[发明专利]一种基于模糊推理的磨机负荷参数软测量方法

说明书

本发明基于模拟领域专家“听音识别”磨机负荷参数的思路，提出了基于模糊推理的磨机负荷参数选择性集成软测量方法。分别采用多组分信号分解算法模拟人耳带通滤波能力实现筒体振动信号的多尺度自适应分解，采用潜变量特征提取的方法模拟人脑对频谱特征的提取能力，采用模糊推理集成模型模拟专家的逻辑规则推理能力，从而完成对领域专家的逐层认知、不确定性推理以及选择性信息融合过程的模拟，并通过实验验证了所提方法的可行性和有效性。本发明可以提高磨机负荷参数软测量的精确性。

技术领域

本发明涉及软测量领域，具体涉及一种基于模糊推理的磨机负荷参数软测量方法。

背景技术

磨矿过程是选矿生产过程的“瓶颈”作业，其作用是将破碎后的原矿通过大型旋转机械设备(球磨机)研磨成粒度合格的矿浆，为后续选矿过程提供原料。球磨机的运转率和效率常常决定了磨矿过程甚至选矿全流程的生产效率和指标(参见文献1：陈剑锋，肖飞凤.球磨机的发展方向综述[J],中国矿业，2006,15(8):94-98.)。准确检测磨机负荷是实现磨矿过程优化控制和节能降耗的关键。工业界通常采用磨机研磨过程中产生的机械振动/振声及磨机电流等多源信号对磨机负荷进行间接测量(参见文献2：汤健,赵立杰,岳恒,柴天佑.磨机负荷检测方法研究综述[J].控制工程,2010,17(5):565-570.以及文献3：TangJian,Chai Tian-you,Yu Wen,Zhao Li-jie.Modeling Load Parameters of Ball Millin Grinding Process Based on Selective Ensemble Multisensor Information[J].IEEE Tranzaction on Automation Science and Engineering,2013,10(3):726-740.)，并且在采用干式球磨机的水泥、火电等行业中成功应用。

优秀领域专家能够借助工业现场多源信息和多年积累的经验知识，凭借“人脑模型”有效地判别所熟悉的特定磨机的负荷及其内部参数状态，进而调整操作变量保证生产。面向干式球磨机，司刚全等人申请了融合筒体振动和振声信号的负荷检测方法和装置(参见文献4：司刚全,曹晖,张彦斌,贾立新.基于多传感器融合的筒式钢球磨机负荷检测方法及装置[P],中国,2007.)，并提出了基于神经模糊推理系统的软测量方法(参见文献5：司刚全,曹晖,张彦斌,马西奎.基于ANFIS的火电厂磨机负荷检测的软测量模型[C].中国仪器仪表与测控技术交流大会论文集(二),成都，2007.)。针对云模型的不确定性推理能够模拟人类思维进行不确定性语言概念转换的特点，文献6(阎高伟,龚杏雄,李国勇.基于振动信号和云推理的球磨机负荷软测量[J].控制与决策,2014,29(6):1109-1115.)提出了基于云模型利用磨机轴承振动对干式球磨机料位进行概念表示和推理测量的方法，并在小型实验球磨机上进行验证实验。