针对球磨机在磨矿过程中负荷靠经验难以准确判断的问题,提出了一种基于改进的经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)-多尺度熵和核极限学习机(KELM)的球磨机负荷识别方法.首先,针对筒体振动信号的多样性和复杂性特点,对EWT频谱分割方法进行改进,通过构建信号仿真模型,比较EWT、EMD的分解效果,证明该方法的有效性.再将不同负荷状态下的筒体振动信号用改进的EWT算法进行分解得到内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF),接着,对分解后的IMF分量进行相关性分析得到敏感分量进行重构;最后,将重构信号的多尺度熵作为表征磨机不同负荷状态的特征向量,并计算多尺度熵偏均值.结果表明:三种负荷信号的多尺度熵及多尺度熵偏均值都存在明显的差异,关系表现为:欠负荷>正常负荷>过负荷.将提取的多维特征向量进行归一化处理并作为KELM的输入,磨机负荷状态作为输出,利用核排列(kernel target alignment,KTA)算法优化核参数,建立磨机负荷状态识别最优模型;通过磨矿实验验证了方法的可行性,相比SVM整体识别率提高了3.4％,且对于EMD-多尺度熵、EWT-多尺度熵分别提高了12.3％、8.9％.
磨机负荷 经验小波变换 优化 KELM 计算机模拟 模型预测控制