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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：
23
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
湿式球磨机筒体振动信号分析及负荷软测量
被引量：
10
2
作者
汤健
赵立杰
+1 位作者
岳恒
柴天佑
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期1521-1524,共4页
针对磨矿过程的磨机负荷(ML)难以有效检测,球磨机常运行在欠负荷状态,造成该过程难以实现优化控制和节能降耗的难题,通过综合分析球磨机筒体振动的产生机理、不同研磨条件下振动信号的功率谱密度(PSD)及ML参数与PSD各频段的相关性,提出...
针对磨矿过程的磨机负荷(ML)难以有效检测,球磨机常运行在欠负荷状态,造成该过程难以实现优化控制和节能降耗的难题,通过综合分析球磨机筒体振动的产生机理、不同研磨条件下振动信号的功率谱密度(PSD)及ML参数与PSD各频段的相关性,提出了采用料球比、浓度及充填率三个负荷参数对ML进行软测量建模的方法.该方法首先将振动加速度的时域信号通过傅立叶变换至频域,然后采用主元分析法(PCA)对振动频谱数据的低、中、高三个频段分别进行降维和特征谱变量的提取,最后利用最小二乘支持向量机(LSSVM)实现特征谱变量与ML参数间的非线性映射.实验结果表明,该算法能够有效地提取频谱变量的谱特征,并具有较高的估计精度.
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关键词
磨
机
负荷
(
ml
)
功率谱密度(PSD)
主元分析(PCA)
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：
23
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
湿式球磨机筒体振动信号分析及负荷软测量
被引量：
10
2
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
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期1521-1524,共4页
基金
国家科技支撑计划项目(2008BAB31B03)
中国博士后自然科学基金资助项目(20100471464)
文摘
针对磨矿过程的磨机负荷(ML)难以有效检测,球磨机常运行在欠负荷状态,造成该过程难以实现优化控制和节能降耗的难题,通过综合分析球磨机筒体振动的产生机理、不同研磨条件下振动信号的功率谱密度(PSD)及ML参数与PSD各频段的相关性,提出了采用料球比、浓度及充填率三个负荷参数对ML进行软测量建模的方法.该方法首先将振动加速度的时域信号通过傅立叶变换至频域,然后采用主元分析法(PCA)对振动频谱数据的低、中、高三个频段分别进行降维和特征谱变量的提取,最后利用最小二乘支持向量机(LSSVM)实现特征谱变量与ML参数间的非线性映射.实验结果表明,该算法能够有效地提取频谱变量的谱特征,并具有较高的估计精度.
关键词
磨
机
负荷
(
ml
)
功率谱密度(PSD)
主元分析(PCA)
最小二乘支持向量
机
(LSSVM)
Keywords
mill load（
ml
）
power spectrum density（PSD）
principal component analysis（PCA）
least square support vector machines（LSSVM）
分类号
TP274 [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
23
在线阅读
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职称材料
2
湿式球磨机筒体振动信号分析及负荷软测量
汤健
赵立杰
岳恒
柴天佑
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
10
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职称材料
已选择
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