[发明专利]球磨机料位预测方法

权利要求书

1.一种球磨机料位预测方法，其特征在于，包括：

向球磨机滚筒中填充物料，采集球磨机在不同料位的振动信号X^s及振声信号X^v；

根据采集到的振动信号X^s及振声信号X^v计算振动信号X^s及振声信号X^v的特征参数；

将振动信号X^s及振声信号X^v的特征参数作为TBM模型的输入，训练TBM模型，通过多次训练，在使TBM模型的优化函数取最小值时，建立振动信号X^s及振声信号X^v的特征参数与预测料位的TBM模型，并通过特征参数计算预测料位；具体包括：

在训练集中寻找k个最邻近样本并得到每个样本对应的信度，第k个样本对应的信度为其中，Φ(d)＝γexp(-d²)，d＝g(x-x_i)²，x_i为邻近值，x为训练集中的样本，γ为常数；

对计算得到的k个信度进行DS合成，合成结果为：

根据DS合成结果计算预测料位，计算结果为：

重复前述步骤，当优化函数的值w达到最小值时，得到参数g，并计算得到预测料位。

2.根据权利要求1所述的球磨机料位预测方法，其特征在于，在根据采集到的振动信号X^s及振声信号X^v计算振动信号X^s及振声信号X^v的特征参数的步骤中，包括步骤：

对输入的振动信号X^s及振声信号X^v进行预处理，得到振动信号X^s及振声信号X^v的分帧信号；预处理方式包括：预加重、分帧和加窗处理；

对预处理后的每帧信号进行FFT变换，将时域信号x^s(n)、x^v(n)转换为频域信号x^s(k)、x^v(k)，再计算其模的平方得到能量谱P^s(k)、P^v(k)；

对所得能量谱P^s(k)、P^v(k)进行Mel滤波，并取对数，得到：

其中，其中L为滤波器个数，H_i(k)、H_j(k)三角滤波器的传递参数；

对梅尔滤波的结果进行离散余弦变换，得到MFCC系数A(n)作为振动信号X^s及振声信号X^v的特征参数，计算公式为

3.根据权利要求1所述的球磨机料位预测方法，其特征在于，TBM模型训练的优化函数为

其中是预测料位，y是真实料位。

4.根据权利要求1所述的球磨机料位预测方法，其特征在于，在采集球磨机在相应料位的振动信号X^s及振声信号X^v的步骤中，是通过传感器采集球磨机筒壁或者轴承上的振动信号，及通过安装在球磨机周围麦克风采集振声信号。

5.根据权利要求4所述的球磨机料位预测方法，其特征在于，通过传感器和麦克风采集的振动信号和振声信号在计算振动信号X^s及振声信号X^v的特征参数之前，将振动信号和振声信号通过模数转换转换为数字信号。

6.根据权利要求1所述的球磨机料位预测方法，其特征在于，在得到预测料位后，采用均方根误差(RMSE)作为模型性能评价指标，判断预测料位结果的准确性；其中，均方根误差(RMSE)的计算公式为：

式中，和y_i分别表示第i个样本的料位估计值和实际值，N为在线测试样本个数。