本發明公開一種基于磨音信號的礦石球磨過程負荷識別方法,首先對采集到的原始信號進行預處理,包括消除直流分量、濾波,然后提出基于自回歸(AR)譜估計的幾何譜減法抑制噪聲信號,提高信噪比;其次基于集合經驗模態分解(EEMD)方法將磨音信號分解為K個本征模態分量IMF,利用排列熵選取可靠性高的模態分量進行磨音信號重構;接著計算每種負荷類型下重構信號的盒分形維數,并作為最終負荷分類依據;最后建立基于模糊C均值聚類的Bagging和極限學習機的負荷識別模型,實現負荷識別。本發明對國內某多金屬選廠實際生產負荷進行識別,結果表明該識別模型能夠準確地識別不同磨機負荷狀態,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荷識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)