本文關(guān)鍵詞：基于振動特征提取的球磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： 負(fù)荷狀態(tài) 振動特征 特征融合 SVM 負(fù)荷識別

【摘要】：球磨機(jī)是物料被破碎之后,再進(jìn)行粉磨的關(guān)鍵設(shè)備。球磨機(jī)內(nèi)部負(fù)荷的變化,將直接影響磨礦的效率。而筒體內(nèi)部猶如黑匣子,負(fù)荷無法顯性描述和控制,不能判斷磨機(jī)的實(shí)際效能。因此,實(shí)現(xiàn)磨機(jī)內(nèi)部負(fù)荷的有效預(yù)測,使磨機(jī)運(yùn)行在最佳工況狀態(tài),是提高選礦效率、降低生產(chǎn)成本的根本任務(wù)。本文以Φ330mm×330mm實(shí)驗(yàn)球磨機(jī)為研究對象,通過理論分析、數(shù)值模擬、試驗(yàn)探究相結(jié)合的方法,完成了以下工作:在考慮磨礦過程產(chǎn)品質(zhì)量及能耗影響的基礎(chǔ)上,針對磨機(jī)負(fù)荷振動信號的特征提取與識別進(jìn)行了深入研究,實(shí)現(xiàn)負(fù)荷狀態(tài)參數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測。主要研究成果如下:(1)通過分析球磨機(jī)筒體的載荷運(yùn)動分布,根據(jù)力平衡原理,確定軸承的振動測量位置;根據(jù)球磨機(jī)內(nèi)部介質(zhì)運(yùn)動分層理論,利用離散單元法EDEM進(jìn)行數(shù)值模擬,確定了振動信號的分析周期。針對磨礦過程產(chǎn)品質(zhì)量及能耗的影響,以負(fù)荷(填充率、料球比)為試驗(yàn)參數(shù),進(jìn)行磨機(jī)負(fù)荷試驗(yàn)分析。從能耗和-200目粒級產(chǎn)品的產(chǎn)率兩個角度,建立“產(chǎn)率比”為評價指標(biāo),得到不同負(fù)荷參數(shù)的磨礦效率。(2)針對振動信號存在干擾信號成份,采用小波閾值去噪算法對球磨機(jī)負(fù)荷狀態(tài)的振動信號進(jìn)行預(yù)處理。分析不同小波函數(shù)、分解的尺度、閾值、閾值函數(shù)對小波去噪效果的影響,以信噪比、均方根誤差為評價指標(biāo),得到小波閾值去噪的最優(yōu)方案。(3)通過分析球磨機(jī)振動信號與負(fù)荷參數(shù)的相關(guān)性,得到信號時域統(tǒng)計(jì)特征;分析負(fù)荷參數(shù)與各頻段頻率成分的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,建立頻域分頻段統(tǒng)計(jì)模型,得到信號頻域統(tǒng)計(jì)特征。根據(jù)反映磨機(jī)負(fù)荷狀態(tài)的振動信號特征,構(gòu)建了峰峰值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差值、偏度、峭度及AR模型功率譜特征頻段能量的特征向量,并基于D-S證據(jù)理論建立多特征參數(shù)融合模型,得到不同特征參數(shù)對球磨機(jī)負(fù)荷識別的貢獻(xiàn)率。(4)分別采用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證算法(K-fold)、遺傳算法(GA)對支持向量機(jī)參數(shù)(C,g)進(jìn)行優(yōu)化,以最佳性能匹配參數(shù),建立了基于時域特征、頻域特征的負(fù)荷預(yù)測模型。通過仿真分析表明:利用K-SVM、GA-SVM算法,可快速、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)SVM參數(shù)的優(yōu)化,及磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測。通過以上研究表明,考慮磨礦過程產(chǎn)品質(zhì)量及能耗影響的負(fù)荷狀態(tài)參數(shù)的預(yù)測,對提高磨機(jī)的磨礦效率具有積極的指導(dǎo)作用。
【關(guān)鍵詞】：負(fù)荷狀態(tài) 振動特征 特征融合 SVM 負(fù)荷識別
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD453
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.1.1 課題研究背景9-10
• 1.1.2 課題研究目的及意義10
• 1.2 磨機(jī)負(fù)荷與磨礦效率的關(guān)系10-11
• 1.3 單、多因素檢測磨機(jī)負(fù)荷的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3.1 單因素檢測負(fù)荷的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.2 多因素檢測負(fù)荷的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 磨機(jī)負(fù)荷特征提取與預(yù)測研究現(xiàn)狀13-15
• 1.5 磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測存在的問題及發(fā)展趨勢15-16
• 1.6 本課題主要研究內(nèi)容16-17
