中国钨业

2016, v.31;No.253(03) 68-73

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主元分析的振动频域特征识别与磨机负荷建模研究
Feature Recognition for Principal Component Analysis' Vibration Frequency Domain and Mill Load Modeling

刘志刚;蔡改贫;林龙飞;熊洋;

摘要(Abstract):

球磨机是矿石破磨的关键设备,由于运行中筒体内负荷(ML)难以有效检测,运行状态参数的预报控制无法进行。研究通过检测筒体轴承座产生的振动信号,采用Welch法对其进行功率谱估计,提取信号的特征频谱段的能量值,分析信号功率谱与磨机筒体内负荷之间的关系,采用主元分析法(PCA)对振动谱能量值进行降维,得到与负荷高度相关的能量谱成分,最后利用支持向量机(SVM)建立磨机负荷参数分类模型,实现磨机负荷参数(填充率、料球比)的预测。试验结果表明:该方法可以准确识别磨机筒体内负荷,为状态参数的预报及控制技术的优化提供理论指导。

关键词(KeyWords): 磨机负荷;功率谱估计;主元分析;支持向量机

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然基金项目(51464017);; 江西省高等学校科技落地计划项目立项(KJLD13045)

作者(Author): 刘志刚;蔡改贫;林龙飞;熊洋;

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