【摘 要】
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如何融合球磨机系统研磨过程所产生的多模态机械信号构建磨机负荷参数预测(Mill load parameter forecasting,MLPF)模型是当前研究的热点.针对上述问题,本文提出一种基于多模态特征子集选择性集成(Selective ensemble,SEN)建模的MLPF方法.首先,对多模态机械信号进行时频域变换得到高维频谱数据;接着,采用相关系数法和互信息法对多模态频谱进行线性和非线性特征子集的自适应选择;最后,采用优化和加权算法对上述特征子集的候选子模型进行自适应地选择与合并,得到基于SEN
【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,北京工业大学信息学部,墨西哥国立理工大学高级研究中心（CINVESTAV-IPN）
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703089,61803191,61673097),中央高校基本科研业务费专项资金项目(N17080400),矿冶过程自动控制技术国家重点实验室,矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室(BGRIMM-KZSKL-2020-02)资助。
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如何融合球磨机系统研磨过程所产生的多模态机械信号构建磨机负荷参数预测(Mill load parameter forecasting,MLPF)模型是当前研究的热点.针对上述问题,本文提出一种基于多模态特征子集选择性集成(Selective ensemble,SEN)建模的MLPF方法.首先,对多模态机械信号进行时频域变换得到高维频谱数据;接着,采用相关系数法和互信息法对多模态频谱进行线性和非线性特征子集的自适应选择;最后,采用优化和加权算法对上述特征子集的候选子模型进行自适应地选择与合并,得到基于SEN
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