申请/专利权人：昆明理工大学

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117829207A

主分类号：G06N3/045

分类号：G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/126;G06F17/15;G06F17/18;G06Q50/02;G06F18/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明涉及机械状态软测量技术领域，且公开了一种基于多源传感数据和GA‑LSTM磨机负荷预测方法，首先采集磨机运行状态数据，并对状态数据进行数据预处理，建立磨机负荷预测软测量模型，之后对磨机负荷进行预测，最后模型预测的磨机负荷的预测值与真实值进行比较并计算误差。该基于多源传感数据和GA‑LSTM的磨机负荷状态预测方法通过首先基于深度学习算法建立磨机负荷的GA‑LSTM模型；其次对磨机运行时的负荷进行预测，可以长时间保持磨机高效平稳运行，有效降低运行成本，延长使用寿命；最后通过绘制磨机负荷预测曲线将数据可视化，可以直观得出磨机负荷变化情况，解决了磨机负荷监测实时性不强、精度不高的问题。

主权项：1.一种基于多源传感数据和GA-LSTM磨机负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集磨机运行状态数据；S2、对所述步骤S1采集的磨机运行过程中的状态数据进行数据预处理；S3、根据步骤S2预处理过的数据建立磨机负荷预测软测量模型；S4、利用S3中构建的模型对磨机负荷进行预测；S5、对步骤S4中模型预测的磨机负荷的预测值与真实值进行比较并计算误差，符合目标范围则说明预测的准确性，如果不符合目标范围则调整模型参数，然后重复S3-S5，直到误差达到目标范围。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 昆明理工大学 一种基于多源传感数据和GA-LSTM磨机负荷预测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD