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基于多源数据特征融合的球磨机负荷软测量
被引量：
22
1
作者
汤健
赵立杰
+1 位作者
岳恒
柴天佑
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期1406-1413,共8页
针对磨矿过程球磨机负荷(ML)难以实时检测,生产中主要依靠人工经验判断负荷状态的难题,依据磨机筒体振动、振声、电流等信号与磨机负荷间存在相关性、信息互补与冗余的现象,提出基于多源数据特征融合的球磨机负荷软测量新方法.该方法由...
针对磨矿过程球磨机负荷(ML)难以实时检测,生产中主要依靠人工经验判断负荷状态的难题,依据磨机筒体振动、振声、电流等信号与磨机负荷间存在相关性、信息互补与冗余的现象,提出基于多源数据特征融合的球磨机负荷软测量新方法.该方法由时域滤波、时频转换、特征提取、特征选择及软测量模型5部分组成.采用快速傅里叶变换(FFT)将滤波后的筒体振动及振声时域信号转换成频域信号,根据研磨机理将频域信号划分为低、中、高3个频段,采用核主元分析(KPCA)分别提取各个频段的非线性特征,选择振动、振声频域特征与电流时域特征的融合信号作为模型输入,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的磨机负荷软测量模型.实验结果表明,该方法与基于主元分析-最小二乘支持向量机(PCA-LSSVM)方法和单传感器方法相比,磨机负荷参数预测精度较高.
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关键词
磨机负荷(ML)
特征提取
特征选择
核主元分析(
kpca
)
最小二乘支持向量机(LSSVM)
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职称材料
题名
基于多源数据特征融合的球磨机负荷软测量
被引量：
22
1
作者
汤健
赵立杰
岳恒
柴天佑
机构
东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室
沈阳化工大学信息工程学院
东北大学自动化研究中心
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期1406-1413,共8页
基金
国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2006AA060202)
文摘
针对磨矿过程球磨机负荷(ML)难以实时检测,生产中主要依靠人工经验判断负荷状态的难题,依据磨机筒体振动、振声、电流等信号与磨机负荷间存在相关性、信息互补与冗余的现象,提出基于多源数据特征融合的球磨机负荷软测量新方法.该方法由时域滤波、时频转换、特征提取、特征选择及软测量模型5部分组成.采用快速傅里叶变换(FFT)将滤波后的筒体振动及振声时域信号转换成频域信号,根据研磨机理将频域信号划分为低、中、高3个频段,采用核主元分析(KPCA)分别提取各个频段的非线性特征,选择振动、振声频域特征与电流时域特征的融合信号作为模型输入,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的磨机负荷软测量模型.实验结果表明,该方法与基于主元分析-最小二乘支持向量机(PCA-LSSVM)方法和单传感器方法相比,磨机负荷参数预测精度较高.
关键词
磨机负荷(ML)
特征提取
特征选择
核主元分析(
kpca
)
最小二乘支持向量机(LSSVM)
Keywords
mill
load（ML）
feature
extraction
feature
selection
kennel
principal component analysis
（
kpca
）
least
square
support
vector
machine（LSSVM）
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多源数据特征融合的球磨机负荷软测量
汤健
赵立杰
岳恒
柴天佑
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
22
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