基于振動特征提取的球磨機負荷預測研究.pdf

1、球磨機是物料被破碎之后，再進行粉磨的關鍵設備。球磨機內(nèi)部負荷的變化，將直接影響磨礦的效率。而筒體內(nèi)部猶如黑匣子，負荷無法顯性描述和控制，不能判斷磨機的實際效能。因此，實現(xiàn)磨機內(nèi)部負荷的有效預測，使磨機運行在最佳工況狀態(tài)，是提高選礦效率、降低生產(chǎn)成本的根本任務。
　　本文以Φ330mm×330mm實驗球磨機為研究對象，通過理論分析、數(shù)值模擬、試驗探究相結(jié)合的方法，完成了以下工作：在考慮磨礦過程產(chǎn)品質(zhì)量及能耗影響的基礎上，針對磨機負荷

2、振動信號的特征提取與識別進行了深入研究，實現(xiàn)負荷狀態(tài)參數(shù)的準確預測。主要研究成果如下：
　　(1)通過分析球磨機筒體的載荷運動分布，根據(jù)力平衡原理，確定軸承的振動測量位置；根據(jù)球磨機內(nèi)部介質(zhì)運動分層理論，利用離散單元法 EDEM進行數(shù)值模擬，確定了振動信號的分析周期。針對磨礦過程產(chǎn)品質(zhì)量及能耗的影響，以負荷(填充率、料球比)為試驗參數(shù)，進行磨機負荷試驗分析。從能耗和-200目粒級產(chǎn)品的產(chǎn)率兩個角度，建立“產(chǎn)率比”為評價指標，得到不

3、同負荷參數(shù)的磨礦效率。
　　(2)針對振動信號存在干擾信號成份，采用小波閾值去噪算法對球磨機負荷狀態(tài)的振動信號進行預處理。分析不同小波函數(shù)、分解的尺度、閾值、閾值函數(shù)對小波去噪效果的影響，以信噪比、均方根誤差為評價指標，得到小波閾值去噪的最優(yōu)方案。
　　(3)通過分析球磨機振動信號與負荷參數(shù)的相關性，得到信號時域統(tǒng)計特征；分析負荷參數(shù)與各頻段頻率成分的統(tǒng)計規(guī)律，建立頻域分頻段統(tǒng)計模型，得到信號頻域統(tǒng)計特征。根據(jù)反映磨機負荷狀

4、態(tài)的振動信號特征，構建了峰峰值、均值、標準差值、偏度、峭度及AR模型功率譜特征頻段能量的特征向量，并基于D-S證據(jù)理論建立多特征參數(shù)融合模型，得到不同特征參數(shù)對球磨機負荷識別的貢獻率。
　　(4)分別采用網(wǎng)格搜索與交叉驗證算法(K-fold)、遺傳算法(GA)對支持向量機參數(shù)(C，g)進行優(yōu)化，以最佳性能匹配參數(shù)，建立了基于時域特征、頻域特征的負荷預測模型。通過仿真分析表明：利用 K-SVM、GA-SVM算法，可快速、準確地實現(xiàn)