基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法

摘要

本发明公开了一种基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，采取一种数学降维的方法，设法将多个变量中综合为少数几个代表性变量，既能够代表原始变量的绝大多数信息，又互不相关，并且在新的综合变量基础上，可以进一步的统计分析，为后来的能耗与产量的平衡优化研究打下理论基础，达到高效率、高产量、低能耗的目的，对挖泥船进行能耗与产量优化具有重要意义。

主权项

一种基于多变量的绞吸式挖泥船能耗参量的主成分分析方法，包括以下步骤，步骤(1)：收集绞吸式挖泥船参数变量的数据资料，确定p个分析变量，列出样本矩阵；其中，p为正整数；分析变量包括：泥浆流速v、泥浆浓度c、吸泥管长度l、排泥管长度L、泥管内侧直径D、吸泥高度Z、绞刀速度V、砂粒粒径d；具体是指：收集绞吸式挖泥船参数变量的数据资料，确定p＝8个分析变量；如表1所示：表1 绞吸式挖泥船参数变量统计表列出样本矩阵为：$X=\left[\begin{array}{cccccccc}{v}_1& c_1& l_1& L_1& D_1& Z_1& V_1& d_1\\ v_2& c_2& l_2& L_2& D_2& Z_2& V_2& d_2\\ v_3& c_3& l_3& L_3& D_3& Z_3& V_3& d_3\\ v_4& c_4& l_4& L_4& D_4& Z_4& V_4& d_4\\ v_5& c_5& l_5& L_5& D_5& Z_5& V_5& d_5\\ v_6& c_6& l_6& L_6& D_6& Z_6& V_6& d_6\\ v_7& c_7& l_7& L_7& D_7& Z_7& V_7& d_7\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccccccc}{x}_{11}& x_{12}& x_{13}& x_{14}& x_{15}& x_{16}& x_{17}& x_{18}\\ x_{21}& x_{\mathrm{22}}& x_{\mathrm{23}}& x_{\mathrm{24}}& x_{\mathrm{25}}& x_{\mathrm{26}}& x_{\mathrm{27}}& x_{\mathrm{28}}\\ x_{31}& x_{\mathrm{32}}& x_{\mathrm{33}}& x_{\mathrm{34}}& x_{\mathrm{35}}& x_{\mathrm{36}}& x_{\mathrm{37}}& x_{\mathrm{38}}\\ x_{41}& x_{\mathrm{42}}& x_{\mathrm{43}}& x_{\mathrm{44}}& x_{\mathrm{45}}& x_{\mathrm{46}}& x_{\mathrm{47}}& x_{\mathrm{48}}\\ x_{51}& x_{\mathrm{52}}& x_{\mathrm{53}}& x_{\mathrm{54}}& x_{\mathrm{55}}& x_{\mathrm{56}}& x_{\mathrm{57}}& x_{\mathrm{58}}\\ x_{61}& x_{\mathrm{62}}& x_{\mathrm{63}}& x_{\mathrm{64}}& x_{\mathrm{65}}& x_{\mathrm{66}}& x_{\mathrm{67}}& x_{\mathrm{68}}\\ x_{71}& x_{\mathrm{72}}& x_{\mathrm{73}}& x_{\mathrm{74}}& x_{\mathrm{75}}& x_{\mathrm{76}}& x_{\mathrm{77}}& x_{\mathrm{78}}\end{array}\right]$步骤(2)：对样本矩阵进行标准化处理；步骤(3)：对标准化处理后的样本矩阵计算相关系数矩阵；步骤(4)：计算相关系数矩阵特征值及相应的特征向量，并将分析变量按特征值的大小排序；步骤(5)：计算分析变量的贡献率及累计贡献率；步骤(6)：确定主成分个数；步骤(7)：将标准化处理后的样本矩阵数据带入各主成分表达式，分别计算出主成分的得分。