【摘 要】
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针对传统磨音检测和处理方法无法有效去除噪声和提取磨音特征,导致球磨机料球比检测精度较低的问题,提出了一种基于盲源分离(BSS)的磨音检测方法和基于经验模态分解(EMD)的磨
【机 构】
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重庆邮电大学重庆市信号与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671094);重庆市科委项目(CSTC2015JCYJA40032)
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针对传统磨音检测和处理方法无法有效去除噪声和提取磨音特征,导致球磨机料球比检测精度较低的问题,提出了一种基于盲源分离(BSS)的磨音检测方法和基于经验模态分解(EMD)的磨音处理方法;该方法首先利用BSS技术从多个音频传感器采集的混合噪声中分离出磨音信号,然后对其进行EMD分析,利用相关系数准则和本征模函数(IMF)能量的判别熵准则提取了磨音的有效的IMF,最终找到了不同料球比水平下磨音有效IMF能量的范围;实验结果表明提出的磨音检测方法可有效提取出磨音信号,提出的磨音分析方法大大提升料球比检测精度,为应
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