和历史工况数据投影到公共子空间;接着利用模糊C均值聚类对投影后的历史数据划分规则并建立模糊推理模型。仿真实验结果表明该方法具有较高的预测精度,可以有效削弱不确定因素的影响,解决工况改变后数据分布差异造成的模型失配问题。(本文来源于《太原理工大学学报》期刊2019年03期）
负荷测量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统的船舶轴系负荷测量方法步骤繁琐。我们通过工装的改进和系统的配套升级,开发了一种船舶轴系负荷测量新技术,有效解决了作业劳动强度大、测量效率和精度低、周期长的问题,做到准确和快速地进行船舶轴系负荷测量,达得降本增效的作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
负荷测量论文参考文献
[1].贺敏,支恩玮,程兰,阎高伟.基于多工况迁移学习的磨机负荷参数软测量[J].控制工程.2019
[2].蔡益,董启鹏,陈俞慨,张英侨.一种船舶轴系负荷测量新技术[J].广东造船.2019
[3].李思思,阎高伟,闫飞,程兰,杜永贵.半监督多源域适应集成的球磨机负荷参数软测量[J].振动与冲击.2019
[4].卫宗敏,郝红勋,徐其志,庄达民.飞行员脑力负荷测量指标和评价方法研究进展[J].科学技术与工程.2019
[5].汪骥,张晨,李瑞,刘玉君,刘晓.船舶推进轴系运转状态下轴承负荷测量方法研究[C].2019年船舶结构力学学术会议论文集.2019
[6].李倩倩,魏丽丽,庞旭峰,刘云,万香玉.人体成分测量辅助评估血液透析患者液体负荷的效果研究[J].中华护理杂志.2019
[7].屈武.基于迁移学习的磨机负荷参数软测量建模研究[D].太原理工大学.2019
[8].支恩玮.迁移学习在湿式球磨机负荷参数软测量中的研究与应用[D].太原理工大学.2019
[9].宗路.湿式球磨机振动与振声信号处理及负荷软测量方法研究[D].江西理工大学.2019
[10].李思思,杜永贵,闫飞,阎高伟.基于半监督域适应模糊推理的球磨机负荷参数软测量[J].太原理工大学学报.2019
论文知识图
