【摘要】：為提高電子皮帶秤連續(xù)累計(jì)稱量精度,針對(duì)嚴(yán)重影響精度的電子皮帶秤跑偏,采用對(duì)皮帶秤現(xiàn)有原始傳感器的數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)跑偏量實(shí)時(shí)在線檢測(cè),以取代傳統(tǒng)硬件檢測(cè)設(shè)備。引入流形學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),分別提出了基于局部切空間排列(local tangent space alignment,LTSA)+廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(generalized regression neural networks,GRNN)和基于連續(xù)深度置信網(wǎng)絡(luò)(continuous deep belief networks,CDBN)的在線跑偏特征提取模型,再結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine,ELM)以跑偏特征為模型輸入進(jìn)行跑偏量預(yù)測(cè)。最后通過試驗(yàn)對(duì)該文提出的在線跑偏量預(yù)測(cè)模型的性能進(jìn)行了驗(yàn)證:LTSA+GRNN+ELM平均跑偏預(yù)測(cè)精度為93.33%,平均每組預(yù)測(cè)時(shí)間38.29 ms;CDBN+ELM預(yù)測(cè)精度則高達(dá)98.61%,平均每組預(yù)測(cè)時(shí)間1.47 ms。二者預(yù)測(cè)精度和實(shí)時(shí)性皆表明能取代傳統(tǒng)硬件檢測(cè)裝置,為皮帶跑偏檢測(cè)提供了一種方法,為進(jìn)一步的皮帶秤在線精度補(bǔ)償和故障預(yù)測(cè)提供了必要依據(jù)。
[Abstract]:In order to improve the continuously accumulative weighing accuracy of the electronic belt weigher, aiming at the deviation of the electronic belt scale which seriously affects the accuracy, the real-time on-line measurement of the deviation of the belt scale is realized by the data mining of the original sensor of the belt scale, which replaces the traditional hardware testing equipment. In this paper, manifold learning and depth learning are introduced. Based on the generalized regression neural network (generalized regression neural) and the continuous depth confidence network (continuous deep belief), we present the online bias feature extraction models based on the locally tangent space permutation (local tangent space alignance) and the continuous depth confidence network (continuous deep belief), respectively. Combined with the extreme learning machine (extreme learning machine), the deviation is predicted by the model input of the runaway feature. Finally, the performance of the on-line deviation prediction model proposed in this paper is verified by experiments. The average deviation prediction accuracy of GRNN ELM is 93.33, and the average prediction time of each group is 38.29 msBNs. The prediction accuracy of CDBNs is 98.61 and the average prediction time of each group is 1.47ms. Both the prediction accuracy and the real-time performance show that they can replace the traditional hardware detecting device, which provides a method for belt deviation detection, and provides a necessary basis for further on-line precision compensation and fault prediction of belt scale.
【作者單位】： 農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所;南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;南京三埃工控股份有限公司;
【基金】：科技型中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金(13C26213202062)
【分類號(hào)】：TH715.195;TP311.13

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本文編號(hào)：2155058