| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-43页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 磨机负荷软测量建模研究现状 | 第15-23页 |
| 1.2.1 不同类型磨机的磨机负荷仪表检测方法 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于机械振动/振声的数据驱动软测量方法 | 第16-20页 |
| 1.2.3 融合机械振动/振声和其它工业过程数据的软测量方法 | 第20-23页 |
| 1.2.4 基于数据提取模糊规则的磨机负荷软测量方法 | 第23页 |
| 1.3 混合集成建模研究现状 | 第23-24页 |
| 1.4 基于振动信号的旋转机械设备状态监控研究现状 | 第24-29页 |
| 1.4.1 旋转机械设备状态监控方法研究现状 | 第25-26页 |
| 1.4.2 基于振动信号的旋转机械运行状态研究 | 第26-29页 |
| 1.5 基于模糊规则的工业过程建模研究现状 | 第29-37页 |
| 1.5.1 软测量与模糊推理模型概述 | 第29-33页 |
| 1.5.2 基于数据提取知识的模糊推理模型 | 第33-35页 |
| 1.5.3 基于过程机理知识的模糊推理模型 | 第35-36页 |
| 1.5.4 基于模糊推理与其它方法的混合模型 | 第36-37页 |
| 1.6 选择集成建模研究现状 | 第37-40页 |
| 1.7 存在的问题和本文的主要工作 | 第40-43页 |
| 第2章 磨矿过程磨机负荷动态特性分析与负荷软测量策略 | 第43-81页 |
| 2.1 磨矿过程描述 | 第43-49页 |
| 2.1.1 选矿流程 | 第43-44页 |
| 2.1.2 磨矿流程 | 第44-46页 |
| 2.1.3 球磨机 | 第46-49页 |
| 2.2 磨机负荷的定义及其测量难度分析 | 第49-53页 |
| 2.2.1 磨机负荷的定义 | 第49-50页 |
| 2.2.2 磨机负荷检测的重要性 | 第50-51页 |
| 2.2.3 磨机负荷的测量难度分析 | 第51-53页 |
| 2.3 磨机负荷参数的定义及特性分析 | 第53-72页 |
| 2.3.1 磨机负荷参数定义 | 第53-54页 |
| 2.3.2 磨机负荷参数计算公式 | 第54-55页 |
| 2.3.3 磨机负荷参数的特性分析 | 第55-72页 |
| 2.3.3.1 磨机研磨过程分析 | 第55-59页 |
| 2.3.3.2 磨机负荷参数与筒体振动相关性分析 | 第59-68页 |
| 2.3.3.3 磨机负荷参数与磨机振声的相关性分析 | 第68-72页 |
| 2.4 磨机负荷软测量策略及其功能描述 | 第72-80页 |
| 2.4.1 基于磨机负荷参数的磨机负荷模型 | 第72-75页 |
| 2.4.2 磨机负荷软测量的结构与各组成部分功能描述 | 第75-80页 |
| 2.4.2.1 多尺度频谱的特征提取与特征选择功能描述 | 第75-76页 |
| 2.4.2.2 磨机负荷参数软测量模型功能描述 | 第76-78页 |
| 2.4.2.3 磨机负荷混合集成模型功能描述 | 第78-80页 |
| 2.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第3章 多尺度振动频谱的特征提取与特征选择 | 第81-119页 |
| 3.1 问题描述 | 第81-83页 |
| 3.2 预备知识 | 第83-98页 |
| 3.2.1 振动信号处理技术 | 第83-92页 |
| 3.2.1.1 快速傅里叶变换(FFT) | 第83-87页 |
| 3.2.1.2 小波分析方法 | 第87-90页 |
| 3.2.1.3 经验模态分解(EMD)方法 | 第90-92页 |
| 3.2.2 基于主元分析(PCA)特征提取方法 | 第92-95页 |
| 3.2.3 基于互信息(MI)的特征选择方法 | 第95-97页 |
| 3.2.4 支持向量机(SVM)建模 | 第97-98页 |
| 3.3 多尺度振动频谱的特征提取与特征选择方法 | 第98-105页 |
| 3.3.1 特征提取与特征选择策略 | 第98-99页 |
| 3.3.2 特征提取与特征选择算法 | 第99-105页 |
| 3.3.2.1 多尺度振动频谱转换 | 第99-101页 |
| 3.3.2.2 基于KPCA的多尺度振动频谱特征提取 | 第101-102页 |
