[發明專利]一種基于特征選擇的皮帶秤誤差源分析方法

有效

• 申請號: 201910046734.6
• 申請日: 2019-01-18
• 公開（公告）號: CN110232166B
• 公開（公告）日: 2023-01-31
• 發明（設計）人: 孫京誥;徐立棟;陳方杰
• 申請（專利權）人: 華東理工大學
• 主分類號: G06F17/14
• 分類號: G06F17/14;G06F18/2135
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于特征選擇變換的皮帶秤誤差源分析方法，其特征在于，該方法的步驟包括：

步驟1：記錄皮帶秤工作條件下各個待分析的誤差源的數據；

步驟2：將步驟1中記錄的誤差源數據通過快速傅里葉變換，將其時域變化特征轉至頻域，得到各個誤差源在不同頻段上作用的能量大小；

步驟3：將步驟1中記錄的誤差源數據通過主成分分析方法，分析出各個誤差源對于稱重誤差的影響比重，并由此排序確定出各誤差源的重要程度；

所述的快速傅里葉變換的方法，包含以下步驟：

步驟1：記錄下的有限長度離散時序誤差源數據：；

步驟2：將原序列做離散傅里葉變換有：

其中，，所以有；

步驟3：假設采樣序列點數N為偶數，如若不滿足則可添加若干個0以使得序列滿足要求；

步驟4：將序列分解為奇數和偶數的兩個序列之和，即：

于是可以推得：

上式中k=0,1,…,N-1；再將其分為兩段討論；

步驟5：當k為0到N/2-1時，此時有：

而當k為N/2到N-1時，令，于是又得到：

故一個N點的離散傅里葉變換過程可以用兩個N/2點的離散傅里葉變換過程表示，依照此邏輯，進一步逐層分解變換，即為快速傅里葉變化過程，所得結果可能為復數，取復數模值即為其在頻率為時的能量；

所述的主成分分析的方法，包含以下步驟：

步驟1：將各列時序誤差源數據依次排列構成矩陣，并使得每一列數據減去其平均值，得到新的矩陣；

步驟2：計算矩陣的協方差矩陣C；

步驟3：計算矩陣C的特征值λ_i和特征向量ξ_i；

步驟4：對特征值從大到小排序；

步驟5：保留最大的k個特征值及其對應的特征向量；

步驟6：計算各元素的總負荷值；

總負荷值中各元素值即代表各個誤差源對整個皮帶秤稱重系統精度誤差影響程度，負荷值越大，則影響程度越大，由此篩選出重要的誤差源。