【摘 要】
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球磨机是用于电力、磨矿和冶金等行业的高能耗设备,准确测量其滚筒料位能够提高运行效率和安全性能。针对其滚筒内料位难以实时检测,球磨机的轴承振动信号中存在较多的冗余特
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院,荷兰代尔夫特理工大学机械海运与材料工程学院
【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（2015011052）
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球磨机是用于电力、磨矿和冶金等行业的高能耗设备,准确测量其滚筒料位能够提高运行效率和安全性能。针对其滚筒内料位难以实时检测,球磨机的轴承振动信号中存在较多的冗余特征,提出了一种基于分类回归树和最小二乘支持向量机的软测量方法,首先用Welch法获得振动信号的功率谱密度,并分割得到基本特征,然后建立分类回归树模型,根据最优树模型的分支节点进行特征选择,最后利用最小二乘支持向量机实现特征变量与料位间的非线性映射。通过实验结果的对比分析,验证了该模型的有效性和实用性,以及良好的预测精度。
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