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1.
作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性. 相似文献
2.
灰狼算法(GWO)作为新型寻优算法,可用于轴承故障诊断。提出了采用GWO优化代价敏感支持向量机(CS-SVM)的诊断模型。通过经验模态分解(EMD)及主成分分析(PCA)进行特征提取并实现特征的降维,GWO优化CS-SVM参数来提升故障分类的准确率。以西储大学轴承数据为例,将比例为4∶1的训练样本和测试样本带入GWO优化的CS-SVM模型,诊断测试的准确率为96.67%,相比于传统PSO算法的准确率有所提升,收敛速度更快,表明了GWO优化的CS-SVM具有优越性。由此可以得出,GWO可用于轴承故障诊断的研究,验证了该算法模型的有效性。 相似文献
3.
4.
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基于加权LS-SVM时间序列短期瓦斯预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对神经网络的瓦斯预测模型存在的泛化性能差且存在易陷入局部最优的缺点,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)时间序列瓦斯预测方法.由于标准最小二乘支持向量机(LS-SVM)要求样本误差分布服从高斯分布,且标准LS-SVM丧失鲁棒性与稀疏性等特点,提出了基于加权LS-SVM的瓦斯时间序列预测的方法,从而提高了标准L... 相似文献
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8.
局部放电是引发高压电气设备内部绝缘故障和老化的关键因素,研究、应用局部放电检测方法,及时、有效、灵敏地检测出局部放电及其强度,是提高高压电气设备安全运行可靠性的有效手段。在脉冲电流法监测局部放电信号的基础上,结合罗氏线圈响应频带宽,灵敏度高,安装方便等特点,通过分析电容式套管局部放电原理和信号传播过程,设计出了基于罗氏线圈高压电容式套管在线监测系统。最后,进行验证性试验,结果表明:所设计的电容式套管局部放电信号监测电路是确实可行的。该方法能够有效的检测出局部放电脉冲信号,准确性高,成本低,具有较好的实用性和广阔的应用前景。 相似文献
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10.
本文通过对漆水河倒虹西坝左肩、右肩及左肩靠中线部位滑坡调查分析,归纳出西坝滑坡的机理和原因,并提出了防治西坝滑坡的综合治理措施,经过十几年的运行,证明该治理措施切实可行. 相似文献