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基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究

尹刚 钱中友 曹文琦 全鹏程 许亨权 颜非亚 王民 向禹 向冬梅 卢剑 左玉海 何文 卢润廷

化工学报2024，Vol.75Issue(1)：P.354-365,12.
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化工学报2024，Vol.75Issue(1)：P.354-365,12.DOI:10.11949/0438-1157.20231066

基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究

尹刚 1钱中友 1曹文琦 2全鹏程 2许亨权 2颜非亚 3王民 4向禹 5向冬梅 6卢剑 3左玉海 7何文 8卢润廷3

作者信息

  • 1. 煤矿灾害动力学与控制全国重点实验室,重庆大学资源与安全学院,重庆400044
  • 2. 阿坝铝厂,四川阿坝623001
  • 3. 贵阳铝镁设计研究院有限公司,贵州贵阳550081
  • 4. 重庆旗能电铝有限公司,重庆410420
  • 5. 陆军工程大学通信士官学校,重庆400353
  • 6. 中汽院新能源科技有限公司,重庆400705
  • 7. 青海海源绿轮制造有限公司,青海西宁810000
  • 8. 眉山市博眉启明星铝业有限公司,四川眉山620010
  • 折叠

摘要

关键词

电解/算法/健康状态/预测/实验验证

分类

矿业与冶金

引用本文复制引用

尹刚,钱中友,曹文琦,全鹏程,许亨权,颜非亚,王民,向禹,向冬梅,卢剑,左玉海,何文,卢润廷..基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究[J].化工学报,2024,75(1):P.354-365,12.

基金项目

重庆英才·创新创业示范团队项目(CQYC202203091061) （CQYC202203091061）

科技转化重大项目(H20201555) （H20201555）

国家自然科学基金面上项目(62373069)。 （62373069）

化工学报

OA北大核心CSTPCD

0438-1157

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