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磨煤机振声信号分析及基于BP网的料位识别
被引：8
作者：
沙毅
曹英禹
郭玉刚
机构：
[1] 东北大学信息科学与工程学院
来源：
关键词：
磨煤机;
振声信号;
料位识别;
希尔伯特变换;
BP神经元网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM621 [火力发电厂、热电站];
学科分类号：
摘要：
对磨煤机振声信号进行了频谱和功率谱分析,分析表明:低频分量携带磨煤机的料位信息,而高频分量则是由高速电机旋转噪声、排风机噪声以及磨煤机筒体混响噪声引起的;低频料位信号与高频噪声信号是调制关系.利用希尔伯特变换对振声信号进行了解析化处理,分解出低频料位信息,并以振声解析信号的包络为对象,进行料位特征的提取.利用BP神经元网络,建立了磨煤机料位与振声信号的关系模型,从而实现磨煤机料位的自动识别.将模型的计算结果与实测值进行比较,结果表明,料位识别精度在±1.5%之内.
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页码：1319 / 1323
页数：5
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