本發(fā)明公開了一種基于虛擬樣本的磨機負荷參數(shù)軟測量方法,所述方法首先采用集成經(jīng)驗模態(tài)分解技術(shù)(EEMD)獲得磨機筒體振動及振聲樣本信號的多尺度時域子信號,進行進一步處理后獲得具有不同時間尺度的高維譜數(shù)據(jù);接著基于這些高維譜數(shù)據(jù)采用改進的選擇性集成核偏最小二乘方法(IGASEN-KPLS)構(gòu)建基于可行性的規(guī)劃(FBP)模型,并基于先驗知識和FBP模型產(chǎn)生新的虛擬樣本;然后將其與真實訓練樣本混合后得到混合建模樣本,并采用基于互信息(MI)的特征選擇方法進行多尺度譜特征的自適應(yīng)選擇,采用這些選擇的譜特征構(gòu)建軟測量模型,并進行軟測量。
聲明:
“基于虛擬樣本的磨機負荷參數(shù)軟測量方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)