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湿法球磨机负荷自适应选择性集成模型研究
  • 项目名称：湿法球磨机负荷自适应选择性集成模型研究
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：61203102
  • 申请代码：F030118
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2013-01-01-2015-12-31
  • 项目负责人：赵立杰
  • 依托单位：沈阳化工大学
  • 批准年度：2012
中文摘要：

球磨机负荷是选矿生产最关注参数信息，同时也是磨矿过程控制关键因素之一。本项目将研究湿法球磨机特性漂移时磨机负荷测量模型精度和工业适应度问题，拟利用灵敏度高、抗干扰性强的球磨机筒壁振动信号，采用集合经验模态分解（EEMD）和互信息方法提取非线性非平稳筒壁振动信号本征模态函数(IMFs)中蕴含的丰富磨机负荷参数信息。通过IMFs特征选择和优化技术，研究基于本征模态特征的自适应选择性集成建模方法，具体包括（1）集合成员模型尺寸控制算法；（2）基于线性依赖条件（ALD）的集合成员模型局部增量学习算法和（3）集成模型的元学习自适应权值更新稳定学习算法，以保证过程漂移时测量模型误差最终收敛到稳定。基于EEMD本征模态特征的自适应选择性集成建模方法是改善磨机负荷测量模型泛化性、可信度和适应性的有效手段，该问题的研究进展将对磨矿过程控制和磨机负荷在线仪表开发和维护产生直接、深远的影响。

中文主题词： 球磨机负荷；软测量；集合经验模态分解；选择性集成建模；自适应学习
结论摘要：

英文主题词Ball Mill Load；Soft Sensor；Ensemble Empirical Mode Decomposition；Selective Ensemble；adaptive learning

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 32
  • 5
  • 0
  • 6
  • 1
期刊论文
FEATURE SELECTION OF FREQUENCY SPECTRUM FOR THE BALL MILL LOAD BASED ON INTERVAL PARTIAL LEAST SQUAR
SOFT SENSOR MODELING OF MILL LOAD BASED ON FEATURE SELECTION USING SYNERGY INTERVAL PLS.
MULTI-CLASSIFICATION OF BALL MILL LOAD STATUS USING VIBRATION FREQUENCY SPECTRUM
Ensemble Empirical mode decomposition and feature selection of vibration signals of the ball mill
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Selective ensemble extreme learning machine modeling of effluent quality in wastewater treatment pla
基于选择性更新的在线核极限学习机建模
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增强操作工况识别可靠性的概率PLS-ELM方法
融合时／频信息的磨矿过程磨机负荷软测量
基于多分类概率极限学习机的污水处理过程操作工况识别
Estimation of effluent quality using PLS based extreme learning machines
ENSEMBLE MODELING OF MILL LOAD BASED ON EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION AND PARTIAL LEAST SQUARES .
Modeling Load Parameters of Ball Mill in Grinding Process Based on Selective Ensemble Multisensor In
流程工业中设备逻辑控制程序测试平台的建立
Estimation of Biodiesel Yield using Fast Decorrelated Neural Network Ensemble
Multivariable Disturbance Observer Based Advanced Feedback Control Design and Its Applicati
Selective ensemble modeling load parameters of ball mill based on multiscale frequency spectral feat
Particle size estimate of grinding processes using random vector functional link networks with impro
在线KPLS建模方法及在磨机负荷参数集成建模中的应用
过程工业大数据建模研究展望
增强操作工况识别可靠性的概率PLS—ELM方法
磨机负荷参数快速去相关神经网络集成模型
基于KPCA频谱特征提取的球磨机负荷建模方法
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会议论文
Selective Ensemble Modeling Based-on Nonlinear Frequency Spectral Feature Extraction for Pr
基于EEMD和iPLS的球磨机负荷参数集成建模方法
流程工业中设备逻辑控制程序测试平台的建立
增强操作工况识别可靠性的概率PLS-ELM方法
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获奖
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在线KPLS建模方法及在磨机负荷参数集成建模中的应用
磨矿过程磨机负荷软测量方法的研究
概率极限学习机工况识别方法及应用
耗能设备智能运行反馈控制技术
著作
基于频谱数据驱动的旋转机械设备负荷软测量
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