改进箕舌线函数的LMS和BAS-LSSVM的衬板磨损状态预测 |
| |
引用本文: | 蔡改贫,赵鑫,李波波,郁慧.改进箕舌线函数的LMS和BAS-LSSVM的衬板磨损状态预测[J].机械科学与技术(西安),2023(6):923-933. |
| |
作者姓名: | 蔡改贫 赵鑫 李波波 郁慧 |
| |
作者单位: | 1. 江西理工大学机电工程学院;2. 江西省矿冶机电工程技术研究中心 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金项目(51464017); |
| |
摘 要: | 针对破碎机衬板磨损难以预测的问题,提出一种改进箕舌线函数的LMS和BAS-LSSVM的衬板磨损状态预测方法。首先,在最小均方误差算法(LMS)的基础上,引入改进的箕舌线函数,提出改进箕舌线函数的LMS算法,将其用于衬板超声回波信号的声时(TOF)的计算中;其次,通过TOF计算出衬板厚度,并根据衬板磨损前后的厚度变化得出磨损量;最后利用天牛须算法(BAS)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚因子γ和其核函数中的标准化参数σ,将磨损量作为预测模型的输入,衬板磨损阶段作为输出,建立BAS-LSSVM衬板磨损预测模型。结果表明,该方法对动锥衬板和定锥衬板的识别准确率分别达到了94.44%和95.56%,能够有效预测出衬板的磨损状态。
|
关 键 词: | 磨损状态预测 最小均方误差 声时计算 最小二乘支持向量机 |
|