【摘 要】
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针对实际生产中只能依据专家经验判断磨机负荷（ML）状态，难以检测ML及其直接相关参数的问题，该文通过分析反应磨机内部负荷的振动信号，提取频谱特征，利用支持向量机（SVM）建立磨机负荷
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针对实际生产中只能依据专家经验判断磨机负荷（ML）状态，难以检测ML及其直接相关参数的问题，该文通过分析反应磨机内部负荷的振动信号，提取频谱特征，利用支持向量机（SVM）建立磨机负荷参数的预测模型。为解决SVM核函数参数g和惩罚因子C主观选取问题，提出采用网格搜索与交叉验证相结合的方法，对SVM参数进行优化。最后基于Matlab与VC混合编程，建立仿真平台，实现球磨机负荷参数的预测仿真。分别利用SVM默认参数和最佳优化参数代入ML回归预测模型，通过参数ML预测对比，得到SVM最佳优化参数下训练的平均平方误
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