【摘 要】
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为解决单一传感信息对采煤机截割载荷预测精度低的问题,提高采煤机运行安全状态的感知能力,在应用深度信念网络(DBN)的基础上,引入贝叶斯正则化(BR)方法和粒子群优化(PSO)算
【基金项目】
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国家自然科学基金(51874157)。
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为解决单一传感信息对采煤机截割载荷预测精度低的问题,提高采煤机运行安全状态的感知能力,在应用深度信念网络(DBN)的基础上,引入贝叶斯正则化(BR)方法和粒子群优化(PSO)算法,提出了一种基于多传感器的采煤机滚筒载荷辨识与预测方法。构建BR-PSO-DBN预测模型,以惰轮轴传感器、连接架销轴传感器和摇臂应变传感器监测的22组测试数据为输入样本,预测滚筒截割三向载荷与扭矩。依托截割载荷实验系统进行现场测试,并将实测结果与预测结果进行对比分析,结果表明:实测曲线与预测曲线变化规律基本相同,峰值点相对应,模型
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