球磨机负荷软测量：多源数据融合与非线性特征分析

"基于多源数据特征融合的球磨机负荷软测量 (2010年)" 球磨机在矿物加工和化工行业中广泛用于物料的粉碎，其负荷状态直接影响到磨矿效率和产品质量。然而，实时监测球磨机的负荷是一项挑战，传统方法依赖于操作人员的经验判断，具有一定的主观性和不准确性。这篇2010年的论文提出了一种新的软测量方法，通过多源数据特征融合来解决这一问题。 该方法主要由五个步骤构成： 1. 时域滤波：首先对球磨机的简体振动、振声和电流信号进行滤波处理，去除噪声，以便后续分析。 2. 时频转换：利用快速傅里叶变换(FFT)将经过滤波的时域信号转换为频域信号，揭示信号的频率成分。 3. 特征提取：根据磨矿机制，频域信号被划分为低、中、高三部分。然后应用核主元分析(KPCA)对各频段的信号进行非线性特征提取，KPCA是一种能够处理非线性问题的数据降维技术。 4. 特征选择：选取振动、振声频域特征与电流时域特征的融合信号，这些特征能够体现信号间的相关性、互补性和冗余性，对于负荷状态的判断至关重要。 5. 软测量模型构建：最后，采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立软测量模型，将前面提取的特征作为输入，用于预测球磨机的负荷参数。LSSVM是一种高效且适应性强的机器学习模型，尤其适用于小样本和非线性问题。 实验结果显示，与基于主元分析的最小二乘支持向量机(PCA-LSSVM)和单一传感器的方法相比，所提出的多源数据特征融合方法在磨机负荷参数预测上表现出更高的精度。这种方法的提出，对于提高磨矿过程的自动化水平，优化生产控制，减少能耗和提高经济效益具有重要意义。 关键词：球磨机负荷；特征提取；特征选择；核主元分析；最小二乘支持向量机 此论文属于工程技术领域，特别关注于工业自动化和数据分析在实际工程问题中的应用，对于从事相关领域的研究人员和工程师提供了有价值的理论和技术参考。