文献类型：期刊文章

作　　者：汤健[1] 柴天佑[1,2] 赵立杰[1,3] 岳恒[2] 郑秀萍[2]

机构地区：[1]流程工业综合自动化国家重点实验室,东北大学,辽宁沈阳110004 [2]东北大学自动化研究中心,辽宁沈阳110004 [3]沈阳化工大学信息工程学院,辽宁沈阳110142

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61020106003),国家自然科学基金资助项目(60874057);中国博士后自然科学基金资助项目(20100471464);国家科技支撑计划资助项目(2008BAB31B03)

年　　份：2012

卷　　号：29

期　　号：2

起止页码：183-191

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：以磨矿过程的湿式球磨机为背景,针对传统磨机负荷(ML)检测方法只能依靠灵敏度较低的轴承振动、筒体振声和磨机功率等信号监督判断ML状态,难以检测磨机内部负荷参数的问题,提出了一种基于高灵敏度的筒体振动频谱的集成建模方法.首先,依据磨矿过程的研磨机理,将振动频谱采用波峰聚类方法自动划分具有不同物理意义的分频段;然后利用核偏最小二乘(KPLS)算法分别建立各分频段的ML参数子模型;最后,依据子模型训练数据预测误差的信息熵获得初始权重,加权得到最终的ML参数集成预测模型;在线使用中则根据子模型预测误差的变化进行权值的在线自适应更新.仿真结果证明了该方法的有效性.

关 键 词：磨矿过程 球磨机负荷  频谱聚类  核偏最小二乘 信息熵 集成建模  

分 类 号：TD453]