基于振动频谱的磨机负荷在线软测量建模

• 作者: 岳恒 柴天佑 汤健 赵立杰
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 在线软测量 递归主元分析 最小二乘支持向量回归机 磨机负荷 振动频谱
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 123-128
• 分类号: TP29
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2012.00123

摘要

针对磨机负荷(ML)软测量模型难以适应磨矿过程的时变特性,模型需要依据工况实时在线更新的问题,基于磨机简体振动频谱,通过递归主元分析(RPCA)和在线最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的集成,提出了ML参数(料球比、矿浆浓度、充填率)在线软测量方法.首先,针对训练样本,采用主元分析(PCA)分别提取振动频谱在低、中、高频段的谱主元；然后以串行组合后的谱主元为输入,采用LSSVR方法构造ML参数离线软测量模型；最后,采用旧模型完成预测后,应用RPCA及在线LSSVR算法分别递归更新模型的输入和模型的回归参数,从而实现了ML软测量模型的在线更新.实验结果表明,该软测量方法与其它常规方法相比具有较高的精度和更好的预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴天佑	东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室	382	9006	43.0	78.0
5	赵立杰	东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室	18	406	10.0	18.0
9	岳恒	东北大学自动化研究中心	62	1075	21.0	30.0
10	汤健	东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室	9	142	6.0	9.0