【摘 要】
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球磨机是工业领域中广泛应用的大型旋转设备,由于球磨机运行机理和动态响应特性复杂,运行状态参数的预报存在巨大困难.为解决磨机负荷参数预报的问题,对球磨机外部振动信号进
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球磨机是工业领域中广泛应用的大型旋转设备,由于球磨机运行机理和动态响应特性复杂,运行状态参数的预报存在巨大困难.为解决磨机负荷参数预报的问题,对球磨机外部振动信号进行分析,采用核主元分析KPCA的方法对球磨机振动频谱进行特征提取,然后基于特征提取结果建立磨机负荷参数ELM预报模型,实现对球磨机参数负荷磨矿浓度、料球比和填充率的预报.实验结果表明:预报模型具有较高的准确性,更优于传统ELM模型.
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