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国际刊号:1004-6801
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基于ASOS-ELM的湿式球磨机负荷软测量方法
Soft Measurement Method of Wet Ball Mill Load Based on ASOS-ELM
  
DOI:10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2020.01.027
中文关键词:  磨机负荷  极限学习机  共生生物搜索  软测量
英文关键词:mill load  extreme learning machine (ELM)  ameliorated symbiotic organisms search (ASOS)  soft measurement
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51464017);江西省教育厅科技重点资助项目(GJJ150618)
作者单位
蔡改贫,赵小涛,张丹荣,宗路 (江西理工大学机电工程学院 赣州341000) 
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中文摘要:
      针对湿式球磨机在磨矿过程中内部负荷靠专家经验难以准确预测的问题,提出一种基于改进的共生生物搜索 (ameliorated symbiotic organisms search, 简称ASOS) 极限学习机(extreme learning machine, 简称ELM)的磨机负荷软测量方法。首先,利用ELM算法建立磨机负荷软测量模型,运用ASOS算法优化软测量模型的隐含层参数;其次,以筒体振动与振声信号的特征信息构建磨机负荷特征向量,并将其作为软测量模型的输入,将磨机负荷参数作为输出;最后,通过磨矿负荷检测实验和对比分析表明,磨机负荷软测量模型的负荷参数预测准确率较高,泛化能力较强,为磨机磨矿效率的提高及控制优化提供了有益的指导。
英文摘要:
      Aim to solve the problem that the internal load of a wet ball mill is difficult to be accurately predicted by expert experience in the grinding process, a soft measurement method of grinding load based on ameliorated symbiotic organisms search (ASOS)-extreme learning machine (ELM) is proposed. Firstly, the soft measurement model of mill load is established by the ELM algorithm. Symbiotic organisms search (ASOS) algorithm is used to optimize the hidden layer parameters of soft sensor model. The characteristic vector of mill load is constructed with the characteristic information of cylinder vibration and vibration sound signal. The mill load parameter is the output. The grinding load test experiment and comparative analysis show that the load parameter of the mill load soft measurement model has higher prediction accuracy and higher generalization ability, which provides useful guidance for the improvement of mill grinding efficiency and control optimization.
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