基于选择性极限学习机集成的磨机负荷软测量

来源 :浙江大学学报(工学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：qqliveqq

【摘要】

：

针对传统磨机负荷检测方法存在的测量精度低、性能不稳定等缺陷,建立一种基于筒体振动信号频谱特征提取的选择性极限学习机(ELM)集成方法.采用核主元分析(KPCA)提取振动信号频谱特征,避免输入信号维数过高引发维数灾难.在非线性频谱特征空间内选用学习速度快、泛化性好的ELM建立集成模型个体,有效克服了单一ELM个体模型存在的运行结果不稳定问题.基于遗传算法(GA)的子模型后续选择方法进一步排除部分劣势

【作者】

：

赵立杰汤健柴天佑

【机构】

：

东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,沈阳化工大学信息工程学院

【出处】

：

浙江大学学报(工学版)

【发表日期】

：

2011年12期

【关键词】

：

磨机负荷特征提取极限学习机集成模型. mill load features extraction extreme learning machine

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