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基于多传感器信息融合双进双出磨煤机料位检测
被引量:
3
1
作者
段勇
崔宝侠
+1 位作者
徐冰
曲星宇
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第24期61-66,共6页
为解决双进双出磨煤机难于实现整个运行工况精确料位检测这一问题,提出一种基于多传感器信息融合的料位检测方法,融合系统由粗糙集和模糊神经网络来实现。根据磨煤机的工作特性将其运行工况分为三个区间,应用粗糙集理论分析不同区间中...
为解决双进双出磨煤机难于实现整个运行工况精确料位检测这一问题,提出一种基于多传感器信息融合的料位检测方法,融合系统由粗糙集和模糊神经网络来实现。根据磨煤机的工作特性将其运行工况分为三个区间,应用粗糙集理论分析不同区间中各传感器信息对于融合的重要性和决策规则的置信度,再利用粗糙集分析结果构成模糊设计网络来实现从多传感器信息到磨煤机料位的映射,并将粗糙集分析得到的属性重要度和规则置信度引入到模糊神经网络的学习过程中。通过试验结果证明研究方法的有效性,能够实现各工况较为精确的料位检测。
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关键词
双进双出磨煤机
多传感器融合
粗糙集
模糊神经网络
料位检测
下载PDF
职称材料
题名
基于多传感器信息融合双进双出磨煤机料位检测
被引量:
3
1
作者
段勇
崔宝侠
徐冰
曲星宇
机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
北方重工磨煤机国家重点实验室
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第24期61-66,共6页
基金
国家青年科学基金资助项目(60905054)
文摘
为解决双进双出磨煤机难于实现整个运行工况精确料位检测这一问题,提出一种基于多传感器信息融合的料位检测方法,融合系统由粗糙集和模糊神经网络来实现。根据磨煤机的工作特性将其运行工况分为三个区间,应用粗糙集理论分析不同区间中各传感器信息对于融合的重要性和决策规则的置信度,再利用粗糙集分析结果构成模糊设计网络来实现从多传感器信息到磨煤机料位的映射,并将粗糙集分析得到的属性重要度和规则置信度引入到模糊神经网络的学习过程中。通过试验结果证明研究方法的有效性,能够实现各工况较为精确的料位检测。
关键词
双进双出磨煤机
多传感器融合
粗糙集
模糊神经网络
料位检测
Keywords
double-in double-out coal mill multi-sensor fusion rough set fuzzy neural network material level detection
分类号
TK3 [动力工程及工程热物理—热能工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多传感器信息融合双进双出磨煤机料位检测
段勇
崔宝侠
徐冰
曲星宇
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
3
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