基于云模型不确定性推理与振声信号的球磨机料位软测量

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2、保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：堇一嗍一导师签名：万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文基于云模型不确定性推理与振声信号的球磨机料位软测量摘要

3、fIlllJIrrllllJfllllIXIIrrlIrlIJiJiJIY2693052作为一种传统的工业研磨设备，球磨机广泛应用于建筑、采矿、冶金、电力和化工等行业。虽然得到了广泛的应用，但球磨机也是一种高能耗

4、、低效率的工业设备。其主要原因是缺乏有效的料位测量与控制方法，而运行人员出于设备安全考虑，使球磨机长期运行于保守料位的状态，从而增大了能耗，降低了能源效率。随着球磨机测量技术的发展，球磨机系统的多种复杂特：}生得到发现，直接测量的方法已经被学者们抛弃，而采用辅助变量间接测量的软测量方法逐渐受到了学者的青睐。由于球磨机系统复杂的物理过程，机理建模实现过于困难，越来越多的基于数据建模的方法被引入到球磨机料位软测量中。例如主元回归分析法、偏最小二乘回归法、反向传播神经网络、支持向量机、极限学习机等。云模

5、型不确定性推理系统模拟人类思维方式，一方面提取数据中的随机性与模糊性特征，以云概念的方式表示数据；另一方面其概念推理方式简单易理解，云推理已经被证明能够用于任意非线性函数的逼近，从而为非线性系统软测量建模提供了一种新的选择。本文基于云模型不确定性推理提出一种新的软测量建模方法，并将其应用于球磨机料位测量。主要研究工作如下：(1)采用基于X信息的逆向云模型提取球磨机振声信号中的云模型定性概念参数，从而通过云模型表示球磨机的振声特征与球磨机料位概念；(2)利用一维正态云模型不确定性推理实现球磨机料位的

6、软测量；(3)提出云模型不确定推理的稀疏规则与稠密规则的定义，用于判定球、，万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文磨机料位测量的不确定推理规则库的稀疏性；(4)提出采用综合云的方法解决云推理规则库稀疏的问题，并将其应用在大量料位数据缺失下的球磨机料位测量，解决球磨机难以获取完整训练数据集的问题。通过与主流的球磨机料位软测量建模方法在同样的数据集上对比，实验发现本文提出的方法在充足样本类情形下获得了较好的效果，说明了该方法的可行性；而在稀缺样本类情形下，相较于对比方法，最好地保持了测量精度，说明本文

7、提出的软测量建模方法在数据集缺失下有较强的鲁棒性。关键词：云模型，不确定性推理，球磨机料位，软测量，经验建模万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文SOFTSENSOR0FFILLLEⅦLOFBALLⅦLLBASED0NCLOUDMODELUNCERTAINTYREASONINGANDACOUSTICSIGNALABSTRACTAsatraditionalindustrialgrindingdevice，ballmilliswidelyusedinthefieldsofarchitecture，mi

8、ning，metallurgy,powerplantandchemicalindustryandSOforth．However,ballmilloftenconsumeshighenergyandrunswithlowefficiency．Itismainlyduetotheabsenceofeffectivemeasurementandcontroloffilllevel．Theoperatorsusuallykeepballmillrunningwithlowfilllevelforthepu

9、rposeofsafetyworkingcondition．Theefficiencyisthereforeturneddown．Alongwiththedevelopmentofthemeasurementtechnologyofballmill，thecomplexcharacteristicsofballmillsystemaregraduallydiscovered．Directmeasurementhasalreadybeendiscardedbyresearchers，