基于筒體表面拋落和滑動區振動信號的磨機負荷檢測方法技術

本發明專利技術公開了一種基于筒體表面拋落和滑動區振動信號的磨機負荷檢測方法，用以解決長期以來火電廠磨機負荷難以準確檢測的問題；本發明專利技術通過對磨機內部的研磨機理進行分析，選取拋落區和滑動區的振動信號作為研究對象；依據功率譜重心，對振動頻譜進行特征頻段選取和特征信息提取；然后利用重構支持向量算法并基于最小二乘支持向量機建立具有復雜度低、精確度高的預測模型；最后，對各個振動信號的預測估計值進行一致性檢驗和數據融合，從而避免個別振動傳感器故障引起的預測值錯誤。本方法提出的磨機負荷軟測量方法，能夠確保在測量過程中獲得良好的準確度和靈敏度，為磨機的準確監測提供了保障。

Mill load detection method based on vibration signal of cylinder surface drop zone and sliding zone

The invention discloses a method for detecting the surface of the cylinder mill load drop zone and vibration signal based on the sliding area, to solve the long-standing problem of mill load accurately detecting; the invention through the analysis of the internal mechanism of grinding mill, select the drop zone and vibration signal of the sliding zone as the research object based on the power spectrum; focus on vibration spectrum to extract feature band selection and feature information; and then use the support vector reconstruction algorithm and least squares support vector machine is established with complex prediction model based on low degree and high accuracy; finally, to predict the vibration signal estimate consistency test and data fusion, so as to avoid the error prediction the value of vibration caused by individual sensor fault. The proposed method can ensure the accuracy and sensitivity in the measurement process, and provide a guarantee for the accurate monitoring of the mill.

