本發明公開了一種基于虛擬樣本的磨機負荷參數軟測量方法,所述方法首先采用集成經驗模態分解技術(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據;接著基于這些高維譜數據采用改進的選擇性集成核偏最小二乘方法(IGASEN-KPLS)構建基于可行性的規劃(FBP)模型,并基于先驗知識和FBP模型產生新的虛擬樣本;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選擇,采用這些選擇的譜特征構建軟測量模型,并進行軟測量。
聲明:
“基于虛擬樣本的磨機負荷參數軟測量方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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