• 第二章 磨礦負(fù)荷試驗(yàn)分析及振動采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)17-31
• 2.1 球磨機(jī)磨礦實(shí)驗(yàn)分析17-20
• 2.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備的選擇17-18
• 2.1.2 實(shí)驗(yàn)原料的配制18-19
• 2.1.3 磨礦負(fù)荷實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)19-20
• 2.2 振動信號采集系統(tǒng)搭建20-26
• 2.2.1 振動信號采集系統(tǒng)20-22
• 2.2.2 軸承振動反映球磨機(jī)負(fù)荷的機(jī)理分析22-23
• 2.2.3 振動信號分析周期的確定23-25
• 2.2.4 振動信號測點(diǎn)確定25-26
• 2.3 球磨機(jī)負(fù)荷形式及預(yù)測指標(biāo)的確立26-30
• 2.3.1 磨機(jī)負(fù)荷對磨礦能耗的影響分析26-27
• 2.3.2 磨機(jī)負(fù)荷對產(chǎn)品粒級的影響分析27-28
• 2.3.3 磨機(jī)最佳負(fù)荷的確立與劃分28-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第三章 基于小波閾值去噪的磨機(jī)振動信號預(yù)處理31-42
• 3.1 小波閾值去噪的振動信號處理方法31-34
• 3.1.1 小波函數(shù)的選擇32
• 3.1.2 小波分解尺度的確定32
• 3.1.3 閾值的選取32-33
• 3.1.4 閾值函數(shù)的確定33-34
• 3.2 小波閾值去噪效果分析及評價34-35
• 3.2.1 評價指標(biāo)的建立34
• 3.2.2 噪聲基準(zhǔn)的建立34-35
• 3.3 不同影響因素對小波閾值去噪效果的性能分析35-41
• 3.3.1 小波函數(shù)對去噪效果的影響分析36-39
• 3.3.2 小波分解尺度對去噪效果的影響分析39-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第四章 反映磨機(jī)負(fù)荷的振動特征信號的提取研究42-63
• 4.1 基于振動信號時域統(tǒng)計(jì)特征的提取42-48
• 4.1.1 時域分析方法的設(shè)計(jì)與選取42-43
• 4.1.2 振動信號時域特征提取43-48
• 4.2 基于AR模型的振動信號頻域特征提取48-57
• 4.2.1 AR模型的建立與求解49-50
• 4.2.2 AR模型最佳階數(shù)的確定50-52
• 4.2.3 AR模型功率譜估計(jì)及分析52-54
• 4.2.4 振動信號頻域特征提取54-57
• 4.3 多振動特征參數(shù)融合的特征向量構(gòu)建57-62
• 4.3.1 單特征參數(shù)的特征向量模型57-58
• 4.3.2 多特征參數(shù)的特征向量模型58-59
• 4.3.3 振動特征參數(shù)貢獻(xiàn)的權(quán)重分析59-62
• 4.4 本章小結(jié)62-63
• 第五章 基于SVM參數(shù)優(yōu)化的球磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測研究63-77
• 5.1 基于SVM的磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測63-67
• 5.1.1 負(fù)荷預(yù)測SVM模型的建立63-66
• 5.1.2 SVM參數(shù)對預(yù)測精度的影響分析66-67
• 5.2 球磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)樣本計(jì)算67-68
• 5.3 基于交叉驗(yàn)證與網(wǎng)格搜索的磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測68-72
• 5.3.1 SVM預(yù)測模型參數(shù)優(yōu)化步驟69-70
• 5.3.2 磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測仿真結(jié)果分析70-72
• 5.4 基于遺傳算法的磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測72-76
• 5.4.1 SVM預(yù)測模型參數(shù)優(yōu)化步驟72-73
• 5.4.2 磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測仿真結(jié)果分析73-76
• 5.5 本章小結(jié)76-77
• 第六章 總結(jié)與展望77-79
• 6.1 全文總結(jié)77-78
• 6.2 研究展望78-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 致謝83-84
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果84-85

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：767373