【摘 要】
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为有效提取球磨机磨音信号特征实现负荷识别,提出一种基于主元分析法(PCA)的特征提取方法。以实验室球磨机为对象,采集球磨机的工作磨音信号,经降噪处理后,通过Welch法对磨音
【基金项目】
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国家自然科学基金(51165012)
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为有效提取球磨机磨音信号特征实现负荷识别,提出一种基于主元分析法(PCA)的特征提取方法。以实验室球磨机为对象,采集球磨机的工作磨音信号,经降噪处理后,通过Welch法对磨音信号进行功率谱估计,并通过主元分析法对磨机磨音功率谱分段后得到的基本特征进行特征提取。通过支持向量机预测模型对特征提取后的样本集进行仿真验证。结果表明,特征提取后的特征有更好的识别效果和更小的随机性,可作为负荷预测模型的输入,实现球磨机负荷的预测。
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