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申请/专利权人：太原理工大学
申请日：2024-05-17
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118180161A
主分类号：B21B37/00
分类号：B21B37/00;B21B38/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开板带轧机辊系多维耦合振动识别模型的构建方法及装置，本发明涉及板带轧机振动技术领域，用于解决现有技术中不能精准对板带轧机的工作状态进行有效判断和预测的问题。包括：对板带轧机在工作过程中采用多传感器技术监测得到的辊系的多维数据进行预处理、信号分解与重构，并利用小波包能量法对重构数据进行特征提取；基于高斯径向基函数作为SVM模型的核函数，得到基于SVM的板带轧机辊系多维耦合特征局部初始识别模型；基于特征向量，利用多源异质信息融合方法训练初始识别模型，得到板带轧机辊系多维耦合特征识别模型。本发明实现了板带轧机辊系多维耦合振动特征的高效精准识别，保证板带轧机稳定在最佳工况下运行。
主权项：1.板带轧机辊系多维耦合振动识别模型的构建方法，其特征在于，方法包括：获取板带轧机在工作过程中辊系的多维数据；所述多维数据是采用多传感器技术监测得到的；对所述多维数据进行预处理，得到预处理后的数据；对所述预处理后的数据进行信号分解与重构，得到重构数据；利用小波包能量法对所述重构数据进行特征提取，得到特征向量；基于高斯径向基函数作为SVM模型的核函数，得到基于SVM的板带轧机辊系多维耦合特征局部初始识别模型；基于所述特征向量，利用多源异质信息融合方法训练所述板带轧机辊系多维耦合特征局部初始识别模型，得到板带轧机辊系多维耦合特征识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 板带轧机辊系多维耦合振动识别模型的构建方法及装置
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