磨音检测与处理方法研究

介绍一种根据磨机过程中发出的噪声信号，用人工智能方法来对磨机喂料负荷进行识别。它可以有效地去除声音信号中的各种噪声，准确地反映出磨机的负荷状态。由于文章篇幅限制，只介绍其中的磨音检测和噪声处理部分，磨音与磨机负荷的数学模型将在后续文章中阐述。     

磨音基频提取在球磨机料位测量中的应用研究

针对传统磨音特征提取方法复杂和磨机料位测量精度低的问题,提出一种利用磨音基频测量磨机料位的方法。该方法通过分析磨音信号的归一化差值函数计算信号基频,找到空磨、正常磨和饱磨条件下的基频频段,最终建立磨机料位与磨音基频频段的对应关系。实验结果表明,与传统磨音特征提取方法相比,此方法简单高效,可有效地提取磨音信号基频特征,更加精确地反映磨机料位,对提高磨机生产效率和节能降耗具有重要意义。     

多传感器数据融合技术在球磨机负荷检测中的应用

在水泥生产过程中,球磨机的负荷检测和控制非常重要,球磨机的负荷决定了水泥生产的连续性和水泥质量的稳定性。目前,没有直接检测球磨机负荷的方法,常用磨音、电机电流、提升机功率等间接方法获得,精确性和可靠性都较低,在生产实际中只能作为参考数据。提出一种多传感器数据融合的方法,采用自适应加权数据融合算法,选择磨音、磨机出口提升机功率、磨机电机电流、粗粉回粉流量4种传感器来综合检测磨机负荷,提高了球磨机负荷检测的准确性和可靠性。经过在水泥磨系统中的实际应用,验证了该方法的有效性。     

生料浆配料过程磨机负荷的混合智能控制

针对在氧化铝生料浆配料过程中难以采用常规方法来控制磨机负荷状态的问题,提出了由负荷状态估 计模型和负荷调整模型组成的磨机负荷混合智能控制方法．负荷状态估计模型根据磨机的振动与电流信号,采用规 则推理方法估计出磨机的负荷状态．负荷调整模型采用案例推理方法自动调节磨机给料量,将负荷控制在合适范围 内．该方法成功应用于某氧化铝厂生料浆配料过程中,长期运行结果表明,提高了磨机台时产能,减少了“堵磨”故 障发生次数,提高了生产效率并节能降耗．     

闭路球磨机的非线性动态辨识及最佳循环负荷量求取

1 引言磨机是水泥厂的主机之一,其能耗大,效率低。据有关文献介绍,水泥生产中约有70%的能耗用于粉磨作业,而用于粉磨功(有用功)的能耗仅占磨机耗电量的2%～10%,其余为损耗。因此,合理使用磨机与控制磨机负荷并使之在最佳工作状态下运转,是提高磨机粉磨效率和降低能耗的重要途径。粉磨系统具有非线性、大滞后和慢时变参数等特性,其最佳负荷即最大生产能力随着生产过程中原料的粒度分布,易磨性及研磨体研     

磨音信号检测与处理方法研究

针对传统磨音检测和处理方法无法有效去除噪声和提取磨音特征,导致球磨机料球比检测精度较低的问题,提出了一种基于盲源分离(BSS)的磨音检测方法和基于经验模态分解(EMD)的磨音处理方法。该方法首先利用BSS技术从多个音频传感器采集的混合噪声中分离出磨音信号,然后对其进行EMD分析,利用相关系数准则和本征模函数(IMF)能量的判别熵准则提取了磨音的有效的IMF,最终找到了不同料球比水平下磨音有效IMF能量的范围。实验结果表明提出的磨音检测方法可有效提取出磨音信号,提出的磨音分析方法大大提升料球比检测精度,为应用于实际的球磨机料球检测系统提供了理论基础。     

水泥粉磨系统的DCS控制

介绍了水泥粉磨系统计算机集散控制系统的实现方法 ,着重讨论了水泥磨配料的自动控制和水泥磨负荷的智能控制。实际应用结果表明 :该系统提高了磨机喂料量和负荷的控制精度 ,可靠性高 ,具有明显的经济效益     

磨机负荷监测控制系统设计

文章介绍了磨机的运行特性,及其在选矿厂磨矿系统中的应用情况.针对磨机负荷难以测量的特点,分析了传统的基于磨机振动和磨机噪音的检测方法所存在的不足,并在此基础上对基于综合的磨机负荷测量方法进行了研究.     

钢球磨煤机制粉过程的混合智能建模

钢球磨煤机制粉系统是一个具有多变量强耦合性、强非线性、大时滞特性的对象,很难建立它的精确数学模型.针对该问题,提出钢球磨煤机制粉系统的混合智能建模策略.通过机理建模方式建立钢球磨煤机制粉系统的入口负压、磨机差压、出口温度的模型.针对机理模型输出的出口温度与现场实际误差大的问题,增加了出口温度的补偿模型.为更好反映磨机负荷,建立磨音的神经网络模型.通过与现场实验数据的对比验证了模型的有效性.     

