磨机负荷参数软测量：多尺度振动/振声频谱自适应提取与选择

"本文提出了一种基于多尺度振动和振声频谱特征自适应提取与选择的磨机负荷参数软测量模型，旨在解决磨机负荷参数模糊特性、多源频谱冗余与互补性问题，以及现有模型无法有效模拟运行专家的听音推理识别问题。该方法包括多尺度频谱获取、特征自适应提取与选择，以及通过同步聚类、Madani模糊模型和选择性集成学习策略构建软测量模型。实验表明，所构建的模型能模拟运行专家的模糊推理，具有较高的建模精度。关键词涉及磨机负荷、经验模态分解、多尺度频谱、特征选择与提取、模糊推理和选择性集成建模。" 文章深入探讨了磨机负荷参数的软测量技术，这是一种在不直接测量负荷参数的情况下，通过分析磨机的振动和振声信号来推断其工作状态的方法。传统的磨机负荷监测方法往往受到多源多尺度频谱间冗余性和互补性的影响，难以准确捕捉关键信息。为解决这一问题，研究者提出了新的模型，首先利用多尺度频谱分析技术，如经验模态分解（EMD），对磨机的振动和振声信号进行深入分析，提取出不同尺度下的频谱特征。 接下来，采用核潜结构映射和互信息理论进行特征选择，这种自适应选择过程可以识别出对磨机负荷参数最具影响力的特征，同时减少冗余信息，提高模型的效率和准确性。互信息是一种衡量两个随机变量之间依赖程度的统计量，用于特征选择时，能有效地评估特征与目标变量的相关性。 在特征选择后，为了构建软测量模型，文章采用了同步聚类算法，将相似的频谱特征归类，进一步通过Madani模糊模型进行模糊推理。模糊推理系统能够模拟专家的经验和判断，更好地处理模糊和不确定性的数据。此外，结合分支定界和自适应加权融合算法的选择性集成学习策略，优化了模型的性能，提高了预测精度。 实验结果证明，这个基于多尺度振动和振声频谱特征的新模型能够成功模拟运行专家的听音推理过程，对磨机负荷参数的软测量表现出高精度。这种方法不仅有助于提高磨机的运行效率和安全性，也为其他复杂工业设备的状态监测和故障诊断提供了新的思路。通过整合多尺度频谱分析、特征选择、模糊推理和集成学习，该模型展示了在复杂工业环境下解决实际问题的强大潜力。