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基于改进EWT-多尺度熵和KELM的球磨机负荷识别方法
基于改进EWT-多尺度熵和KELM的球磨机负荷识别方法
作者:
罗小燕
戴聪聪
程铁栋
蔡改贫
刘鑫
刘吉顺
原文服务方:
化工学报
磨机负荷
经验小波变换
优化
KELM
计算机模拟
模型预测控制
摘要:
针对球磨机在磨矿过程中负荷靠经验难以准确判断的问题,提出了一种基于改进的经验小波变换(empirical wavelet transform, EWT)-多尺度熵和核极限学习机(KELM)的球磨机负荷识别方法。首先,针对筒体振动信号的多样性和复杂性特点,对EWT频谱分割方法进行改进,通过构建信号仿真模型,比较EWT、EMD的分解效果,证明该方法的有效性。再将不同负荷状态下的筒体振动信号用改进的EWT算法进行分解得到内禀模态函数(intrinsic mode function, IMF),接着,对分解后的IMF分量进行相关性分析得到敏感分量进行重构;最后,将重构信号的多尺度熵作为表征磨机不同负荷状态的特征向量,并计算多尺度熵偏均值。结果表明:三种负荷信号的多尺度熵及多尺度熵偏均值都存在明显的差异,关系表现为:欠负荷>正常负荷>过负荷。将提取的多维特征向量进行归一化处理并作为KELM的输入,磨机负荷状态作为输出,利用核排列(kernel target alignment, KTA)算法优化核参数,建立磨机负荷状态识别最优模型;通过磨矿实验验证了方法的可行性,相比SVM整体识别率提高了3.4%,且对于EMD-多尺度熵、EWT-多尺度熵分别提高了12.3%、8.9%。
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文献信息
篇名
基于改进EWT-多尺度熵和KELM的球磨机负荷识别方法
来源期刊
化工学报
学科
关键词
磨机负荷
经验小波变换
优化
KELM
计算机模拟
模型预测控制
年,卷(期)
2021,(3)
所属期刊栏目
过程系统工程
研究方向
页码范围
1264-1277
页数
13页
分类号
TP29
字数
语种
中文
DOI
10.11949/0438-1157.20190811
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
版权信息
全文
全文.pdf
引文网络
引文网络
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共引文献
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参考文献(0)
二级参考文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
磨机负荷
经验小波变换
优化
KELM
计算机模拟
模型预测控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
化工学报
主办单位:
中国化工学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0438-1157
CN:
11-1946/TQ
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1923-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
11879
总下载数(次)
0
总被引数(次)
117834
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