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基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测研究
被引量：
18
1
作者
蔡改贫
宗路
+1 位作者
罗小燕
胡显能
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期128-133,共6页
针对球磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测方法,用完整集成经验分解算法(CEEMDAN)对不同负荷的磨机振动信号进行分解,由相关系数法选取敏感模态分量重...
针对球磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测方法,用完整集成经验分解算法(CEEMDAN)对不同负荷的磨机振动信号进行分解,由相关系数法选取敏感模态分量重构信号,利用逆向云发生器计算重构信号的云模型特征熵作为信号的特征参数,运用正向云发生器生成云模型特征向量的云滴图,结果表明,欠负荷、正常负荷、过负荷之间的熵值差异很大,可以较好地区分和识别磨机负荷状态;将云模型特征向量作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入,料球比、充填率为输出,建立磨机负荷预测模型;通过磨矿实验验证了该方法的有效性,模型能够准确预测磨机负荷状态。
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关键词
磨机负荷
CEEMDAN
云模型特征熵
最小二乘支持向量机
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职称材料
基于CEEMDAN-HD-云模型特征熵的油气管道工况识别
被引量：
1
2
作者
张勇
杨文武
+3 位作者
王明吉
孙桐
刘洁
周兴达
《电子测量技术》
北大核心
2021年第21期89-94,共6页
针对长输油气管道泄漏检测过程中泄漏信号特征信息提取困难,提出一种新的管道负压波信号特征提取方法。采用添加自适应噪声的完备集合经验模态分解算法对采集的负压波信号进行去噪,通过评估CEEMDAN分解后分量与原始信号的概率密度之间...
针对长输油气管道泄漏检测过程中泄漏信号特征信息提取困难,提出一种新的管道负压波信号特征提取方法。采用添加自适应噪声的完备集合经验模态分解算法对采集的负压波信号进行去噪,通过评估CEEMDAN分解后分量与原始信号的概率密度之间的豪斯多夫距离选取有效模态并重构。计算重构信号的云模型特征熵、峭度作为特征参数,用支持向量机进行分类识别。通过实验室数据验证,CEEMDAN、豪斯多夫距离与云模型特征熵结合的方法可以有效提高油气管道泄漏检测的准确性,实现了对流量小于4^(3) m/h的微小泄漏信号的识别,具有一定的现场应用价值。
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关键词
CEEMDAN
豪斯多夫距离
云模型特征熵
支持向量机
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职称材料
题名
基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测研究
被引量：
18
1
作者
蔡改贫
宗路
罗小燕
胡显能
机构
江西理工大学机电工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期128-133,共6页
基金
国家自然科学基金(51464017)
江西省教育厅科技重点(GJJ150618)
文摘
针对球磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测方法,用完整集成经验分解算法(CEEMDAN)对不同负荷的磨机振动信号进行分解,由相关系数法选取敏感模态分量重构信号,利用逆向云发生器计算重构信号的云模型特征熵作为信号的特征参数,运用正向云发生器生成云模型特征向量的云滴图,结果表明,欠负荷、正常负荷、过负荷之间的熵值差异很大,可以较好地区分和识别磨机负荷状态;将云模型特征向量作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入,料球比、充填率为输出,建立磨机负荷预测模型;通过磨矿实验验证了该方法的有效性,模型能够准确预测磨机负荷状态。
关键词
磨机负荷
CEEMDAN
云模型特征熵
最小二乘支持向量机
Keywords
mill load
integrated empirical decomposition algorithm(IEDA)
cloud model feature entropy
least squares support vector machine(LSSVM)
分类号
TD453 [矿业工程—矿山机电]
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
基于CEEMDAN-HD-云模型特征熵的油气管道工况识别
被引量：
1
2
作者
张勇
杨文武
王明吉
孙桐
刘洁
周兴达
机构
东北石油大学物理与电子工程学院
东北石油大学人工智能能源研究院
黑龙江省网络化与智能控制重点实验室
出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第21期89-94,共6页
基金
国家自然科学基金(61873058)
教育部重点实验室开放基金(MECOF2019B02)项目资助。
文摘
针对长输油气管道泄漏检测过程中泄漏信号特征信息提取困难,提出一种新的管道负压波信号特征提取方法。采用添加自适应噪声的完备集合经验模态分解算法对采集的负压波信号进行去噪,通过评估CEEMDAN分解后分量与原始信号的概率密度之间的豪斯多夫距离选取有效模态并重构。计算重构信号的云模型特征熵、峭度作为特征参数,用支持向量机进行分类识别。通过实验室数据验证,CEEMDAN、豪斯多夫距离与云模型特征熵结合的方法可以有效提高油气管道泄漏检测的准确性,实现了对流量小于4^(3) m/h的微小泄漏信号的识别,具有一定的现场应用价值。
关键词
CEEMDAN
豪斯多夫距离
云模型特征熵
支持向量机
Keywords
CEEMDAN
Hausdorff distance
cloud model feature entropy
SVM
分类号
TE832 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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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CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测研究
蔡改贫
宗路
罗小燕
胡显能
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019
18
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职称材料
2
基于CEEMDAN-HD-云模型特征熵的油气管道工况识别
张勇
杨文武
王明吉
孙桐
刘洁
周兴达
《电子测量技术》
北大核心
2021
1
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职称材料
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