【技术实现步骤摘要】
一种多源信号融合预测球磨机填充率、料球比的方法
本专利技术涉及一种多源信号融合预测球磨机填充率、料球比的方法，尤其是能稳定和有效的通过对球磨机轴承振动、筒体磨音和主电机电流三种信号的融合，预测球磨机填充率、料球比的方法。
技术介绍
球磨机是物料被破碎之后，再进行粉磨的关键设备，具有结构简单、单体容量大、破碎比高、产量大等优点，广泛地应用于选矿、水泥、陶瓷、化工、建筑和电力等行业。球磨机是选矿过程中耗能大户，因为磨矿过程相当复杂，影响因素多，滞后时间长，关键工艺参数难于在线测量等，是一个非线性的多变量输入输出过程。因此，科学、准确地预测磨机内部负荷并开发磨矿优化控制技术是选矿行业实现节能降耗、提质提产的根本任务之一。目前，国内大部分选矿厂的球磨机自动化生产水平比较落后，处于依靠人工检测和经验判断相结合的生产状态。这种检测方法无疑影响生产的连续性，不利于生产效率的提高，同时增加了工人的劳动强度且存在很多不安全的因素。磨机负荷预测方法多种多样，各种方法都有其应用的局限性。采用单一信号很难实现磨机负荷的准确判断，而且磨机负荷的预测模型并不是一成不变的，任意磨矿因素的变化都...
【技术保护点】
1.一种多源信号融合预测球磨机填充率、料球比的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：第一步，对多源信号进行采集：用于采集不同填充率、料球比参数下球磨机磨矿过程中的信号，包括但不限于轴承振动信号、筒体磨音信号、主电机电流信号；第二步，对采集到的多源信号进行处理：根据第一步采集到的多源信号信息，分别计算出不同填充率、料球比参数下振动信号的时频域特征信息值、磨音信号的A计权声压级、主电机电流信号的均值；第三步，对多源信号进行融合：将不同填充率、料球比的多源信号特征信息值作为输入数据，通过建立同类信号融合算法和异类信号融合算法，获得与磨机负荷参数变化强相关、强稳定性的特征信息，从而...
【技术特征摘要】
2017.10.27 CN 201711024971X1.一种多源信号融合预测球磨机填充率、料球比的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：第一步，对多源信号进行采集：用于采集不同填充率、料球比参数下球磨机磨矿过程中的信号，包括但不限于轴承振动信号、筒体磨音信号、主电机电流信号；第二步，对采集到的多源信号进行处理：根据第一步采集到的多源信号信息，分别计算出不同填充率、料球比参数下振动信号的时频域特征信息值、磨音信号的A计权声压级、主电机电流信号的均值；第三步，对多源信号进行融合：将不同填充率、料球比的多源信号特征信息值作为输入数据，通过建立同类信号融合算法和异类信号融合算法，获得与磨机负荷参数变化强相关、强稳定性的特征信息，从而输出磨机负荷的预测数据。2.根据权利要求1所述的一种多源信号融合预测球磨机填充率、料球比的方法，其特征在于，所述第三步中，对多源信号融合包括以下步骤：步骤1，将t时刻磨机信号的特征信息值Si(t)定位到数轴上，计算出不同时刻的信号特征信息值的绝对距离disij(t)、平均距离为步骤2，令所有落在真实信号X附近领域的有效信号特征信息值组成的集合为Φ，若Φ满足条件，则称集合Φ为最优融合集，集合Φ中元素的个数即为最优融合数；步骤3，计算检测信号Si(t),Sj(t)的融合度函数Cij(t)和融合度矩阵C如下：步骤4，根据步骤3的结果，再计算出传感器在t时刻内检测信号Si(t),Sj(t)的一致融合度为μi(t)、分布均衡度为τi(t)、权重系数为ωi(t)，如下式：ωi(t)＝μi(t)×τi(t)步骤5，综合根据步骤1至步骤4计算，最终得到的融合估计表达式xi(t)，如下式：步骤6，构建训练数据样本和验证数据样本：提取每组实验前30s的多源特征信息值作为支持向量机(SVM)训练样本，其余时间段的多源特征信息值可作为验证样本；所述步骤6中，包括以下步骤：步骤6.1、利用网格搜索与交叉验证相结合的支持向量机，构造多分类支持向量机对磨机负荷状态进行模式识别；步骤6.2、借助MATLAB编程对SVM网络的参数惩罚因子C和和核函数参数g进行优化网络训练，其主要程序为：[b...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗小燕，邵凡，陈慧明，蔡改贫，
申请(专利权)人：江西理工大学，
类型：发明
国别省市：江西,36
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