基于多模态特征子集选择性集成建模的磨机负荷参数预测方法

摘要：

如何融合球磨机系统研磨过程所产生的多模态机械信号构建磨机负荷参数预测(Mill load parameter forecast-ing,MLPF)模型是当前研究的热点.针对上述问题,本文提出一种基于多模态特征子集选择性集成(Selective ensemble,SEN)建模的MLPF方法.首先,对多模态机械信号进行时频域变换得到高维频谱数据;接着,采用相关系数法和互信息法对多模态频谱进行线性和非线性特征子集的自适应选择;最后,采用优化和加权算法对上述特征子集的候选子模型进行自适应地选择与合并,得到基于SEN机制的MLPF模型.采用磨矿过程实验球磨机的机械信号仿真验证了所提方法的有效性.

关键词：多模态机械信号;特征子集;选择性集成;磨机负荷参数

所属期刊栏目：47

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金项目;矿冶过程自动控制技术国家重点实验室;矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室

在线出版日期：2021-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1921-1931