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種筒式磨機負荷的軟測量方法，具體涉及一種基于筒體表面拋落區和滑動區振動信號的磨機負荷檢測方法。
技術介紹
在火力發電廠中，筒式低速球磨機是制粉系統中的常用設備。由于筒式鋼球磨煤機對煤種的適應性強的特點，目前仍是國內應用最廣的一種磨煤機。磨煤機是制粉系統的關鍵設備，它能否工作在最佳工況，直接關系到制粉系統的工作效率。而磨機負荷的準確監測是實現實時調整磨機運行參數，優化當前運行工況的必要手段。由于磨機工作環境差，粉塵污染大，內部環境惡劣，因此無法直接測量，只能通過間接法檢測。目前，應用較多的磨機負荷檢測方法有磨音法、振動法以及功率法。現有磨音法是通過單個聲音傳感器簡單檢測磨機噪聲聲強來判斷其負荷，缺點是檢測精度不高，未能有效去除背景噪聲干擾，特別是當多臺磨機同時在一個車間內運行時，臨近磨機運行時所發出的噪聲會嚴重影響負荷檢測的準確性。振動法是利用磨機運轉時，研磨體和物料偏于磨機的一側，磨機的轉動部分處于嚴重的不平衡狀態，造成不平衡的離心力，并使磨機系統振動，磨機在轉速不變時其振動強度與被磨物料量的多少有關這一特性檢測的；而且基于振動法的負荷監測方法多采用靈敏度較低的軸承振動和筒體振動信號，造成振動法監測的線性度差，準確度不高等問題。功率法的思路是通過測量磨機運行時電機所消耗的功率來判斷磨機內的負荷。在實際應用中，是測量磨機的工作電流。此種方法的不足之處在于工作電流在整個工作過程中，變化不是很大，因為磨機內煤質所占整個球磨機的比重不大，所以導致測量靈敏度低。近年來，對磨機負荷的檢測已經進行了大量的研究，如《基于ANFIS的火電廠磨機負荷檢測的軟測量模型》(司剛全，曹暉，張彥斌等，儀器儀表學報，第4期增刊II，2007，vol.28)，《基于復合式神經網絡的火電廠筒式鋼球磨煤機負荷軟測量》(司剛全，曹暉，張彥斌等，熱力發電，2007，第5期)。《基于神經元網絡的制粉系統球磨機負荷軟測量》(王東風，宋之平)。但是這些方法存在的問題是，都是基于噪聲、軸承振動信號或壓力信號作為參數進行建模，選用的振動信號多是靈敏度低的軸承振動信號，并且只是用來作為建模的輔助變量之一，未能充分的發揮振動信號在磨機負荷檢測中的作用。同時，基于靈敏度高、抗干擾性強的磨機筒體振動信號的磨機負荷檢測也在半自磨上取得應用《Investigationonmeasuringthefilllevelofanindustrialballmillbasedonthevibrationcharacteristicsofthemillshell》(HUANGP,JIAMP,ZHONGBL.)，但是所用的振動信號并不是從磨機振動的物理分析中得出，并且其所采用的建模對象是所有頻率的振動信號，而實際應用中的振動信號的大多數頻段對于磨機負荷檢測沒有意義。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種基于筒體表面拋落區和滑動區振動信號的磨機負荷檢測方法，以克服上述現有技術存在的缺陷，本專利技術采用特征頻段選擇、特征信息提取和基于支持向量重構的最小二乘支持向量機，以及一致性監測和數據融合等技術，從而實現對磨機負荷的準確預測。為達到上述目的，本專利技術采用如下技術方案：一種基于筒體表面拋落區和滑動區振動信號的磨機負荷檢測方法，包括以下步驟：1)在筒體表面安裝若干位于同一水平面的振動傳感器，通過控制采樣時間來采集筒式鋼球磨機拋落區和滑動區的振動信號；2)基于功率譜對獲取的振動信號進行特征頻段選取，并根據功率譜重心和單高斯函數計算自適應加權系數得到表征筒式磨機負荷的振動特征信息；3)對提取到的拋落區和滑動區的振動特征信息分別應用最小二乘支持向量機進行建模，得到初始模型，并基于重構算法對特征信息進行稀疏化，得到復雜度低和穩定性高的稀疏化模型；4)對各個拋落區和滑動區的振動信號建立稀疏化模型，進行負荷預測，再對得到的多組拋落區和滑動區的磨機負荷預測值基于兩正態分布均值差的雙側假設檢驗法進行一致性測度，剔除錯誤預測值；5)在保證各個信號之間的磨機負荷預測值的一致性后，采用最優加權因子算法對磨機負荷預測值進行數據融合，最后得到筒式鋼球磨機的總體負荷預測值。進一步地，所述的振動傳感器分別安裝于距離磨機筒體入口處1/3、1/2、2/3位置，所述拋落區通過安裝在磨機底部的位置識別裝置識別，所述滑動區的識別方法為以拋落區為起始時刻，推遲時間t，t＝1/3×T，T是筒體的旋轉周期，在一個周期內，每個振動傳感器采集兩次振動信號，各振動信號分別表示為1/3處拋落區信號Vibp1，1/3處滑動區信號Vibh1；1/2處拋落區信號Vibp2，1/2處滑動區信號Vibh2；2/3處拋落區信號Vibp3，2/3處滑動區信號Vibh3。進一步地，所述的振動特征信息提取方法是基于功率譜重心和單高斯函數加權系數進行的，具體包括以下步驟：1)功率譜能量計算，首先采集磨機負荷ML從空磨狀態逐漸到滿磨狀態下的振動信號序列{xML(i)(n)；n＝1,2,…,N；i＝1,2,…,I本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于筒體表面拋落區和滑動區振動信號的磨機負荷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：1)在筒體表面安裝若干位于同一水平面的振動傳感器，通過控制采樣時間來采集筒式鋼球磨機拋落區和滑動區的振動信號；2)基于功率譜對獲取的振動信號進行特征頻段選取，并根據功率譜重心和單高斯函數計算自適應加權系數得到表征筒式磨機負荷的振動特征信息；3)對提取到的拋落區和滑動區的振動特征信息分別應用最小二乘支持向量機進行建模，得到初始模型，并基于重構算法對特征信息進行稀疏化，得到復雜度低和穩定性高的稀疏化模型；4)對各個拋落區和滑動區的振動信號建立稀疏化模型，進行負荷預測，再對得到的多組拋落區和滑動區的磨機負荷預測值基于兩正態分布均值差的雙側假設檢驗法進行一致性測度，剔除錯誤預測值；5)在保證各個信號之間的磨機負荷預測值的一致性后，采用最優加權因子算法對磨機負荷預測值進行數據融合，最后得到筒式鋼球磨機的總體負荷預測值。

【技術特征摘要】
1.一種基于筒體表面拋落區和滑動區振動信號的磨機負荷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：1)在筒體表面安裝若干位于同一水平面的振動傳感器，通過控制采樣時間來采集筒式鋼球磨機拋落區和滑動區的振動信號；2)基于功率譜對獲取的振動信號進行特征頻段選取，并根據功率譜重心和單高斯函數計算自適應加權系數得到表征筒式磨機負荷的振動特征信息；3)對提取到的拋落區和滑動區的振動特征信息分別應用最小二乘支持向量機進行建模，得到初始模型，并基于重構算法對特征信息進行稀疏化，得到復雜度低和穩定性高的稀疏化模型；4)對各個拋落區和滑動區的振動信號建立稀疏化模型，進行負荷預測，再對得到的多組拋落區和滑動區的磨機負荷預測值基于兩正態分布均值差的雙側假設檢驗法進行一致性測度，剔除錯誤預測值；5)在保證各個信號之間的磨機負荷預測值的一致性后，采用最優加權因子算法對磨機負荷預測值進行數據融合，最后得到筒式鋼球磨機的總體負荷預測值。2.根據權利要求1所述的一種基于筒體表面拋...

【專利技術屬性】
技術研發人員：司剛全，石建全，李水旺，周舟，賈立新，張彥斌，
申請(專利權)人：西安交通大學，
類型：發明
國別省市：陜西;61