本發(fā)明公開一種基于磨音信號的礦石球磨過程負(fù)荷識別方法,首先對采集到的原始信號進(jìn)行預(yù)處理,包括消除直流分量、濾波,然后提出基于自回歸(AR)譜估計(jì)的幾何譜減法抑制噪聲信號,提高信噪比;其次基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)方法將磨音信號分解為K個(gè)本征模態(tài)分量IMF,利用排列熵選取可靠性高的模態(tài)分量進(jìn)行磨音信號重構(gòu);接著計(jì)算每種負(fù)荷類型下重構(gòu)信號的盒分形維數(shù),并作為最終負(fù)荷分類依據(jù);最后建立基于模糊C均值聚類的Bagging和極限學(xué)習(xí)機(jī)的負(fù)荷識別模型,實(shí)現(xiàn)負(fù)荷識別。本發(fā)明對國內(nèi)某多金屬選廠實(shí)際生產(chǎn)負(fù)荷進(jìn)行識別,結(jié)果表明該識別模型能夠準(zhǔn)確地識別不同磨機(jī)負(fù)荷狀態(tài),具有良好的泛化性能和識別精度。
聲明:
“基于磨音信號的礦石球磨過程負(fù)荷識別方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)