[发明专利]一种基于EEMD的湿式球磨机负荷参数集成建模方法

权利要求书

1.一种基于EEMD的湿式球磨机负荷参数集成建模方法，其特征在于，所述方法包括基于集合经验模态自适应分解获取非线性非平稳筒体振动、振声信号本征模态函数（IMFs）及其频谱，利用区间偏最小二乘（iPLS）方法提取反映球磨机负荷参数变化的本征模态函数局部频谱特征，与电流信号融合，基于极限学习机（ELM）方法建立磨矿浓度、填充率和料球比磨机负荷参数集成模型，对球磨机振动、振声信号进行EEMD分解，首先对振动、振声信号进行预处理，剔除偏差较大的离群点得到振动数据                                               和振声数据；然后采用EEMD将和自适应的分解为本征模态函数和；将振动、振声本征模态函数IMF频谱进行iPLS特征选择，具体步骤如下：

(1) 将频谱分为个等宽的子区间，；

(2) 采用非线性迭代偏最小二乘算法（NIPALS）在每个子区间分别建立磨机负荷参数局部偏最小二乘回归模型，算法表示为                           

其中矩阵，分别表示IMF频谱区间和输出磨机负荷参数的负荷向量，是权值矩阵，为内部模型对角系数矩阵，；第个磨机负荷参数，在IMF的第个特征频段iPLS模型输出为；                                                        

(3) 分析各IMF频谱子区间模型，采用交叉校验均方根误差(RMSECV)，比较各子区间局部模型精度，取精度最高的局部模型所在区间为入选频段。

2.根据权利要求1所述的一种基于EEMD的湿式球磨机负荷参数集成建模方法，其特征在于，所述对IMF特征频谱进行ELM集成建模，基于本征模态函数的振动和振声的特征频段和电流相融合作为输入变量，设为多传感器信息数据，，以作为模型的输出变量，隐含层节点为Hn，激励函数为的SLFN统一模型为，其中是连接第个隐含层节点的输入权值，是第个隐含层节点的偏差，是隐含层节点的输出权值， 表示和的内积，集成模型对各磨机负荷参数的预报结果可表示为 ，其中，表示集成模型对第个磨机负荷参数的预报值，为成员模型个数，表示第个子模型的权值，表示第个子模型对第个负荷参数的预报结果。