【摘 要】
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针对磨机负荷与磨机运行所产生多组分机械信号间存在的非确定性复杂映射关系,以及运行专家基于耳所固有“带通滤波”效应凭借人脑模型有效估计所熟悉磨机的负荷及其内部参数
【机 构】
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矿冶科技集团有限公司矿冶过程自动控制技术国家（北京市）重点实验室,北京工业大学信息学部,东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,南京信息工程大学计算机与软件学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2020YFE0201100,2019YFE0105000),国家自然科学基金资助项目(61703089)
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针对磨机负荷与磨机运行所产生多组分机械信号间存在的非确定性复杂映射关系,以及运行专家基于耳所固有“带通滤波”效应凭借人脑模型有效估计所熟悉磨机的负荷及其内部参数等问题,为获得具有物理含义和互补特性的多个单模态信号用于磨机负荷建模,提出了磨机筒体振动单模态子信号选择方法。首先,采用依据经验设定多个进行变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)的分解层数值;接着,采用VMD将原始机械信号分解为具有不同带宽和尺度的多个时域子信号,变换至频域获得多尺度机械频谱;最后,基
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