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针对双进双出磨煤机料位难于检测的问题，研究了基于小波包技术噪声法的磨煤机料位检测技术.在噪声信号分析中运用小波包变换技术，构造出了噪声特征向量，并对特征向量进行优化.经过仿真分析，找到了反映料位信息的敏感频率段，进而降低了向量的维数.采用BP人工神经网络，通过该网络的学习和训练，实现了噪声特征向量和料位之间的非线性映射.通过仿真实验，证明了该算法的有效性，具有较高的检测精度.