【摘 要】
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磨机负荷是选矿过程中最为重要的难以检测的过程参数之一，其准确检测直接影响到磨矿过程的产品质量和生产效率。优秀领域专家可以凭借自身经验“听音识别”所熟悉的特定磨机的负荷及其内部参数状态，但专家经验的差异和其有限的精力难以保证磨机长期运行在优化负荷状态。研究表明筒体振动信号具有更高灵敏度和可靠性。鉴于此，本文提出了对领域专家“听音识别”过程进行逐层模拟的基于模糊推理的磨机负荷参数选择性集成软测量模型。
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁省 沈阳市 110819 墨西哥国立理工大学高级研究
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磨机负荷是选矿过程中最为重要的难以检测的过程参数之一，其准确检测直接影响到磨矿过程的产品质量和生产效率。优秀领域专家可以凭借自身经验“听音识别”所熟悉的特定磨机的负荷及其内部参数状态，但专家经验的差异和其有限的精力难以保证磨机长期运行在优化负荷状态。研究表明筒体振动信号具有更高灵敏度和可靠性。鉴于此，本文提出了对领域专家“听音识别”过程进行逐层模拟的基于模糊推理的磨机负荷参数选择性集成软测量模型。该方法综合利用了基于经验模态分解(EMD)算法的筒体振动信号自适应分解、基于偏最小二乘(PLS)算法的多尺度高维频谱特征提取和基于模糊推理的选择性集成软测量模型。通过实验磨机的筒体振动频谱仿真验证了所提方法的有效性。
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