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国内刊号：21-1124/TP
国际刊号：1001-0920
发布日期:
作者：刘卓,柴天佑,汤健
单位：东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室，沈阳110004,,东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室，沈阳110004,,北京工业大学信息学部，北京100124;北京市计算智能与智能系统重点实验室，北京100124,
关键词：磨机负荷;经验模态分解;多尺度频谱;特征选择与提取;模糊推理;选择性集成建模
基金：国家自然科学基金项目(61703089,61673097,61573364,61473071)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(N170804005).
针对磨机筒体振动/振声多尺度频谱与磨机负荷参数间的模糊特性、多源多尺度频谱间的冗余性与互补性,以及现有文献中潜结构选择性集成模型难以模拟运行专家“听音”推理识别磨机负荷参数等问题,提出一种基于多尺度振动/振声频谱特征自适应提取与选择的磨机负荷参数软测量模型.该方法首先进行多尺度频谱获取,然后基于核潜结构映射和互信息进行多尺度振动和振声频谱特征的自适应提取和选择,最后采用同步聚类算法、Madani模糊模型以及基于分支定界和自适应加权融合算法的选择性集成学习策略构建磨机负荷参数软测量模型.通过实验球磨机验证了所构建的软测量模型能够模拟运行专家的模糊推理机制,具有较好的建模精度.
来源：2019年第12期
《控制与决策》期刊编辑部
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