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基于证据理论的钢球磨煤机料位不确定性量化研究
被引量:
2
1
作者
李亚光
韩洪兆
王爽心
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期126-134,共9页
针对钢球磨煤机具有多变量、强耦合和非线性等特性使其面临监测精度低、难度大、性能不稳定等问题.首先设计了现场参数采集实验并利用灰熵关联理论对球磨机料位及其辅助变量间的相关性进行了分析.然后从结构参数、优化准则以及参数距离...
针对钢球磨煤机具有多变量、强耦合和非线性等特性使其面临监测精度低、难度大、性能不稳定等问题.首先设计了现场参数采集实验并利用灰熵关联理论对球磨机料位及其辅助变量间的相关性进行了分析.然后从结构参数、优化准则以及参数距离出发对传统证据理论进行改进,提出了具有鲁棒性和自适应性的新型证据k-NN(Robust Adaptive Evidence k-Nearest Neighbors,RAEk-NN)分类器,再以RAEk-NN分类器构建料位的证据回归多模型,并结合非线性偏最小二乘(Nonlinear Partial Least Squares,NPLS)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)建立了D-S融合法则料位不确定性量化组合模型.结果表明:所提出的组合模型能够实现更精确的料位预测结果,更适应于工况多变的复杂情况,可用于实际生产过程.
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关键词
钢球磨煤机
证据理论
D-S融合法则
k-NN分类器
不确定性量化
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职称材料
题名
基于证据理论的钢球磨煤机料位不确定性量化研究
被引量:
2
1
作者
李亚光
韩洪兆
王爽心
机构
中国华电煤业集团有限公司
北京交通大学机械与电子控制工程学院
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期126-134,共9页
基金
国家自然科学基金(50776005)。
文摘
针对钢球磨煤机具有多变量、强耦合和非线性等特性使其面临监测精度低、难度大、性能不稳定等问题.首先设计了现场参数采集实验并利用灰熵关联理论对球磨机料位及其辅助变量间的相关性进行了分析.然后从结构参数、优化准则以及参数距离出发对传统证据理论进行改进,提出了具有鲁棒性和自适应性的新型证据k-NN(Robust Adaptive Evidence k-Nearest Neighbors,RAEk-NN)分类器,再以RAEk-NN分类器构建料位的证据回归多模型,并结合非线性偏最小二乘(Nonlinear Partial Least Squares,NPLS)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)建立了D-S融合法则料位不确定性量化组合模型.结果表明:所提出的组合模型能够实现更精确的料位预测结果,更适应于工况多变的复杂情况,可用于实际生产过程.
关键词
钢球磨煤机
证据理论
D-S融合法则
k-NN分类器
不确定性量化
Keywords
ball mill
evidence theory
combination rule of D-S evidence theory
k-NN classifier
uncertainty quantification
分类号
TD453 [矿业工程—矿山机电]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于证据理论的钢球磨煤机料位不确定性量化研究
李亚光
韩洪兆
王爽心
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
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