磨煤机振声信号分析及基于BP网的料位识别

摘要：

对磨煤机振声信号进行了频谱和功率谱分析,分析表明:低频分量携带磨煤机的料位信息,而高频分量则是由高速电机旋转噪声、排风机噪声以及磨煤机筒体混响噪声引起的;低频料位信号与高频噪声信号是调制关系.利用希尔伯特变换对振声信号进行了解析化处理,分解出低频料位信息,并以振声解析信号的包络为对象,进行料位特征的提取.利用BP神经元网络,建立了磨煤机料位与振声信号的关系模型,从而实现磨煤机料位的自动识别.将模型的计算结果与实测值进行比较,结果表明,料位识别精度在±1.5%之内.

关键词：磨煤机、振声信号、料位识别、希尔伯特变换、BP神经元网络

所属期刊栏目：27

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金10433020

在线出版日期：2007-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1319-1323