基于监督等距映射和支持向量回归的料位软测量.pdf

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1、第5期Ir'、’^I1●W、，-nstrumentTechniqueandSensorNo．5基于监督等距映射和支持向量回归的料位软测量郭磊，阎高伟，乔铁柱(1．太原理工大学信息工程学院，山西太原030024；2．太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室，山西太原O3O024)摘要：球磨机是一种用于磨矿工业的高能耗设备，准确测量其料位能够提高运行效率和安全性能。针对球磨机振动信号存在非线性和冗余性以及振动法在高料位时灵敏度较低等问题，提出了一种基于监督等距映射(S-Isomap)和支持向量回归(SVR)的软测量方法。首先用鲁棒的S-Isomap对振动信号功率谱基本特征进行非线性降维并提

2、高料位区分度，再用泛化能力好的SVR建立降维后特征和料位之间的回归模型。通过采用实验室球磨机运行数据进行测试，验证了该方法在整个料位范围内具有较高的预测精度。关键词：球磨机料位；软测量；监督等距映射；非线性降维；支持向量回归中图分类号：TP29文献标识码：A文章编号：1002-1841(2016)05—0037—03SoRSensorApproachofFillLevelBasedonS-IsomapandSVRGUOLei，YANGao—wei，QIAOTie．zhu(1．CollegeofInformationEngineering，TaiyuanUniversityofTechnolog

3、y，Taiyuan030024，China，2．KeyLaboratoryofAdvancedTransducersandIntelligentControlSystem；MinistryofEducation，TaiyuanUniversityofTechnology，Taiyuan030024，China)Abstract：Ballmillisakindofequipmentthhighenergyconsumptioninmineralgrindingmillingprocesses．Byaccuratelymeasuringthefilllevel，theproductionefici

4、encyandsafetyperformancecanbeimproved．Theballmillvibrationsignalshavethecharactersofnonlinearity，redundancy，andthevibrationmethodhasalowersensitivityinhighleve1．Tosolvetheseproblems，asoftsensorapproachbasedonSupervisedIsometricFeatureMappingandSuppo~VectorRegressionwasproposed．TherobustSuper-visedIs

5、ometricFeatureMappingwasemployedtoperformthenonlineardimensionalityreductionofvibrationsignalspectrumandtoenhancethedissimilaritybetweendiferentlevels．ThenSuppo~VectorRegressionwhichhasgoodgeneralizationperformancewasusedtoconstructregressionmodelbetweenthefeaturesandfilllevels．Thetestresultsbasedon

6、operationdatafromthelaboratory-scaleballmillvalidatetheproposedmethodhashighaccuracyinallthelevelrange．Keywords：ballmillfilllevel；softsensor；supervisedisometricfeaturemapping；nonlineardimensionalityreduction；suppo~vectorregression0引言PrincipleComponentAnalysis，KPCA)提取特征，然后用极限学滚筒式球磨机是一种用于磨矿工业过程的主要设备。由

7、习机(ExtremeLearningMachine，ELM)构建集成模型。PCA、于球磨机封闭旋转运行特性，料位难以直接有效测量，导致其KPCA采用非监督的方式进行降维，提取的特征不一定与输出经常发生空磨、堵磨等现象，造成生产效率和安全性的降低。最相关，而偏最小二乘法(PartialLeastSquares，PLS)、核偏最小因此需要准确可靠检测料位，使其运行在最佳状态。目前广泛二乘法(Kerne