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基于虚拟样本生成技术的磨机负荷参数软测量

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磨矿过程的优化运行控制需要准确检测球磨机内的负荷参数，其软测量一直工业界的难点热点问题。采用球磨机研磨产生的机械振动/振声等信号构建数据驱动软测量模型是工业界常用的磨机负荷参数间接检测方法.磨机封闭、连续旋转的工作特性导致构建软测量模型的完备训练样本仅能在实验设计阶段或磨矿过程停产重新开始运行阶段获得,即需要较高的经济或时间成本.针对这类基于机械信号同时又缺少完备训练样本的数据驱动建模问题,本文提出一种基于虚拟样本生成(VSG)技术的磨机负荷参数软测量方法.针对有限数量的建模样本,首先采用集成经验模态分解技术(EEMD)获得非平稳磨机筒体振动及振声信号的多尺度平稳子信号;接着将这些平稳子信号转换为多尺度频谱,再利用改进的选择性集成核偏最小二乘方法构建基于可行性的规划(FBP)模型;接着再利用先验知识和FBP模型产生虚拟样本,将其与真实训练样本组合后得到混合建模样本;然后采用基于互信息(MI)的特征选择方法进行多尺度谱特征的自适应选择;最后,采用这些选择的频谱特征构建软测量模型.采用实验球磨机的筒体振动和振声数据验证了所提算法的合理性和有效性.

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来源
《2016年第27届中国过程控制会议》|2016年|1-10|共10页
会议地点兰州
作者
Tang Jian; 汤健; Chai Tianyou; 柴天佑; Liu Zhuo; 刘卓; Wu Zhiwei; 吴志伟; Zhou Xiaojie; 周晓杰;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类选前准备作业;
关键词
磨矿过程; 球磨机; 负荷参数; 软测量; 虚拟样本生成;

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