路灯车能耗基于多元回归模型的分析方法是什么?? 东莞石龙路灯车出租, 东莞路灯车出租, 路灯车出租 本文以上针对大吨位折臂式随车路灯车的节能方法已经进行了理论分析改进，并且运用软件建模与仿真等初步研究。然而如果再用系统性的数据采集与分析处理方法则更加能表明结果。因此，本章用一种基于多元回归模型的分析方法，结合本文上述对改进前后两种起升机构液压系统得出的结论，分别对改进前后两种系统的总能耗与其各个特性变量之间进行分析。该回归模型可以明显看出各个特性变量对起升机构能耗变化情况，因此，由该模型得到的结论，可进一步验证前几章建模仿真结果的准确性。
路灯车能耗现状分析, 目前世界各国都已经将节能减排提上了日程，尤其是高能耗的巨型设备成为研究的焦点对象。但是大多数都停留在单一的仿真计算阶段，缺乏综合每个变量与总的能耗之间关系的研究，因此，重点是利用随车路灯车本身的性能对相关的数据进行采集与研究。对于随车路灯车的能耗研究方法主要在于对各项节能指标的建立、分析与相应的定量化处理。对于上述情况，我国目前已经做出了很多的研究，但仍然存在着以下两个问题，一是对于某个变量的数据分析来讲，缺乏上升到宏观层面对各个变量综合比较与能耗之间的关系，二是选择各个相关指标变量时范围十分宽广，针对性较差，这就导致了数据融合工作必须有更高的硬件与算法要求。
起升机构的运行特性, 随车路灯车的下降过程，是一个变速过程，具体可分为启动阶段、匀速下降阶段和停止阶段，整个机构通过内部的钢丝绳的收回和伸出再通过定滑轮来操作重物的起升下降过程，同时通过电动机的正转和反转来控制系统起吊与下降过程，当整个起升机构停止工作时，货物则静止在空中，这时则需要制动器来帮助完成。在系统运行过程当中，从其总消耗的能量考虑，消耗的电能E主要转换为了重力势能，动能和系统内部摩擦以及空气阻力等所损耗的能量，方程可表示为：EWmghMVhaV22212：E消耗的总电能M起升机构的总质量，包括吊钩和货物的质量V起升或下降过程当中，平稳运行时的速度48a变加速过程中的平均加速度h重物起升的高度.
系统变量的选择确定, 在一个含很多变量、变速运行的回路中，期望得到每一个变量对能量的消耗值，所以本章采用了多元回归的方法，在此把它运用到路灯车的能耗分析中，并且避免了科学中各个变量之间的近似共线性等问题，并且结合路灯车的实际情况具体分析。在建立回归方程之前，必须先选取一些基本变量，比如，路灯车的最大起吊高度h，起升机构的总质量M,起升的速度v，以及加速度a等作为基本参数。首先需要考虑折臂式随车路灯车的载重量级别，然后把相同级别的各种变量的设计梯度实验方案来当做回归数据样本。比如负载重量，选用空载与满载的50%～100%的多组方案进行测量并记录实验数据。其中各个过程，即负载重物从水平面到达其最大起升高度之后再回到水平面的过程分别做多次试验，然后测出每次实验的数据并求出平均值，再通过电力质量分析仪测出其能耗值E作为输出因变量值。本章通过多元回归方程把摩擦所损耗能量平均分配到各个特征物理量上，忽略摩擦阻力空气阻力等带来的外因，当同一类型的随车路灯车在工作中提升的物体质量相同时，所消耗的能量理论是一样的，这些差异将客观的表现在各个特征量能耗上。
多元线性回归模型, 在一套完整的系统当中，各个因素之间相互影响、相互关联也相互制约。因此，多元线性回归模型更具有普遍性的意义。假定某一因变量y受k个自变量k...,,xxxx321的影响，其n组观测值为kaaaa...,,xxxy21...3,2,1na，那么，多元线性回归模型的结构形式为：其中：k...,10待定参数a随机变量如果k...,bbb10分别为k...,的拟合值，则回归方程为kkˆ其中：k...,bbb21偏回归系数0b常数49偏回归系数kib)...2,1(i可以表示为，当其他自变量jix都固定时，自变量ix每变化一个单位而使因变量y平均改变的数值，根据最小二乘法原理，ki)...2,1,0(i的估计值kib)...2,1,0(i应该使得：可以求出极值的必要条件得：则正规方程组也可以进一步变成矩阵形式：BAb(5-8)求解式（5-8）可得：YXXXBAb11TT, 以上为多元回归线性模型的基本方程组。