| 3.3.2.3 基于互信息的多尺度振动频谱特征选择 | 第102页 |
| 3.3.2.4 输入特征及学习参数组合优化 | 第102-105页 |
| 3.4 实验研究 | 第105-118页 |
| 3.4.1 实验球磨机与实验实施 | 第105-107页 |
| 3.4.2 实验球磨机筒体振动频谱分析 | 第107-112页 |
| 3.4.2.1 空砸(球负荷)时多尺度频谱分析 | 第107-108页 |
| 3.4.2.2 水磨(球、水负荷)时多尺度频谱分析 | 第108-109页 |
| 3.4.2.3 湿式研磨工况下的多尺度频谱分析 | 第109-112页 |
| 3.4.3 多尺度筒体振动频谱特征选择与特征提取 | 第112-117页 |
| 3.4.3.1 多尺度振动频谱特征选择结果 | 第113-114页 |
| 3.4.3.2 多尺度振动频谱特征提取结果 | 第114-115页 |
| 3.4.3.3 多尺度振动频谱特征组合优化结果 | 第115-117页 |
| 3.4.4 不同湿式球磨机负荷参数建模方法结果比较 | 第117-118页 |
| 3.5 本章小结 | 第118-119页 |
| 第4章 基于多尺度振动和振声频谱特征的磨机负荷参数软测量 | 第119-161页 |
| 4.1 问题描述 | 第119-121页 |
| 4.2 预备知识 | 第121-131页 |
| 4.2.1 基于PLS/KLPS的特征提取方法 | 第121-124页 |
| 4.2.2 模糊建模方法 | 第124-126页 |
| 4.2.3 选择性集成建模与多源信息融合 | 第126-131页 |
| 4.2.3.1 神经网络集成理论 | 第126-129页 |
| 4.2.3.2 选择性集成建模 | 第129-130页 |
| 4.2.3.3 基于自适应加权的多源信息融合 | 第130-131页 |
| 4.3 基于多尺度振动和振声频谱特征的磨机负荷参数软测量建模策略 | 第131-132页 |
| 4.4 基于多尺度振动和振声频谱特征的磨机负荷参数软测量算法 | 第132-139页 |
| 4.4.1 多尺度振动和振声频谱变换算法 | 第132-134页 |
| 4.4.2 多尺度振动和振声频谱潜在特征自适应选择算法 | 第134-135页 |
| 4.4.3 选择性集成模糊推理模型算法 | 第135-139页 |
| 4.5 实验研究 | 第139-160页 |
| 4.5.1 数据描述 | 第139页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第139-158页 |
| 4.5.2.1 多尺度机械信号频谱分解及变换结果 | 第139-140页 |
| 4.5.2.2 多尺度频谱潜在特征自适应选择结果 | 第140-148页 |
| 4.5.2.3 模糊推理建模结果 | 第148-158页 |
| 4.5.3 分析讨论与不同方法的对比研究 | 第158-160页 |
| 4.6 本章小结 | 第160-161页 |
| 第5章 基于磨机负荷参数软测量的磨机负荷混合集成建模 | 第161-193页 |
| 5.1 问题描述 | 第162-163页 |
| 5.2 随机权神经网络 | 第163-166页 |
| 5.3 基于磨机负荷参数软测量的磨机负荷混合集成建模策略 | 第166-167页 |
| 5.4 基于磨机负荷参数软测量的磨机负荷混合集成建模算法 | 第167-176页 |
| 5.4.1 磨机负荷参数软测量模型算法 | 第167-173页 |
| 5.4.2 基于磨机负荷参数的磨机负荷主模型算法 | 第173页 |
| 5.4.3 基于随机权神经网络的磨机负荷补偿模型算法 | 第173-176页 |
| 5.5 实验研究 | 第176-191页 |
| 5.5.1 数据描述 | 第176页 |
| 5.5.2 实验结果与分析 | 第176-188页 |
| 5.5.2.1 磨机负荷参数软测量模型建模结果 | 第176-185页 |
| 5.5.2.2 磨机负荷主模型建模结果 | 第185-187页 |
| 5.5.2.3 磨机负荷补偿模型结果 | 第187-188页 |
| 5.5.3 分析讨论与不同方法对比研究 | 第188-191页 |
| 5.6 本章小结 | 第191-193页 |
| 结束语 | 第193-195页 |
| 参考文献 | 第195-203页 |
| 致谢 | 第203-205页 |
| 博士期间完成的论文、参加的科研项目 | 第205-207页 |
| 作者简介 | 第207页 |
