基于自适应VMD和改进功率谱估计的球磨机负荷特征提取

磨矿过程中的球磨机运行实时工况复杂,球磨机内部负荷状态难以准确获取。提出以原始筒体振动信号与本征模态函数的能量差作为自适应变分模态分解(VMD)层数的评价参数,构建新型自相关函数,引入Rife-Vincent自卷积窗结合能量重心法对本征模态函数进行处理,据此提出一种基于自适应VMD和改进功率谱估计的球磨机负荷特征提取方法,并开发基于LabVIEW的球磨机负荷识别系统。该方法能自适应地确定本征模态函数分解层数,提高算法的抗模态混叠、虚假分量能力,从而提高球磨机负荷检测的准确性。实测结果表明,所提方法可有效提取磨矿过程中球磨机内部负荷特征,实现球磨机负荷状态的准确识别,为磨矿优化控制和效率提高提供准确、可靠的依据。