權利要求書： 1.一種基于參考信息的球磨機礦漿濃度預測方法，其特征在于，包括：S1：在濕式球磨機筒體表面設置多個振動傳感器，采集不同工況下的球磨機振動信號；
S2：對S1中所獲得的振動信號進行時頻轉換，得到多個源域數據和目標域數據；
S3：將從S2中得到的多個源域數據和目標域數據輸入公共特征提取模塊中，提取富含動態信息的公共特征；
S4：將從S2中得到的多個源域數據和目標域數據輸入特殊特征提取模塊中，提取各個源域的特殊特征；
S5：將從S3和S4中獲得的特征輸入回歸模塊中，得到源域的礦漿濃度預測值；
S6：采用源域的標簽值和從S1、S2、S3和S4中獲得的數據構建損失函數，通過最小化損失函數訓練網絡；
S7：將目標域數據輸入訓練好的網絡，輸出多個礦漿濃度的預測值，求預測值的均值得到最終的預測值。
2.根據權利要求1所述的基于參考信息的球磨機礦漿濃度預測方法，其特征在于，所述步驟S2中，多個源域數據是指從不同工況中采集的帶球磨機礦漿濃度真值的球磨機數據，共有N個，N的取值根據實際工業過程中所獲得的球磨機工況數據的個數確定；
目標域數據是指實際過程中需要預測的球磨機數據。
3.根據權利要求1所述的基于參考信息的球磨機礦漿濃度預測方法，其特征在于，所述S3中，公共特征提取模塊為長短期記憶網絡。
4.根據權利要求2所述的基于參考信息的球磨機礦漿濃度預測方法，其特征在于，所述S4中，特殊特征提取模塊包括信息提取模塊和特征提取模塊，多個源域數據和目標域數據先輸入信息提取模塊，再將信息提取模塊提取后的特征輸入特征提取模塊。
5.根據權利要求3所述的基于參考信息的球磨機礦漿濃度預測方法，其特征在于，所述信息提取模塊為長短期記憶網絡。
6.根據權利要求3所述的基于參考信息的球磨機礦漿濃度預測方法，其特征在于，所述特征提取模塊包括N個結構相同但參數不同的子網絡，將信息提取模塊輸出的N個源域和目標域的特征分別輸入不同的子網絡中，所述子網絡包括一維卷積層，池化窗口大小為2的最大池化和批標準化。
7.根據權利要求1所述的基于參考信息的球磨機礦漿濃度預測方法，其特征在于，所述S5包括，S5.1：在特征融合部分，給從S3和S4中得到的公共特征和特殊特征賦予權重，得到融合特征；
S5.2：將從S5.1中得到的融合特征
聲明：
“基于參考信息的球磨機礦漿濃度預測方法” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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編輯：中冶有色網
來源：太原理工大學
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2025年08月05日 ~ 07日 
