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基于多源数据融合的采煤机截割载荷预测方法
被引量：
8
1
作者
于宁
孙业新
陈洪月
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1247-1253,1259,共8页
为解决单一传感信息对采煤机截割载荷预测精度低的问题,提高采煤机运行安全状态的感知能力,在应用深度信念网络(DBN)的基础上,引入贝叶斯正则化(BR)方法和粒子群优化(PSO)算法,提出了一种基于多传感器的采煤机滚筒载荷辨识与预测方法。...
为解决单一传感信息对采煤机截割载荷预测精度低的问题,提高采煤机运行安全状态的感知能力,在应用深度信念网络(DBN)的基础上,引入贝叶斯正则化(BR)方法和粒子群优化(PSO)算法,提出了一种基于多传感器的采煤机滚筒载荷辨识与预测方法。构建BR-PSO-DBN预测模型,以惰轮轴传感器、连接架销轴传感器和摇臂应变传感器监测的22组测试数据为输入样本,预测滚筒截割三向载荷与扭矩。依托截割载荷实验系统进行现场测试,并将实测结果与预测结果进行对比分析,结果表明:实测曲线与预测曲线变化规律基本相同,峰值点相对应,模型对滚筒三向截割载荷的预测精度达到83%以上,其中对滚筒扭矩预测精度达到95%,说明预测模型具有较高的预测精度,能够为现场应用指导安全生产提供参考。
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关键词
采煤机
载荷预测
深度信念网络
贝叶斯正则化
改进粒子群优化
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职称材料
基于信念重用的WSNs能量高效跟踪
2
作者
仵博
吴敏
+1 位作者
郑红燕
冯延蓬
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012年第8期30-33,共4页
针对无线传感器网络(WSNs)中目标跟踪性能与传感器能量消耗难以平衡问题,提出一种信念重用的WSNs能量高效跟踪算法。使用部分可观察马尔可夫决策过程(POMDPs)对动态不确定环境下的WSNs进行建模,将跟踪性能与能量消耗平衡优化问题转化为P...
针对无线传感器网络(WSNs)中目标跟踪性能与传感器能量消耗难以平衡问题,提出一种信念重用的WSNs能量高效跟踪算法。使用部分可观察马尔可夫决策过程(POMDPs)对动态不确定环境下的WSNs进行建模,将跟踪性能与能量消耗平衡优化问题转化为POMDPs最优值函数求解过程;采用最大报酬值启发式查找方法获得跟踪性能的逼近最优值;采用信念重用方法避免重复获取信念,有效降低传感器通信带来的能量消耗。实验结果表明:信念重用算法能够有效优化跟踪性能与能量消耗之间的平衡,达到以较低的能量消耗获得较高跟踪性能的目的。
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关键词
无线传感器网络
能量高效跟踪
信念重用
部分可观察马尔可夫决策过程
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职称材料
题名
基于多源数据融合的采煤机截割载荷预测方法
被引量：
8
1
作者
于宁
孙业新
陈洪月
机构
辽宁工程技术大学机械工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1247-1253,1259,共8页
基金
国家自然科学基金(51874157)。
文摘
为解决单一传感信息对采煤机截割载荷预测精度低的问题,提高采煤机运行安全状态的感知能力,在应用深度信念网络(DBN)的基础上,引入贝叶斯正则化(BR)方法和粒子群优化(PSO)算法,提出了一种基于多传感器的采煤机滚筒载荷辨识与预测方法。构建BR-PSO-DBN预测模型,以惰轮轴传感器、连接架销轴传感器和摇臂应变传感器监测的22组测试数据为输入样本,预测滚筒截割三向载荷与扭矩。依托截割载荷实验系统进行现场测试,并将实测结果与预测结果进行对比分析,结果表明:实测曲线与预测曲线变化规律基本相同,峰值点相对应,模型对滚筒三向截割载荷的预测精度达到83%以上,其中对滚筒扭矩预测精度达到95%,说明预测模型具有较高的预测精度,能够为现场应用指导安全生产提供参考。
关键词
采煤机
载荷预测
深度信念网络
贝叶斯正则化
改进粒子群优化
Keywords
shearer
load prediction
deep
belief
network(DBN)
Bayesian regularization(
br
)
improved particle swarm optimization(PSO)
分类号
TD421 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于信念重用的WSNs能量高效跟踪
2
作者
仵博
吴敏
郑红燕
冯延蓬
机构
中南大学信息科学与工程学院
先进控制与智能自动化湖南省工程实验室
深圳职业技术学院教育技术与信息中心
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012年第8期30-33,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61074058
60874042)
+1 种基金
国家教育部博士点基金资助项目(20090162120068)
广东省自然科学基金资助项目(S2011040004769)
文摘
针对无线传感器网络(WSNs)中目标跟踪性能与传感器能量消耗难以平衡问题,提出一种信念重用的WSNs能量高效跟踪算法。使用部分可观察马尔可夫决策过程(POMDPs)对动态不确定环境下的WSNs进行建模,将跟踪性能与能量消耗平衡优化问题转化为POMDPs最优值函数求解过程;采用最大报酬值启发式查找方法获得跟踪性能的逼近最优值;采用信念重用方法避免重复获取信念,有效降低传感器通信带来的能量消耗。实验结果表明:信念重用算法能够有效优化跟踪性能与能量消耗之间的平衡,达到以较低的能量消耗获得较高跟踪性能的目的。
关键词
无线传感器网络
能量高效跟踪
信念重用
部分可观察马尔可夫决策过程
Keywords
wireless sensor networks （ WSNs ）
energy-efficient tracking
belief reusing （ br ）
partially observable Markov decision processes （POMDPs）
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多源数据融合的采煤机截割载荷预测方法
于宁
孙业新
陈洪月
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
在线阅读
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职称材料
2
基于信念重用的WSNs能量高效跟踪
仵博
吴敏
郑红燕
冯延蓬
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012
0
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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