[發(fā)明專利]一種基于EEMD的濕式球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)集成建模方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410129347.6
• 申請(qǐng)日: 2014-04-02
• 公開（公告）號(hào): CN103902776A
• 公開（公告）日: 2014-07-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙立杰;楊紅偉;馮雪;王國(guó)剛;汪瀅;袁德成
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 沈陽(yáng)化工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F17/50
• 分類號(hào): G06F17/50
• 代理公司: 沈陽(yáng)技聯(lián)專利代理有限公司 21205
• 代理人: 張志剛

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種磨礦生產(chǎn)過(guò)程參數(shù)測(cè)量方法，特別是涉及一種基于EEMD的濕式球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)集成建模方法。

背景技術(shù)

球磨機(jī)負(fù)荷是與磨礦過(guò)程生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、能源消耗密切相關(guān)的重要指標(biāo)。合理的磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)是保證球磨機(jī)優(yōu)化運(yùn)行的必要條件。由于球磨機(jī)內(nèi)鋼球與物料、鋼球與襯板間復(fù)雜的沖擊與研磨周期性運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致工作環(huán)境惡劣，傳感器難以安裝在封閉旋轉(zhuǎn)的球磨機(jī)筒體內(nèi)直接測(cè)量球磨機(jī)內(nèi)部負(fù)荷，工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)判斷，具有一定的隨機(jī)性和不確定性，易導(dǎo)致堵磨、空磨現(xiàn)象，甚至損壞球磨機(jī)設(shè)備，為此有效檢測(cè)磨機(jī)負(fù)荷內(nèi)部運(yùn)行參數(shù)至關(guān)重要。

傳統(tǒng)基于單一信號(hào)的球磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)方法只能在某一范圍內(nèi)較準(zhǔn)確的反映球磨機(jī)負(fù)荷，測(cè)量精確度、靈敏度和穩(wěn)定性難以保障。多傳感器信息融合方法在一定程度上解決了單一信號(hào)檢測(cè)的局限性，但是現(xiàn)有的多傳感器信息融合方法多是提取振動(dòng)信號(hào)的幅值、能量等總體特征，忽略了振動(dòng)信號(hào)頻譜蘊(yùn)含的關(guān)鍵細(xì)節(jié)特征，模型的精度和適應(yīng)度有限。集合多個(gè)模型的集成建模方法，可以提高模型的泛化性、有效性及可信度。

球磨機(jī)運(yùn)行過(guò)程中，鋼球不斷沖擊磨損襯板，磨機(jī)襯板厚度和鋼球配比不斷變化，一系列不同強(qiáng)度、不同頻率的沖擊力相互疊加，同時(shí)入口物料顆粒分布和硬度的時(shí)變特性，引起筒壁振動(dòng)信號(hào)非線性和非穩(wěn)態(tài)變化顯著。筒壁振動(dòng)信號(hào)蘊(yùn)含大量反映球磨機(jī)負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)變化信息，然而現(xiàn)有球磨機(jī)負(fù)荷測(cè)量模型大多假設(shè)振動(dòng)信號(hào)具有線性平穩(wěn)性，試圖用統(tǒng)一的諧波成分逼近非平穩(wěn)信號(hào)，信號(hào)容易失真。非平穩(wěn)信號(hào)的自適應(yīng)分解方法能夠提供更豐富的球磨機(jī)運(yùn)行狀態(tài)細(xì)節(jié)信息，但是基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)建模方法難以克服間歇特性引起的模態(tài)混疊問(wèn)題，本征模態(tài)函數(shù)缺乏單一性，物理含義解釋困難，頻譜特征難以選擇且模型復(fù)雜度增加、泛化性降低。集成模型比單一模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性，目前球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)集成模型多是建立在振動(dòng)或振聲信號(hào)傅里葉頻域分析或者經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解基礎(chǔ)上，前提條件振動(dòng)、振聲信號(hào)滿足線性平穩(wěn)和不間斷特性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于EEMD的濕式球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)集成建模方法，該方法針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法受線性或平穩(wěn)性假設(shè)限制，采用非線性非平穩(wěn)自適應(yīng)信號(hào)處理方法—集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EEMD克服筒壁振動(dòng)信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解過(guò)程中存在的失真和模式混淆問(wèn)題，本發(fā)明為基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的濕式球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)集成建模方法。

本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

一種基于EEMD的濕式球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)集成建模方法，所述方法包括基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)自適應(yīng)分解獲取非線性非平穩(wěn)筒體振動(dòng)、振聲信號(hào)本征模態(tài)函數(shù)（IMFs）及其頻譜，利用區(qū)間偏最小二乘（iPLS）方法提取反映球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)變化的本征模態(tài)函數(shù)局部頻譜特征，與電流信號(hào)融合，基于極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）方法建立磨礦濃度、填充率和料球比磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)集成模型，對(duì)球磨機(jī)振動(dòng)、振聲信號(hào)進(jìn)行EEMD分解，首先對(duì)振動(dòng)、振聲信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，剔除偏差較大的離群點(diǎn)得到振動(dòng)數(shù)據(jù)???????????????????????????????????????????????和振聲數(shù)據(jù)；然后采用EEMD將和自適應(yīng)的分解為本征模態(tài)函數(shù)和；將振動(dòng)、振聲本征模態(tài)函數(shù)IMF頻譜進(jìn)行iPLS特征選擇，具體步驟如下：

(1)?將頻譜分為個(gè)等寬的子區(qū)間，；

(2)?采用非線性迭代偏最小二乘算法（NIPALS）在每個(gè)子區(qū)間分別建立磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)局部偏最小二乘回歸模型，算法表示為???????????????????????????

其中矩陣，分別表示IMF頻譜區(qū)間和輸出磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的負(fù)荷向量，是權(quán)值矩陣，為內(nèi)部模型對(duì)角系數(shù)矩陣，。第個(gè)磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)，在IMF的第個(gè)特征頻段iPLS模型輸出為；????????????????????????????????????????????????????????

(3)?分析各IMF頻譜子區(qū)間模型，采用交叉校驗(yàn)均方根誤差(RMSECV)，比較各子區(qū)間局部模型精度，取精度最高的局部模型所在區(qū)間為入選頻段。