[发明专利]一种基于小波包能量谱的磨机负荷检测方法

权利要求书

1.一种基于小波包能量谱的磨机负荷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、首先对球磨机的音频信号进行采集，对采集的磨音信号选择小波基函数进行小波包分解和重构，通过小波包三层分解得到各频段的磨音信号；通过小波包分解最后把原始信号分解到独立的频段上，小波包频段的分解规律是：对低频信号分解时，低频部分向左分解，高频部分向右分解；对高频信号分解时，低频信号向右分解，高频信号向左分解；

步骤2、然后计算各频段的磨音信号的能量和磨音声强值；通过各频段内能量和磨音声强值变化得到磨机负荷随给料速度变化最敏感的特征频段；

步骤3、最后在特征频段内建立磨音声强值与磨机料位的关系模型，磨音信号在特征频段的声强值随给料速度的增加而降低，当磨音磨音的声强值较高时，磨机处于空磨状态，磨音信号的声强值较低时，磨机处于饱磨状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于小波包能量谱的磨机负荷检测方法，其特征在于，所述步骤1对球磨机的音频信号进行采集是通过拾音器对磨音信号进行采集，设置磨音采样率为8000Hz，采样点数为4096点。

3.根据权利要求1所述的一种基于小波包能量谱的磨机负荷检测方法，其特征在于，所述小波基函数选择sym10作为小波基函数，小波包分解的二尺度方程如下：

式中：h_k和g_k称为正交镜像滤波器，h_k为低通滤波器系数；g_k为高通滤波器系数；u_n(t)为小波树的第n个节点的信号，t表示时间，k，Z表示整数，u_2n(t)为u_n(t)分解后对用的低频率信号，u_2n+1(t)为u_n(t)所对应的高频率信号；

假设磨音信号的最高频率为fs＝4000Hz，再进行小波包三层分解及重构，小波包分解及重构的公式如下：

小波包分解算法。由求与

小波包重构算法。由与求

式2中：代表分辨率j下的第l个离散细节信号，即该分辨率下的小波变换得到的序列，对应低频部分，代表分辨率j下的第l个离散细节信号，即该分辨率下的小波变换得到的序列，对应高频部分，n为小波树的第n个节点的信号。式3中，分辨率j下的第l个重构信号，h_l-2k为低通滤波器系数；g_l-2k为高通滤波器系数。

4.根据权利要求3所述的一种基于小波包能量谱的磨机负荷检测方法，其特征在于，所述计算各频段的磨音信号的能量具体包括：

计算各频段能量，由于重构信号保留原始信号的各频段信息，当磨机处于不同负荷时，各个频段内的磨音能量信号会产生变化，因此对各节点求能量和总能量；

E＝E_(i,0)+E_(i,1)+…+E_(i,j) (3)

式中i为小波包分解层数，j为小波包分解节点个数，U(i,j)表示重构后各频段的磨音信号,E_(i,j)为子频段的能量，E为各频段能量之和。

5.根据权利要求3所述的一种基于小波包能量谱的磨机负荷检测方法，其特征在于，所述计算各频段的磨音信号声强值具体包括：通过磨音声强来表征磨音能量，声强公式如下：

I_(i,j)＝10lgE_(i,j) (4)

式中，I_(i,j)代表对应频段磨音声强，单位dB，E_(i,j)为对应频段的磨音信号能量。

6.根据权利要求3所述的一种基于小波包能量谱的磨机负荷检测方法，其特征在于，构造能量谱，找出各频段内能量和磨音声强值得到磨机负荷随给料速度变化最敏感的特征频段。能量谱的构造：以各频带声强值为元素构造一个特征向量T：

T＝[I_(3,0),I_(3,1),…,I_(3,7)] (5)。

7.根据权利要求6所述的一种基于小波包能量谱的磨机负荷检测方法，其特征在于，通过构造的能量谱，找出磨音信号的特征频段，特征频段范围为500-2500Hz。在特征频段内建立磨音能量与磨机料位的关系模型，磨音信号在特征频段的声强值随给料速度的增加而降低，当磨音磨音的声强值较高时，磨机处于空磨状态，磨音信号的声强值较低时，磨机处于饱磨状态。