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基于频域特征提取与信息融合的磨机负荷软测量

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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.
Soft sensing of mill load based on frequency domain feature extraction and information fusion

汤健、郑秀萍、赵立杰、岳恒、柴天佑

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东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,沈阳,110189

东北大学自动化研究中心,沈阳,110189

沈阳化工大学信息工程学院,沈阳,110142

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

国家高技术研究发展计划(863计划)中国博士后科学基金

2007AA04140520100471464

2010

仪器仪表学报
中国仪器仪表学会

仪器仪表学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：2.372
ISSN：0254-3087
年,卷(期)：2010.31(10)
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