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矿井提升机罐笼纵向载荷冲击及其方位的辨识研究

来源期刊:矿山机械2018年第9期

论文作者:杨超 谭建平 石理想 薛少华

文章页码:22 - 27

关键词:矿井提升机;载荷冲击;方位辨识;特征值提取;支持向量机;

摘    要:为了实现对矿井提升机罐笼纵向载荷冲击及其方位的有效辨识,结合悬挂液压缸油压、罐笼提升张力、罐笼姿态等运行参数,提出了一种基于奇异值分解(SVD)与求方差比、相关系数、脉冲因子等特征参数的特征值提取方法,并以支持向量机(SVM)作为辨识模型。在SVD提取罐笼载荷冲击特征的基础上,针对冲击方位的辨识,加入罐笼提升张力的方差比、相关系数与罐笼姿态的脉冲因子,得到改进的特征向量,并将其作为特征值输入到SVM进行辨识。为提高SVM判别准确性,采用人工蜂群算法实现SVM参数寻优。试验结果表明,该方法能够有效判别矿井提升机罐笼纵向载荷冲击及其发生方位,平均准确率达到92%。

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矿井提升机罐笼纵向载荷冲击及其方位的辨识研究

杨超,谭建平,石理想,薛少华

中南大学机电工程学院

摘 要:为了实现对矿井提升机罐笼纵向载荷冲击及其方位的有效辨识,结合悬挂液压缸油压、罐笼提升张力、罐笼姿态等运行参数,提出了一种基于奇异值分解(SVD)与求方差比、相关系数、脉冲因子等特征参数的特征值提取方法,并以支持向量机(SVM)作为辨识模型。在SVD提取罐笼载荷冲击特征的基础上,针对冲击方位的辨识,加入罐笼提升张力的方差比、相关系数与罐笼姿态的脉冲因子,得到改进的特征向量,并将其作为特征值输入到SVM进行辨识。为提高SVM判别准确性,采用人工蜂群算法实现SVM参数寻优。试验结果表明,该方法能够有效判别矿井提升机罐笼纵向载荷冲击及其发生方位,平均准确率达到92%。

关键词:矿井提升机;载荷冲击;方位辨识;特征值提取;支持向量机;

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