基于数据挖掘的电子皮带秤皮带跑偏检测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 朱亮

作者： 朱亮;李东波;吴崇友;吴绍锋;袁延强

作者机构：

关键词： 数据挖掘;传感器;模型;皮带跑偏;流形学习;连续深度置信网络;极限学习机

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2017 年 33 卷 01 期

页码： 102-109

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为提高电子皮带秤连续累计称量精度,针对严重影响精度的电子皮带秤跑偏,采用对皮带秤现有原始传感器的数据挖掘实现跑偏量实时在线检测,以取代传统硬件检测设备。引入流形学习和深度学习,分别提出了基于局部切空间排列(local tangent space alignment,LTSA)+广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)和基于连续深度置信网络(continuous deep belief networks,CDBN)的在线跑偏特征提取模型,再结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)以跑偏特征为模型输入进行跑偏量预测。最后通过试验对该文提出的在线跑偏量预测模型的性能进行了验证:LTSA+GRNN+ELM平均跑偏预测精度为93.33%,平均每组预测时间38.29 ms;CDBN+ELM预测精度则高达98.61%,平均每组预测时间1.47 ms。二者预测精度和实时性皆表明能取代传统硬件检测装置,为皮带跑偏检测提供了一种方法,为进一步的皮带秤在线精度补偿和故障预测提供了必要依据。

分类号： TH715.195`TP311.13

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