一种多尺度球磨机筒体振动频谱分析与建模方法
来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2015年第3期
论文作者:刘卓 柴天佑 汤健
文章页码:305 - 308
关键词:多尺度频谱;经验模态分解(EMD);偏最小二乘算法(PLS);筒体振动;磨机负荷;
摘 要:针对基于传统快速傅里叶变换获得的单尺度筒体振动频谱难以有效揭示磨机研磨机理和筒体振动信号组成,以及现有文献中经验模态分解(EMD)技术预测精度低的问题,提出了基于偏最小二乘算法的多尺度筒体振动频谱分析与建模方法.该方法首先采用经验模态分解技术将筒体振动信号分解为具有不同时间尺度的内禀模态函数(IMF),接着通过傅里叶变换获得多尺度频谱,最后采用基于偏最小二乘算法的潜变量贡献率分析和选择不同尺度频谱,并建立融合不同尺度频谱的磨机负荷参数软测量模型.采用实验球磨机的实验数据仿真验证了所提方法的有效性.
刘卓1,柴天佑1,汤健2
1. 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室2. 中国人民解放军92941部队
摘 要:针对基于传统快速傅里叶变换获得的单尺度筒体振动频谱难以有效揭示磨机研磨机理和筒体振动信号组成,以及现有文献中经验模态分解(EMD)技术预测精度低的问题,提出了基于偏最小二乘算法的多尺度筒体振动频谱分析与建模方法.该方法首先采用经验模态分解技术将筒体振动信号分解为具有不同时间尺度的内禀模态函数(IMF),接着通过傅里叶变换获得多尺度频谱,最后采用基于偏最小二乘算法的潜变量贡献率分析和选择不同尺度频谱,并建立融合不同尺度频谱的磨机负荷参数软测量模型.采用实验球磨机的实验数据仿真验证了所提方法的有效性.
关键词:多尺度频谱;经验模态分解(EMD);偏最小二乘算法(PLS);筒体振动;磨机负荷;