基于功率谱分析的球磨机负荷模型

建立了基于功率谱分析的球磨机负荷模型,分析了球磨机负荷、磨音声强和磨音频谱分布三者之间的关系:磨音检测点处的声压与球磨机筒体振动速度的平方成正比,声音频率与球磨机筒体振动频率成正比,随着球磨机负荷的增加,磨音信号逐渐减弱;磨音频谱主要分布在1 500Hz以下,当球磨机正常运行时,磨音频谱分布较为均匀,当球磨机欠磨运行时,磨音频谱主要分布在0～1 000Hz。Matlab仿真结果验证了所建立的球磨机负荷模型的可行性和有效性。     

Feature extraction based on the fractional Fourier transform for vibration signals with application to measuring the load of a tumbling mill

Feature extraction plays a major role in data preprocessing and soft sensing. In this paper, a feature extraction method based on the fractional Fourier transform (FrFT) is proposed to estimate the load of a tubular ball mill. The FrFT, a generalised form of FFT, can draw intermediate time–frequency representations for a signal. Vibration signals are first transformed into a frequency spectrum by using the FrFT with multiple-orders, yielding multi-order frequency spectrums (MFS). Then, according to the sensitivity thresholds under different wear conditions, multi-order characteristic frequencies (MCF) are selected from the MFS, and some statistical characteristics are extracted from MCF as initial features. Only informative features can significantly benefit the forecasting accuracy. Therefore, some candidate features used to build the soft-sensing model are chosen from statistical characteristics. Finally, the load of a tumbling ball mill can be obtained by fusing the results of multi-order regression models based on an adaptive-weighting coefficient. Compared with some feature extraction methods and the performance of the proposed method in the Fourier domain, experimental results show that the feature extraction method proposed is effective in modelling the load parameters of a tubular ball mill.     

球磨机物料填充率检测器及其应用

介绍的磁电式球磨机物料填充检测器具有简单可靠、灵敏度高、稳定性好和全天侯结构等特点,可用于磨内物料填充率的显示,记录和报警,现可作为操作员提供判断磨机工况并据其进行操作的依据,又可作为磨机负荷控制的主控或监控参数,优化粉磨过程,实现粉磨过程自动化。     

基于PC机声卡的虚拟声信号处理系统

提出利用美国NI公司的LabVIEW软件和计算机声卡采集声场信号并对其进行处理的方案.比较了计算机声卡和数据采集卡(DAQ)之间的优缺点,发现PC机配置的声卡即可构成实时、高信噪比的声场数据采集系统.该应用可以推广到语音识别、环境噪声监测等多种领域,同时该方案对其他低频信号分析具有指导意义.     

基于循环平稳特性的心音信号噪声评价指标

采用计算机来分析心音信号引起了越来越多的研究人员的关注,但是,心音信号在采集过程中常常会受到各种噪声的干扰,如何评价心音信号受噪声影响的程度就成为一个重要的问题。提出了一种基于循环平稳特性的心音信号噪声评价指标--质量因子,它能够准确地、定量地评估心音信号的噪声情况,即质量因子越大,信号受噪声的影响越小。如果实际采集的心音信号比较长,那么计算整个信号的质量因子,把质量因子最大的那一段心音信号取出来进行处理,这样可以大大减少去除噪声等预处理过程,节省了计算量和时间。所提出来的质量因子,对于正常和异常心音信号都适用,计算机完全可以自动计算,无需人工干预。     

基于OPC和Wincc的磨机负荷控制系统

针对以往磨矿自动控制过程延迟时间长及设备间通讯不便的问题,提出了基于OPC和Wincc的磨机负荷自动控制系统;用VB编写OPC客户端,并以Wincc作为OPC服务器,实现Wincc与VB客户端的数据交换;用高级语言编写磨机负荷控制算法,对经OPC通道传入VB的实时数据进行分析控制,最后将控制数据传送给底层设备,达到对磨机负荷实时自动控制的目的;运行试验表明,基于OPC和Wincc的磨机负荷控制系统能够有效地对磨机负荷进行控制并提高矿厂效益。     

基于ASOS-ELM的球磨机负荷参数软测量系统设计

球磨机负荷参数是决定磨矿工作质量和效率的重要指标,为了提升球磨机负荷参数软测量系统的运行性能,降低综合测量误差,利用ASOS-ELM算法,从硬件和软件两个方面,设计球磨机负荷参数软测量系统。加设球磨机工作数据采集器,改装处理器与输出显示屏,扩大存储器空间,利用电源电路连接硬件设备,完成硬件系统的设计。根据球磨机的组成结构和工作原理,构建球磨机数学模型,在该模型下,采集球磨机不同工况下的振动信号。利用ASOS-ELM算法,提取振动信号特征,得出球磨机球负荷、料负荷、水负荷参数的软测量结果,实现球磨机负荷参数软测量系统设计。通过系统测试实验结果表明,设计系统负荷参数的综合测量误差降低了约0.064kg,且系统运行性能得到明显提升。     

造纸过程集成优化控制系统

针对我国造纸行业现代化管理水平和自动控制程序较低，环境污染较重的现状，研制开发造纸生产过程集成优化控制系统，通过建立蒸煮、洗选、漂白、抄纸，碱回收和热电调荷的优化控制子系统，构造了集生产，调度、管理、决策相结合的计算机集成优化控制系统，并成功地在某大型造纸厂建成综合示范工程。     

基于Matlab的音频文件数字滤波处理

声音信号是一维连续信号,而计算机只能处理离散信号.为了从离散信号还原连续信号,根据采样定理,可以确定采样频率的最小值.wav文件是一种数字声音文件格式,本文基于Matlab分析了wav声音文件频谱与声音的关系.通过一个数字滤波实例,处理一个带有盲音的wav文件,去除其中的噪声,并给出了不同采样频率对输出声音信号的影响.     

基于支持向量机的心音信号自动识别

心音信号识别对心血管疾病的诊断具有重要意义,为了提高心音信号的识别性能,提出一种基于支持向量机的心音信号自动识别方法。首先采用小波分析对心音信号进行降噪预处理,然后提取心音信号的Mel频率倒谱系数作为心音信号特征,最后采用支持向量机建立心音信号分类器,对采集心音信号数据的识别性能进行验证。实验结果表明,本文方法的心音信号平均识别率高达93%以上,可以准确识别正常和各种异常的心音信号。 