【摘 要】
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针对球磨机振动信号具有非线性、非平稳性特点导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）,多尺度模糊熵（MFE）和改进堆叠式循环神经网络（ISRNN）的磨机负荷预测方法。首先,采用CEEMDAN算法分解球磨机振动信号以获得本征模态分量;其次,利用MFE提取负荷状态特征;最后,将特征向量作为ISRNN的输入,球磨机负荷状态作为输出,建立球磨机负荷识别模型。试验
【基金项目】
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江西省教育厅科技重点项目（GJJ150618）； 江西省重点研发计划项目（20181ACE50034）；
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针对球磨机振动信号具有非线性、非平稳性特点导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）,多尺度模糊熵（MFE）和改进堆叠式循环神经网络（ISRNN）的磨机负荷预测方法。首先,采用CEEMDAN算法分解球磨机振动信号以获得本征模态分量;其次,利用MFE提取负荷状态特征;最后,将特征向量作为ISRNN的输入,球磨机负荷状态作为输出,建立球磨机负荷识别模型。试验结果表明,该方法在负荷识别时有较高的精准性,整体识别率高达98.67%,证明了CEEMDAN-MFE特征提取结合ISRNN的方法可实现对球磨机负荷状态的准确识别。
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