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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 | |
| 引用本文： | 汤健,郑秀萍,赵立杰,岳恒,柴天佑.基于频域特征提取与信息融合的磨机负荷软测量[J].仪器仪表学报,2010,31(10). |
| 作者姓名： | 汤健 郑秀萍 赵立杰 岳恒 柴天佑 |
| 作者单位： | 1. 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,沈阳,110189 2. 东北大学自动化研究中心,沈阳,110189 3. 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,沈阳,110189;沈阳化工大学信息工程学院,沈阳,110142 4. 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 |
| 基金项目： | 国家863计划，中国博士后科学基金(20100471464) 资助项目 |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 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 |
Soft sensing of mill load based on frequency domain feature extraction and information fusion |
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| Tang Jian,Zheng Xiuping,Zhao Lijie,Yue Heng,Chai Tianyou.Soft sensing of mill load based on frequency domain feature extraction and information fusion[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2010,31(10). | |
| Authors: | Tang Jian Zheng Xiuping Zhao Lijie Yue Heng Chai Tianyou |
| Affiliation: | Tang Jian1,Zheng Xiuping2,Zhao Lijie1,3,Yue Heng2,Chai Tianyou1,2(1 Key Laboratory of Integrated Automation for Process Industry,Ministry of Education,Shenyang 110189,China,2 Research Center of Automation,Northeastern University,3 College of Information Engineering,Shenyang University of Chemical Technology,Shenyang 110142,China) |
| Abstract: | A novel approach based on frequency domain feature extraction and multi-sensor information fusion for soft sensing of mill load (ML) is proposed. Aiming at the problem that the state of mill load is mainly qualitatively estimated by the experience of operators and the ML parameters can not be quantitatively monitored in grinding process, a soft sensor model of the ML parameters (material to ball volume ratio, pulp density and charge volume ratio) is built based on fusing the mill shell vibration, acoustic s... |
| Keywords: | mill load spectral data feature extraction radical basis function(RBF) partial least squares(PLS) information fusion |
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