基本信息:
- 专利标题： 一种锻造成形装备液压系统能耗预测方法及系统
- 申请号：CN202311624189.7 申请日：2023-11-30
- 公开(公告)号：CN117669373A 公开(公告)日：2024-03-08
- 发明人： 潘晴 , 钱康安 , 黄明辉 , 李毅波 , 文晨阳
- 申请人： 中南大学
- 申请人地址： 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
- 专利权人： 中南大学
- 当前专利权人： 中南大学
- 当前专利权人地址： 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
- 代理机构： 长沙轩荣专利代理有限公司
- 代理人： 李崇章
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06F18/10 ; G06F18/213 ; G06F18/24 ; G06F18/25 ; G06F18/231 ; G06F18/27 ; G06N3/0442 ; G06N3/092 ; G06N20/00 ; G06F119/06
摘要：
本公开实施例中提供了一种锻造成形装备液压系统能耗预测方法及系统，属于数据处理技术领域，具体包括：通过多传感网络获得多个特征数据并且对其进行清洗，得到标准特征数据集；对能耗相关性程度低于相关性阈值的特征进行剔除；对于能耗数据集中的时序数据，采用傅里叶变换获得滑动时间窗步长，对于能耗数据集中的静态数据，重采样后对特征状态聚类，对当前设备的运行工况进行分类评估；分析功率能量流，建立机理仿真模型得到第一能耗预测值；将时序数据集和静态数据集分别输入不同的预测模型中，融合第一能耗预测，构建机理与数据驱动融合的能耗预测模型，得到目标能耗预测并监测。通过本公开的方案，提高了能耗预测效率、精度和稳定性。
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |