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- [10] Experimental analysis of wet mill load based on vibration signals of laboratory-scale ball mill shell[J]. MINERALS ENGINEERING, 2010, 23 (09) : 720 - 730Tang, JianZhao, Li-jieZhou, Jun-wuYue, HengChai, Tian-you
基于频域特征提取与信息融合的磨机负荷软测量
被引：22
作者：
汤健
[1
]
郑秀萍
[2
]
赵立杰
[1
,3
]
岳恒
[2
]
柴天佑
[1
,2
]
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] 东北大学自动化研究中心
[3] 沈阳化工大学信息工程学院
来源：
基金：
中国博士后科学基金;
关键词：
磨机负荷;
频谱数据;
特征提取;
径向基函数;
偏最小二乘;
信息融合;
D O I：
10.19650/j.cnki.cjsi.2010.10.001
中图分类号：
TP274.4 [];
学科分类号：
摘要：
提出了基于频域特征提取与多传感器信息融合的磨机负荷(ML)软测量新方法。针对磨矿过程主要依靠人工经验定性判断ML状态,难以定量检测ML参数的现状,通过融合磨机筒体振动、振声及驱动电机电流信号,建立了以料球比、矿浆浓度、充填率为输出的ML软测量模型。该方法首先采用快速傅里叶变换(FFT)将时域振动及振声信号转换为频谱变量,再对频谱变量通过主元分析(PCA)进行谱特征提取,然后采用径向基函数(RBF)变换生成的激活矩阵实现谱特征的非线性映射,最后采用偏最小二乘(PLS)算法建立以谱特征、激活矩阵、电流信号为输入的回归模型,从而有效克服了多传感器信息之间及RBF变换引起的多重共线性等问题。实验表明,该方法能够较准确地检测ML参数,融合多传感器的软测量方法具有更好的预测效果。
引用
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页码：2161 / 2167
页数：7
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