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高杏梅
作品数:
4
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供职机构:
西安科技大学
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发文基金:
陕西省教育厅科研计划项目
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相关领域:
矿业工程
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合作作者
黄梦涛
西安科技大学电气与控制工程学院
颜一鸣
西安科技大学
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一种机电设备温度预警方法
本发明公开了一种机电设备温度预警方法,包括步骤:一、机电设备运行温度的检测;二、温度时间序列的传输;三、温度时间序列的分析处理及温度预警,其具体过程如下:步骤301、预测下一采样时刻机电设备温度时间序列的温度预测值,步骤...
黄梦涛
高杏梅
颜一鸣
文献传递
一种机电设备温度预警方法
本发明公开了一种机电设备温度预警方法,包括步骤:一、机电设备运行温度的检测;二、温度时间序列的传输;三、温度时间序列的分析处理及温度预警,其具体过程如下:步骤301、预测下一采样时刻机电设备温度时间序列的温度预测值,步骤...
黄梦涛
高杏梅
颜一鸣
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煤矿井下设备温度预测及预警系统研究
煤矿井下环境特殊,各种安全隐患严重地威胁着工作人员,其中设备故障是隐患之一。煤矿井下设备运行状况下,当存在故障隐患时,经常会伴随着温度的上升,当设备温度过高时有可能会引发火灾和爆炸等事故,对这类设备运行过程中的温度进行监...
高杏梅
关键词:
预警系统
时间序列预测
DS证据理论
文献传递
基于经验模态分解的煤矿设备温度预测
2013年
煤矿设备出现故障时,设备温度会迅速上升,表现出非线性和非平稳性的特点。为了较准确地预测温度异常,采用了基于经验模态分解(EMD)的神经网络方法对设备温度进行预测。该方法首先采用经验模态分解算法对设备温度时间序列进行分解,得到若干个平稳性较好的本征模态函数(IMF)分量和一个剩余量。然后分别对各分量及剩余量进行神经网络预测。仿真结果表明,基于EMD的神经网络预测方法比单一神经网络预测方法,预测精度更高,对于温度异常预测更有效。
黄梦涛
高杏梅
关键词:
经验模态分解
温度异常
混沌
BP神经网络
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