基于灰狼优化算法的卸煤车厢脱钩态势自动化识别方法
郭佳宇
陈振宇
尤天蓉
国家能源集团宁夏煤业有限责任公司,宁夏银川 750000
摘要：利用脱钩历史数据直接识别脱钩态势依赖数据质量,在冗余较多数据集中的识别效率较低.为了提升卸煤车厢脱钩态势自动化识别效果,提出基于灰狼优化算法的卸煤车厢脱钩态势自动化识别方法.运用SVM算法依据脱钩间距差异分类卸煤车厢脱钩态势信息,去除冗余数据.计算权值与分类依据值,通过相似度排序完成初步脱钩异常识别.引入粒子群算法二进制初始化特征向量,构建适应度函数获取最佳适应度值及特征分量,结合灰狼算法形成灰狼优化算法动态调整粒子位置优化提取特征.根据特征结果设置识别框架,确定脱钩动作概率与威胁等级,计算异常值自动化识别脱钩态势.试验结果表明,所提方法的车厢脱钩态势识别准确率较高,均方根误差为0.18,误差均值低于对比方法,且识别效率最高.
关键词：灰狼算法卸煤车厢脱钩态势SVM算法自动化识别
分类号：TD562.1(矿山运输与设备)
论文发表日期：2025-12-31
在线出版日期：2026-01-29（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 63-67 )
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