【摘 要】
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球磨机是选矿行业中的重要基础设备,采用软测量技术检测球磨机内的负荷参数,对于实现磨矿过程的优化控制至关重要。然而,在实际工业生产过程中,由于运行环境复杂多变,基于单一信号源的软测量存在其局限性,此外实际工况通常会随时间发生波动,导致软测量模型的精度下降。针对上述问题,本文采用信息融合的方法,将多个传感器的软测量结果进行融合。同时,引入迁移学习策略,实现对未知工况下的球磨机负荷软测量。本文的主要研究
【基金项目】
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国家自然科学基金（51775109）项目:大型工业球磨机运动建模方法及介质轴向分层现象研究
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球磨机是选矿行业中的重要基础设备,采用软测量技术检测球磨机内的负荷参数,对于实现磨矿过程的优化控制至关重要。然而,在实际工业生产过程中,由于运行环境复杂多变,基于单一信号源的软测量存在其局限性,此外实际工况通常会随时间发生波动,导致软测量模型的精度下降。针对上述问题,本文采用信息融合的方法,将多个传感器的软测量结果进行融合。同时,引入迁移学习策略,实现对未知工况下的球磨机负荷软测量。本文的主要研究内容描述如下:1.对球磨机负荷软测量的相关理论基础进行了介绍,设计和搭建了实验室小型球磨机,采集和分析轴承座振动信号,从而为球磨机负荷软测量的研究提供数据支撑。2.研究在定工况条件下,针对证据理论存在的不足,以及使用单一传感器获取的信号信息不完整的问题和单个分类器的性能不足导致识别精度不高的问题,提出了一种基于改进证据组合算法的多分类器集成和多传感器融合的信息融合方法,有效提升了球磨机负荷软测量的精度。3.研究在变工况单源域条件下,针对目标域工况中的带标签样本难以获取的情形,提出了一种联合判别性高阶矩对齐网络,相较于其他深度迁移学习方法能够有效提升未知工况下的球磨机负荷软测量的精度。4.研究在变工况多源域条件下,针对目标域工况中的带标签样本难以获取的情形,将本文分别提出的两种改进方法进行结合,提出了一种基于信息融合和迁移学习相结合的方法,相比于单源域方法能够有效提升未知工况下的球磨机负荷软测量的精度。
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