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具有双储层结构的动态误差补偿回声状态网络
1
作者
张昭昭
朱应钦
余文
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期385-395,共11页
针对传统回声状态网络难以有效应对高阶非线性复杂模型问题,本文在理论分析的基础上提出了一种双储层结构的误差补偿回声状态网络,并设计了该网络的学习算法.该网络由计算层和补偿层构成,计算层主要承担拟合任务,补偿层则作为状态跟随器...
针对传统回声状态网络难以有效应对高阶非线性复杂模型问题,本文在理论分析的基础上提出了一种双储层结构的误差补偿回声状态网络,并设计了该网络的学习算法.该网络由计算层和补偿层构成,计算层主要承担拟合任务,补偿层则作为状态跟随器,实时补偿由于计算层对期望方差估计不足而导致的幅值偏差.对多阶振荡器和真实高阶非线性数据集的实验结果表明,本文所提网络结构较常规网络具有更高的稳定性和泛化性能,尤其对高阶非线性复杂模型的预测精度大幅度提升.
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关键词
回声状态网络
高阶非线性复杂模型
补偿回声状态网络
多阶振荡器
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职称材料
基于工况触发的采煤机滚筒截割高度模板生成方法
2
作者
李重重
姚钰鹏
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第4期144-152,共9页
针对采煤机在工作过程中易受不同工况条件的影响导致滚筒调高精度低的问题,提出了一种基于工况触发的采煤机滚筒截割高度模板生成方法。对采煤机历史传感器数据进行预处理和特征提取,选择影响滚筒高度调节的截割电动机电流、截割电动机...
针对采煤机在工作过程中易受不同工况条件的影响导致滚筒调高精度低的问题,提出了一种基于工况触发的采煤机滚筒截割高度模板生成方法。对采煤机历史传感器数据进行预处理和特征提取,选择影响滚筒高度调节的截割电动机电流、截割电动机温度、俯仰角、横滚角、牵引速度5维特征数据,构建用于生成滚筒截割高度模板的补偿回声状态网络(C−ESN)模型;建立工况触发机制,将采煤机传感器实时数据输入C−ESN模型,以测试误差为判断准则,识别当前采煤机的工况为正常区域、三角煤区域或异常工况;最后,C−ESN模型生成相应的滚筒截割高度模板。当三角煤区域和正常区域测试误差都大于阈值时,采用迁移学习方法对测试误差小的截割高度模板参数进行修正,以保证异常工况下截割高度模板的精度。基于现场采煤机实际数据的实验结果表明:左右滚筒截割高度模板与实际截割高度相比,在正常区域的最大误差分别为11.47,9.96 cm,在三角煤区域最大误差分别为12.91,7.94 cm,能够满足工程实际要求;与传统回声状态网络和径向基函数网络模型相比,C−ESN模型的精度在正常区域分别提升了54%和57%,在三角煤区域分别提升了10%和69%。
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关键词
采煤机
滚筒高度
截割高度模板
补偿回声状态网络
工况触发
迁移学习
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职称材料
题名
具有双储层结构的动态误差补偿回声状态网络
1
作者
张昭昭
朱应钦
余文
机构
西安科技大学计算机科学与计算学院
墨西哥国立理工大学高级研究中心(CINVESTAV)自动化研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期385-395,共11页
基金
陕西省自然科学基础研究计划陕煤联合基金资助项目(2019JLZ-08)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2020JM-522,2021JM-396)资助.
文摘
针对传统回声状态网络难以有效应对高阶非线性复杂模型问题,本文在理论分析的基础上提出了一种双储层结构的误差补偿回声状态网络,并设计了该网络的学习算法.该网络由计算层和补偿层构成,计算层主要承担拟合任务,补偿层则作为状态跟随器,实时补偿由于计算层对期望方差估计不足而导致的幅值偏差.对多阶振荡器和真实高阶非线性数据集的实验结果表明,本文所提网络结构较常规网络具有更高的稳定性和泛化性能,尤其对高阶非线性复杂模型的预测精度大幅度提升.
关键词
回声状态网络
高阶非线性复杂模型
补偿回声状态网络
多阶振荡器
Keywords
echo
state
network
high
order
nonlinear
complex
model
compensating
echo
state
network
multiple
superimposed
oscillator
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于工况触发的采煤机滚筒截割高度模板生成方法
2
作者
李重重
姚钰鹏
机构
北京天玛智控科技股份有限公司
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第4期144-152,共9页
基金
陕西省自然科学基础研究计划陕煤联合基金资助项目(2019JLZ-08)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2020JM-522,2021JM-396)。
文摘
针对采煤机在工作过程中易受不同工况条件的影响导致滚筒调高精度低的问题,提出了一种基于工况触发的采煤机滚筒截割高度模板生成方法。对采煤机历史传感器数据进行预处理和特征提取,选择影响滚筒高度调节的截割电动机电流、截割电动机温度、俯仰角、横滚角、牵引速度5维特征数据,构建用于生成滚筒截割高度模板的补偿回声状态网络(C−ESN)模型;建立工况触发机制,将采煤机传感器实时数据输入C−ESN模型,以测试误差为判断准则,识别当前采煤机的工况为正常区域、三角煤区域或异常工况;最后,C−ESN模型生成相应的滚筒截割高度模板。当三角煤区域和正常区域测试误差都大于阈值时,采用迁移学习方法对测试误差小的截割高度模板参数进行修正,以保证异常工况下截割高度模板的精度。基于现场采煤机实际数据的实验结果表明:左右滚筒截割高度模板与实际截割高度相比,在正常区域的最大误差分别为11.47,9.96 cm,在三角煤区域最大误差分别为12.91,7.94 cm,能够满足工程实际要求;与传统回声状态网络和径向基函数网络模型相比,C−ESN模型的精度在正常区域分别提升了54%和57%,在三角煤区域分别提升了10%和69%。
关键词
采煤机
滚筒高度
截割高度模板
补偿回声状态网络
工况触发
迁移学习
Keywords
shearer
drum
height
cutting
height
template
compensating
echo
state
network
trigger
of
working
conditions
transfer
learning
分类号
TD632 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有双储层结构的动态误差补偿回声状态网络
张昭昭
朱应钦
余文
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于工况触发的采煤机滚筒截割高度模板生成方法
李重重
姚钰鹏
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
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