建立回归方程, 根据以上所述，建立路灯车的多元线性回归方程3322110xxxE. 如果考虑一个变量的平方项与能耗的关系，可以建立以下的多元线性回归方程：1xxxxE(5-11)其中：1x不同重物的质量, 2x不同的起重高度, 3x不同实验的起升速度. 随机误差项当系统达到稳定时，速度定为设定值。随机误差项，服从均值为0，方差为2的正态分布56，即),0(~2N，0为常数项，并无实际意义。321均为偏回归系数，意义是当别的变量不发生变化时，能耗变化快慢的反应。4是二次系数，与3组成二元二次多项式，代表意义为重物起升时速度变化引起相应的能耗变化趋势，并能求出对应的极值。能在得到能耗方程的同时更加全面地反应速度的变化情况，再利用变量代换的方法把二次项转化为一次项方程，将多元多项式方程转化为多元线性方程。将ix代入多元线性回归方程，得：iii3322110, 则y与iy之间的偏差平方和. 根据最小二乘法原理，可求得偏回归系数. 计算出回归方程后，还需要运用拟合优度来验证，在统计学中指标合格的前提下才能认为回归方程有效。
现场数据测试与方程验证选择, 重量为20t的随车路灯车作为实验机器，根据回归方程模型的需要进行仿真部分数据测试，列出的原平衡回路系统和负载敏感平衡回路系统的仿真数据。可以根据相关的统计分布找出并去除离群的点，以防止其对最终结果的准确性做出干扰。根据公式进行多元多项式回归模型分别将两个表中的仿真测试数据带入得出回归方程，系统均为非标准化数据，可客观明确的反应出每个数据的变化量对能耗的影响大小。通过方程组不难发现，在原起升机构运行的整个过程当中，在其他变量不变的情况下，每增加1吨质量，系统耗能增加0.082千瓦时，每提升1米高度，系统耗能增加0.126千瓦时，而在改进后的起升机构运行的整个过程当中，在其他变量不变的情况下，每增加1吨质量，系统耗能增加0.246千瓦时，每提升1米高度，系统耗能增加0.117千瓦时。通过多元回归模型分析方法可以直观看出，两种系统在速度与起升高度相同的情况下，改进后的系统，负载质量的大小对系统的变化影响较大，这也证明在负载远不满载的情况下，负载敏感系统所消耗的能量较少，与前几章的观点完全吻合。同理，可以将上述建立回归模型的方法运用到相同类型的路灯车或提升机上，也可以得到同样的结论。其中，每一项指标都是该起升机构受内部系统的摩擦以空气阻力等种种原因综合影响下的客观结果体现。因此运用多元回归模型可以准确地反应现实中能耗变化的情况，根据回归方程中的每一项偏系数值可表现为每一个不同的特征量变化所对应产生的总耗能增加多少。运用这种方法还可以将相同类型的随车路灯车之间进行比较，并为进一步建立能耗级别划分创造了理论条件。
把同一个路灯车在起吊重物大小、起吊高度与运行速度等变量不同的情况下分别做出仿真用于分析最终总的能耗情况。事实证明，利用多元回归模型能够比较精确直观地反应出实际的能耗变化情况，根据回归方程中偏系数值的大小，可以直观表现出单位特征变化量变化所产生能耗的变化量。最终结果还验证了利用AMESim软件仿真得出结论的正确性，即在同等起升高度下，在负载下降过程中改进后的起升机构液压系统具有功率利用率较高的优势，且达到了节能的初衷。
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