【摘 要】
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针对单一因素的球磨机负荷预测时存在的局限性问题。分别提取磨矿过程中振动、磨音、电流的特征信息值,采用网格搜索与交叉验证相结合的支持向量机(SVM)磨机负荷预测方法判断
【基金项目】
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国家自然科学基金(51464017);江西省教育厅科技重点项目(GJJ150618)
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针对单一因素的球磨机负荷预测时存在的局限性问题。分别提取磨矿过程中振动、磨音、电流的特征信息值,采用网格搜索与交叉验证相结合的支持向量机(SVM)磨机负荷预测方法判断磨机负荷的类型,并得到基本信度分配函数(mass函数)。通过改进后的D-S证据融合规则,提出了磨机负荷的多源异类信号特征层融合方法,通过实例验证与不同算法间对比分析,表明该方法应用于磨机负荷预测时,得到的融合结果置信度更高、收敛速度更快、稳定性更强。
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