【摘 要】
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针对钢球磨煤机具有多变量、强耦合和非线性等特性使其面临监测精度低、难度大、性能不稳定等问题.首先设计了现场参数采集实验并利用灰熵关联理论对球磨机料位及其辅助变量间的相关性进行了分析.然后从结构参数、优化准则以及参数距离出发对传统证据理论进行改进,提出了具有鲁棒性和自适应性的新型证据k-NN(Robust Adaptive Evidence k-Nearest Neighbors,RAEk-NN)分类器,再以RAEk-NN分类器构建料位的证据回归多模型,并结合非线性偏最小二乘(Nonlinear Parti
【机 构】
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中国华电煤业集团有限公司,北京交通大学机械与电子控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(50776005)。
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针对钢球磨煤机具有多变量、强耦合和非线性等特性使其面临监测精度低、难度大、性能不稳定等问题.首先设计了现场参数采集实验并利用灰熵关联理论对球磨机料位及其辅助变量间的相关性进行了分析.然后从结构参数、优化准则以及参数距离出发对传统证据理论进行改进,提出了具有鲁棒性和自适应性的新型证据k-NN(Robust Adaptive Evidence k-Nearest Neighbors,RAEk-NN)分类器,再以RAEk-NN分类器构建料位的证据回归多模型,并结合非线性偏最小二乘(Nonlinear Parti
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