基于自适应VMDHilbert的球磨机负荷参数预测

文档名：基于自适应VMDHilbert的球磨机负荷参数预测
摘要：提出一种自适应变分模态分解(VMD)-希尔伯特(Hilbert)边际谱样本熵和最小二乘支持向量机(LSSVM)提取球磨机振动信号组合特征并预测负荷参数的方法.首先,使用自适应VMD的振动敏感信号调制来分解振动,得到反映振动特性的本征模态函数(IMF)分量;之后,进行Hilbert变换,得到边际谱样本熵;最后,将其作为输入特征向量输入到LSSVM,实现球磨机负荷参数预测.试验结果表明:该方法可以有效地提取球磨机的非线性不稳定的信号特征,较为精确地预测球磨机负荷参数.

作者：蔡改贫   李波波   赵鑫   刘吉顺 Author：CAIGaipin   LIBobo   ZHAOXin   LIUJishun
作者单位：江西理工大学机电工程学院,江西赣州341000;江西省矿冶机电工程技术研究中心,江西赣州341000江西理工大学机电工程学院,江西赣州341000
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(9)
分类号：TD453
关键词：自适应变分模态分解  希尔伯特变换  最小二乘支持向量机  球磨机负荷参数  
Keywords：adaptivevariationalmodedecomposition(VMD)  Hilberttransform  leastsquaresupportvectormachine(LSSVM)  ballmillloadparameter  
机标分类号：TP391TP274TH17
在线出版日期：2023年9月26日
基金项目：国家自然科学基金，江西省重点研发计划资助项目基于自适应VMD-Hilbert的球磨机负荷参数预测[
期刊论文]  传感器与微系统--2023, 42(9)蔡改贫  李波波  赵鑫  刘吉顺提出一种自适应变分模态分解(VMD)-希尔伯特(Hilbert)边际谱样本熵和最小二乘支持向量机(LSSVM)提取球磨机振动信号组合特征并预测负荷参数的方法.首先,使用自适应VMD的振动敏感信号调制来分解振动,得到反映振动特性的本...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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2024-12-14 11:21 上传 基于自适应VMDHilbert的球磨机负荷参数预测.pdf

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