基于云推理信息融合的球磨機(jī)料位軟測量.pdf

1、鋼球磨煤機(jī)是國內(nèi)廣泛用于火力發(fā)電廠制粉系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備。其是否能夠正常運(yùn)行并且是否運(yùn)行在最佳工況是影響制粉系統(tǒng)工作效率的重要因素。因此，球磨機(jī)料位的準(zhǔn)確測量是實現(xiàn)優(yōu)化控制、安全生產(chǎn)和節(jié)能降耗的關(guān)鍵。
　　由于球磨機(jī)一般工作在旋轉(zhuǎn)和密閉狀態(tài)，無法直接進(jìn)行料位測量，一般通過間接法進(jìn)行檢測。根據(jù)軟測量思想，可以通過建立輔助變量及其特征參數(shù)與主導(dǎo)變量之間的模型來估計待測變量的值。研究發(fā)現(xiàn)，球磨機(jī)噪音信號及振動信號是與球磨機(jī)料位變化密切相關(guān)的

2、變量，所以本研究以球磨機(jī)噪音信號及振動信號作為輔助變量，建立軟測量模型。在對軟測量模型輸入輔助信號進(jìn)行分析與處理時，常用的是功率譜分析方法，本文引入梅爾頻率倒譜系數(shù)，它是基于人耳聽覺特性提出的，能夠更好的模擬人耳對球磨機(jī)噪音信號的識別，并且具有計算方便且實用性較強(qiáng)的優(yōu)點，為實現(xiàn)通過球磨機(jī)噪音信號反映料位提供了可靠依據(jù)。
　　通過對球磨機(jī)的振動和振聲信號進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其具有強(qiáng)隨機(jī)和不確定性的特點，因此本文引入云模型，它對不確定性問題

3、具有很強(qiáng)的處理能力。云模型系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)輸入論域到輸出論域的函數(shù)映射，并且以云理論為基礎(chǔ)的虛擬云、綜合云算法可以解決規(guī)則缺失及規(guī)則精簡的問題。
　　針對單一信息反映料位的局限性，以球磨機(jī)噪音信號及振動信號作為系統(tǒng)輸入，采用基于二維云模型不確定性推理信息融合的方法建立球磨機(jī)料位軟測量系統(tǒng)。本文的主要研究工作包括:
　　(1)針對加速度傳感器和音頻傳感器采集到球磨機(jī)軸承振動信號和噪聲信號，分別采用功率譜分析方法和MFCC方法進(jìn)行信

4、號處理與分析;
　　(2)根據(jù)逆向云算法得到構(gòu)建云推理系統(tǒng)前件的概念云模型數(shù)值特征，并結(jié)合推理機(jī)制給出相應(yīng)的后件云參數(shù)，完成云推理規(guī)則庫的建立;
　　(3)以單獨的音頻信號或振動信號作為輔助變量，采用一維云推理建立軟測量模型，并利用虛擬云算法完成不充足樣本類下的稀疏規(guī)則推理;
　　(4)以兩個傳感器下的信號為輔助變量，結(jié)合二維云推理建立軟測量系統(tǒng)，實現(xiàn)信息融合，并利用綜合云算法進(jìn)行規(guī)則精簡。
　　實驗結(jié)果表明，二