【摘 要】
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针对电解铝工艺过程中冷却后的铝锭在脱模过程中可能与容器发生粘接从而不能脱离的情况,建立了一种基于特征评估的铝锭脱模诊断模型。利用经验模态分解方法对采集到的敲击信
【机 构】
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重庆电子工程职业学院人工智能与大数据学院,大连理工大学机械工程学院
【基金项目】
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重庆市教育科学“十三五”规划项目(2018-GX-382),重庆市高等教育教学改革研究项目(193411)
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针对电解铝工艺过程中冷却后的铝锭在脱模过程中可能与容器发生粘接从而不能脱离的情况,建立了一种基于特征评估的铝锭脱模诊断模型。利用经验模态分解方法对采集到的敲击信号进行预处理,获得8个高频本征模态函数,从这8个高频本征模态函数和原信号中分别提取6个时域无量纲指标,通过敏感度数值的大小对这些特征进行排序,将这些特征按顺序输入到RBF神经网络中,选择出敏感特征并完成人工神经网络的训练。利用待测试信号的敏感特征对模型进行验证,可以从大量特征中选择出敏感特征从而降低人工神经网络的纬数,诊断正确率达到100%。
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The authors regret that Fig.7b in our original article was incorrectly published,which is the same as Fig.6b due to an unintentional and random error.The correc