论文摘要
针对单一因素的球磨机负荷预测时存在的局限性问题。分别提取磨矿过程中振动、磨音、电流的特征信息值,采用网格搜索与交叉验证相结合的支持向量机（SVM）磨机负荷预测方法判断磨机负荷的类型,并得到基本信度分配函数（mass函数）。通过改进后的D-S证据融合规则,提出了磨机负荷的多源异类信号特征层融合方法,通过实例验证与不同算法间对比分析,表明该方法应用于磨机负荷预测时,得到的融合结果置信度更高、收敛速度更快、稳定性更强。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 罗小燕,邵凡,陈慧明,卢小江
关键词: 负荷预测,证据,多源异类信号,信号融合
来源: 振动与冲击 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 江西理工大学机电工程学院
基金: 国家自然科学基金(51464017),江西省教育厅科技重点项目(GJJ150618)
分类号: TD453
DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.08.035
页码: 232-237
总页数: 6
文件大小: 696K
下载量: 168
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