基于智能磨矿介质及CNN和优化SVM模型的球磨机负荷识别方法

当前球磨机负荷检测方法难以准确评估磨机内部变化,给磨机综合运行状态的控制和优化带来较大难度。本文设计了一款内嵌加速度传感器且与钢球介质物理性质相一致的智能磨矿介质用于识别磨机负荷,开展了不同充填率等磨矿条件下的磨矿试验,设计磨矿效果系数划分磨机负荷状态;分别采用了卷积神经网络方法(CNN)和优化的支持向量机(SVM)模型对智能磨矿介质获取的加速度信号进行球磨机负荷识别。基于优化的SVM模型将获取的一维加速度信号进行互补集合经验模态分解算法（CEEMD）去噪、时域特征值和样本熵提取等预处理,将上述磨机负荷的特征向量分别输入GA?SVM、GS?SVM、PSO?SVM分类模型进行训练,研究表明,PSO?SVM模型的识别准确率可达98.33%,但存在训练过程繁琐,耗费时间长的问题。在图像识别领域具有优秀应用能力的CNN模型是把智能磨矿介质检测加速度信号数据转换为二维图片后直接输入基于VGG19网络的CNN模型进行分类识别,磨机负荷分类识别准确率高于优化的SVM模型,可达98.89%,在保证识别准确率的同时有效节约了计算时间。基于CNN的智能磨矿介质球磨机负荷识别方法可为实现球磨机负荷检测与在线评估提供重要解决方案与技术保障。      

大型模块锻造经验点滴

<正> 大型模块在模锻时直接与热锻件接触,并且承受很大的冲击力,工作负荷是很繁重的.模块的寿命受冶金质量、锻造及热处理的影响,本文主要谈谈锻造工艺对质量的影响.大模块一般都是用大钢锭在水压机上锻造而成的.为了保证模块各向机械性能均匀,钢锭需要先镦粗,然后拔长成大方,再     

汽轮发电机组负荷波动的原因分析及解决措施

详细分析了汽轮发电机组在运行过程中出现电负荷波动和瞬间突降的原因，重点介绍了如何调节、维持汽轮发电机组的经济运行以及解决电负荷波动的措施，从而保证汽轮发电机组的稳定运行。     

灰色—支持向量机的空调负荷预测

对空调负荷进行准确预测不仅对空调优化控制的意义重大,而且也是实现空调经济运行与节能的关键所在。为了提高建筑空调负荷的预测精度,在分析灰色模型和支持向量机建模特点基础上提出了一种空调负荷组合预测算法。该方法综合了灰色建模计算过程简单以及支持向量机自学习和泛化能力强的优点,能够更加有效地利用样本数据的有效信息,提高模型预测精度。首先,通过灰色建模过程弱化了样本数据的随机因素。然后,对灰色模型输出进行归一化处理及数据重构,以作为支持向量机的输入。最后,通过支持向量机模型的预测得到最终预测结果。将本文所提出的方法应用于福州一栋办公建筑的逐时空调负荷预测中,并与灰色模型及支持向量机模型作比较,证明了组合模型的预测值与实际运行值拟合度最高,平均绝对误差比灰色模型和支持向量机模型分别降低了47.84%和17.39%。该组合预测模型具有较高的预测精度和更好的泛化能力,具有较强的可行性和实用性。     

G-19刚玉碳化硅浇注料的使用

0 前言 新型干法水泥回转窑特别是大型预分解窑在生产工艺上有一系列特点,即:回转窑转速快,单机台时产量高,窑口的热负荷相应地比传统回转窑高出许多,因而对耐火材料的要求也更高。其中窑卸     

电力负荷管理系统在线损管理中的应用

现如今,电力企业在飞速发展,从其综合指标来看,线损率是其中一个重要的经济指标。因此,线损管理可谓是电力企业发展过程中难点项目。采用先进的技术和管理方法来降低线损是促进电力企业经济效益增长的重要途径。电力负荷管理系统对于电力企业线损管理来说起到极大的促进作用。本文主要从电力负荷管理系统在线损管理中的应用情况进行深入探讨和分析,仅供参考。     

空中交通管制员扇区工作负荷浅析

随着空中交通流量的不断增加,管制人员的工作负荷越来越大,如何正确的评估管制人员的工作负荷进行评估,如何减轻工作人员的工作负荷,对于我国空域资源的发展十分重要,有利于提高管制工作的效率。     

浅析远程抄表技术的发展

正1电力抄表现状分析进入二十一世纪以后,国家电网公司进入世界五百强前十名。使得我国电力产业有了飞速的发展,随着目前我国国家电网体制改革深入进行发展,使得电力设备企业供应商对目前电力设备的需求与供应情况有了相对较高的要求和严格的目标。比如在各地县供电局改变了以往对运行设备和调度设备的低需求,采用了省公司的新标准,对线路的选择规划以及用电负荷的标准制定高标准要求。不仅能够完善当前电厂和电站的产业需求!     

活性污泥法处理污水两个重要参数的理论探讨

负荷、泥龄是活性污泥法处理城市污水设计、运行中的重要参数.给出了有机负荷的动力学表达形式(称之为动力学负荷),并对有机负荷和泥龄的关系,有机负荷和泥龄对水质、污泥沉降性能影响进行了理论探讨.