【摘 要】
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针对传统球磨机料位软测量模型难以适应生产过程中的时变特性,以及磨机信号中存在的非线性和不确定性等问题,将磨机筒体的振动和振声频谱作为辅助变量,提出基于改进即时学习
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61450011);山西省自然科学基金项目(2015011052);山西省煤基重点科技攻关基金项目(MD2014-07)
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针对传统球磨机料位软测量模型难以适应生产过程中的时变特性,以及磨机信号中存在的非线性和不确定性等问题,将磨机筒体的振动和振声频谱作为辅助变量,提出基于改进即时学习算法的料位软测量模型。采用梅尔频率倒谱系数提取所有样本的特征参数;以当前样本作为查询样本,采用云模型理论计算其与历史样本的相似度并得到最近邻样本;利用得到的最近邻样本建立局部最小二乘支持向量机模型并预测当前料位。实验结果表明,该软测量模型可以有效地实时测量球磨机料位并能获得较高的预测精度。
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