• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation >Power-signature-based Bayesian multi-classifier for operation mode identification
【24h】

Power-signature-based Bayesian multi-classifier for operation mode identification

机译：基于功率签名的贝叶斯多分类器用于运行模式识别

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper, a power-signature-based Bayesian multi-classifier is proposed to identify various operational modes of a complex machinery system that can help determine the energy contribution of different operation modes, identify potential energy hot-spots and provide basis for more accurate energy consumption calculation. This technology can also help process experts and managers to perform the process optimization from an energy saving point of view, and benchmark the energy efficiency of the processes. Based on our experimental results on an Engel injection molding machine, our proposed approach can successfully classify its operation modes to an acceptable extent based on its electrical power signatures.
机译：在本文中，提出了一种基于功率签名的贝叶斯多分类器，以识别复杂机械系统的各种运行模式，这有助于确定不同运行模式的能量贡献，确定潜在的能量热点，并为更准确地提供基础。能耗计算。该技术还可以帮助过程专家和管理人员从节能的角度进行过程优化，并为过程的能源效率设定基准。根据我们在Engel注塑机上的实验结果，我们提出的方法可以根据其电功率特征成功地将其操作模式分类到可接受的程度。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号