編號：SBJS00920
篇名：基于PCA-PSO-SVM的球磨機負荷預測研究
作者：馮先丁 魏鏡弢 吳張永 錢杰 浦友尚
關鍵詞： 球磨機 磨音信號 信號處理 Welch功率譜分析 主元分析法 粒子群算法 支持向量機 負荷預測
機構： 昆明理工大學機電工程學院
摘要： 球磨機是磨礦生產中的主要設備,但其運行時的內部負荷無法被直接檢測,因此難以對負荷進行實時有效地控制,導致磨礦效率受到影響。針對此問題,文中通過磨礦實驗采集球磨機磨音信號,對信號進行Welch功率譜分析,研究了磨音頻譜信息與球磨機負荷之間的關系。利用PCA對功率譜進行特征提取,為球磨機負荷預測提供外部特征信息。然后,采用PSO對SVM相關參數(shù)進行尋優(yōu)并建立PCA-PSO-SVM球磨機負荷預測模型。研究結果表明,該球磨機預測模型的預測均方根誤差為1.1443,平均絕對誤差為0.9125,平均百分比誤差為2.7979%,證明了該模型對球磨機負荷預測的有效性和穩(wěn)定性。
