作者:蔡改贫; 宗路; 罗小燕; 胡显能 期刊:《振动与冲击》 2019年第07期
针对球磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测方法,用完整集成经验分解算法(CEEMDAN)对不同负荷的磨机振动信号进行分解,由相关系数法选取敏感模态分量重构信号,利用逆向云发生器计算重构信号的云模型特征熵作为信号的特征参数,运用正向云发生器生成云模型特征向量的云滴图,结果表明,欠负荷、正常负荷、过负荷之间的熵值差异很大,可以较好地区分和识别...
影响因子:1.87
期刊级别:省级期刊
发行周期:月刊
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期刊级别:CSSCI南大期刊
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