基于振动频谱的磨机负荷在线软测量建模

被引：16

作者：

汤健 ^{[1
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赵立杰 ^{[1
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柴天佑 ^{[1
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]}

岳恒 ^{[3
]}

机构：

[1] 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室

[2] 沈阳化工大学信息工程学院

[3] 东北大学自动化研究中心

来源：

信息与控制 | 2012年 / 41卷 / 01期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

在线软测量; 递归主元分析; 最小二乘支持向量回归机; 磨机负荷; 振动频谱;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP274 [数据处理、数据处理系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ; 0835 ;

摘要：

针对磨机负荷(ML)软测量模型难以适应磨矿过程的时变特性,模型需要依据工况实时在线更新的问题,基于磨机简体振动频谱,通过递归主元分析(RPCA)和在线最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的集成,提出了ML参数(料球比、矿浆浓度、充填率)在线软测量方法.首先,针对训练样本,采用主元分析(PCA)分别提取振动频谱在低、中、高频段的谱主元;然后以串行组合后的谱主元为输入,采用LSSVR方法构造ML参数离线软测量模型;最后,采用旧模型完成预测后,应用RPCA及在线LSSVR算法分别递归更新模型的输入和模型的回归参数,从而实现了ML软测量模型的在线更新.实验结果表明,该软测量方法与其它常规方法相比具有较高的精度和更好的预测性能.

引用

页码：123 / 128

页数：6

共 10 条

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