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一种基于选择性融合多通道机械信号频谱多特征子集的磨机负荷参数预测方法

摘要

本发明公开一种基于选择性融合多通道机械信号频谱多特征子集的磨机负荷参数预测方法,首先,对多通道机械振动和振声的时域信号采用快速傅里叶变换(FFT)得到多通道单尺度频谱;接着,针对每个通道的单尺度频谱,采用基于候选惩罚参数的集成构造策略得到面向单尺度特征子集构建的候选LASSO子模型,结合SEN学习机制构建全部通道的候选单通道SEN‑LASSO模型;最后,再次的采用SEN学习机制对候选单通道SEN‑LASSO模型进行选择和合并,得到对多通道机械信号及其频谱特征子集进行同时优化选择的MLPF模型。

著录项

  • 公开/公告号CN108629091B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN201810352499.0

  • 发明设计人 汤健;乔俊飞;刘卓;周晓杰;余刚;

    申请日2018-04-19

  • 分类号G06F30/17(20200101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人张慧

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2022-08-23 13:14:07

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