[发明专利]基于神经网络模型的起重机小车运行能耗分析方法在审
| 申请号： | 201611050935.6 | 申请日： | 2016-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN106777527A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 冯双昌 | 申请（专利权）人： | 上海市特种设备监督检验技术研究院 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海三方专利事务所31127 | 代理人： | 吴玮,李美立 |
| 地址： | 200333 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及能耗分析技术领域，具体来说是一种基于神经网络模型的起重机小车运行能耗分析方法，包括利用三次样条插值方法进行插值，插值后获得扩充的学习样本数据集，引入遗传算法优化的BP神将网络模型完善小车的运行能耗预测，得到各参数对能耗的贡献率，再同其他同类型的起重机进行小车运行能耗比较。本发明同现有技术相比，其优点在于综合运用了插值算法，神经网络以及遗传算法模型与起重机小车的能耗预测上，采用BP神经网络模型，将各个非可直接计算的能耗，划归到每一个物理过程当中，综合体现其摩擦、主梁特性、重物摆动等因素,并引入数据插值方法，还通过遗传算法完善小车能耗的BP神经网络，提高网络泛化能力，减少误差，增加准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 模型 起重机 小车 运行 能耗 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络模型的起重机小车运行能耗分析方法,其特征在于所述的方法包括：1)单台桥式起重机小车在不同工况下运行；2)获取学习样本数据集；a.通过起重机自身配置的位置传感器获取数据；b.电力质量分析仪测能耗值；c.记录所需特征参数并做基本处理；3)利用三次样条插值方法进行插值；4)插值后扩充的学习样本数据集；6)引入遗传算法优化的BP神经网络算法预测小车运行能耗；7)得到各参数对能耗的贡献率；8)同其他同类型的起重机进行小车运行能耗比较。
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