多参数融合的球磨机振动特征提取方法

• 作者: 熊洋 罗小燕 陈慧明
• 来源期刊: 有色金属科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷(ML) 振动特征 数据融合 D-S证据理论
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 矿业·环境
• 页码范围: 97-100
• 页数: 4页
• 分类号: TD453|TH133.3
• 字数: 2457字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13264/j.cnki.ysjskx.2019.05.015

摘要

针对单信号特征参数不能准确表征球磨机负荷状态的问题,采用时域统计分析方法和AR模型方法提取球磨机振动的时域特征参数和频域特征参数,并利用D-S证据理论用于融合振动信号的时域和频域特征参数,并计算每个特征参数的基本概率分布函数.将基本概率分布函数值作为球磨机负载状态的特征值,建立多振动特征参数的特征向量模型.结果表明,多振动特征参数的特征向量模型能很好地表征球磨机负荷状态,为球磨机负荷预测提供数据支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗小燕	江西理工大学机电工程学院	60	279	9.0	14.0
2	熊洋	江西理工大学机电工程学院	18	89	5.0	9.0
3	陈慧明	江西理工大学机电工程学院	6	37	2.0	6.0