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基于FDA-LSTM的冷轧过程多源异构时序数据处理及颤振预测
被引量:
2
1
作者
赵潇雅
郜志英
+1 位作者
周晓敏
宋寅虎
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第22期202-210,共9页
冷连轧颤振诱发机理复杂多变,颤振问题的解决需要通过大数据驱动的信息挖掘对机理模型进行补充。该研究针对某冷连轧机现场采集的工艺参数及振动数据,通过函数型数据分析(functional data analysis,FDA)方法进行预处理,实现多源异构时...
冷连轧颤振诱发机理复杂多变,颤振问题的解决需要通过大数据驱动的信息挖掘对机理模型进行补充。该研究针对某冷连轧机现场采集的工艺参数及振动数据,通过函数型数据分析(functional data analysis,FDA)方法进行预处理,实现多源异构时序数据的频率协同;采用SelectKBest算法对影响颤振的多种工艺参数进行特征选择,筛选出与振动相关性较强的因素,构造样本空间;基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络建立振动能量值的预测模型,并与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型进行比较。结果表明,LSTM模型具有较高的预测精度,同时采用阈值法验证该模型能有效地预测颤振的发生。
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关键词
冷连轧颤振
多源异构时序数据
函数型数据分析(FDA)
长短时记忆(LSTM)神经网络
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职称材料
题名
基于FDA-LSTM的冷轧过程多源异构时序数据处理及颤振预测
被引量:
2
1
作者
赵潇雅
郜志英
周晓敏
宋寅虎
机构
北京科技大学机械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第22期202-210,共9页
基金
国家自然科学基金(51775038)。
文摘
冷连轧颤振诱发机理复杂多变,颤振问题的解决需要通过大数据驱动的信息挖掘对机理模型进行补充。该研究针对某冷连轧机现场采集的工艺参数及振动数据,通过函数型数据分析(functional data analysis,FDA)方法进行预处理,实现多源异构时序数据的频率协同;采用SelectKBest算法对影响颤振的多种工艺参数进行特征选择,筛选出与振动相关性较强的因素,构造样本空间;基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络建立振动能量值的预测模型,并与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型进行比较。结果表明,LSTM模型具有较高的预测精度,同时采用阈值法验证该模型能有效地预测颤振的发生。
关键词
冷连轧颤振
多源异构时序数据
函数型数据分析(FDA)
长短时记忆(LSTM)神经网络
Keywords
cold tandem rolling chatter
multi-source heterogeneous time series data
functional data analysis(FDA)
long short-term memory(LSTM)neural network
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
TG331 [金属学及工艺—金属压力加工]
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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FDA-LSTM的冷轧过程多源异构时序数据处理及颤振预测
赵潇雅
郜志英
周晓敏
宋寅虎
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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