【摘 要】
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以磨矿过程的湿式球磨机为背景，针对传统磨机负荷(ML)检测方法存在的只能监督判 断ML状态,难以检测磨机内部负荷参数的问题，提出了一种基于筒体振动频谱的集成建模方 法。首先，依据磨矿过程的研磨机理，将振动频谱采用波峰聚类方法自动划分具有不同物理意 义的分频段；然后利用核偏最小二乘(KPLS)算法分别建立各分频段的ML 参数子模型；最后， 依据子模型训练数据预测误差的信息熵获得初始权重，加权得到最终
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,沈阳 110004 东北大学流程工业综合自动化教育部重
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以磨矿过程的湿式球磨机为背景，针对传统磨机负荷(ML)检测方法存在的只能监督判 断ML状态,难以检测磨机内部负荷参数的问题，提出了一种基于筒体振动频谱的集成建模方 法。首先，依据磨矿过程的研磨机理，将振动频谱采用波峰聚类方法自动划分具有不同物理意 义的分频段；然后利用核偏最小二乘(KPLS)算法分别建立各分频段的ML 参数子模型；最后， 依据子模型训练数据预测误差的信息熵获得初始权重，加权得到最终的ML 参数集成预测模型； 在线使用中则根据子模型预测误差的变化进行权值的在线自适应更新。仿真结果证明了该方法 的有效性。
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