摘要：针对磨矿过程球磨机负荷(ML)难以实时检测,生产中主要依靠人工经验判断负荷状态的难题,依据磨机筒体振动、振声、电流等信号与磨机负荷间存在相关性、信息互补与冗余的现象,提出基于多源数据特征融合的球磨机负荷软测量新方法.该方法由时域滤波、时频转换、特征提取、特征选择及软测量模型5部分组成.采用快速傅里叶变换(FFT)将滤波后的筒体振动及振声时域信号转换成频域信号,根据研磨机理将频域信号划分为低、中、高3个频段,采用核主元分析(KPCA)分别提取各个频段的非线性特征,选择振动、振声频域特征与电流时域特征的融合信号作为模型输入,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的磨机负荷软测量模型.实验结果表明,该方法与基于主元分析-最小二乘支持向量机(PCA-LSSVM)方法和单传感器方法相比,磨机负荷参数预测精度较高.
