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申请/专利权人：广东省珠峰电气股份有限公司
摘要：本发明涉及一种连续式球磨机节电监测系统，属于能耗监测技术领域。包括数据采集模块、数据处理模块、参数预测模块和能耗计算模块，数据处理模块用于对采集的振动信号和磨音信号进行特征提取，构建特征向量；参数预测模块用于构建神经网络模型通过输入实时采集的振动信号和磨音信号预测磨矿浓度；能耗计算模块用于通过预测的磨矿浓度利用多项式回归模型对能耗变化进行表征，设定报警阈值，对能耗变化进行在线监测。本发明通过采集的筒体的振动信号和磨音信号建立磨矿浓度预测模型获取预测值，然后将预测值输入建立好的多项式回归模型转化得出能耗的变化趋势，从而实现对球磨机的能耗实时监测，提高了系统的自动化程度，使得能耗监测更为高效。
主权项：1.一种连续式球磨机节电监测系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据处理模块、参数预测模块和能耗计算模块，所述数据采集模块、数据处理模块、参数预测模块和能耗计算模块之间依次通信连接；所述数据处理模块，用于对采集的振动信号和磨音信号进行特征提取，构建特征向量；所述参数预测模块，用于构建神经网络模型通过输入实时采集的振动信号和磨音信号预测磨矿浓度；所述能耗计算模块，用于通过预测的磨矿浓度利用多项式回归模型对能耗变化进行表征，设定报警阈值，对能耗变化进行在线监测；所述参数预测模块，预测磨矿浓度包括以下步骤：建立数据集：选定试验物料、球石以及介质填充率，以磨矿浓度为变量，给定不同的磨矿浓度来表示球磨机的负荷大小变化，采集不同磨矿浓度下的振动信号和磨音信号，建立数据集；构建预测模型：利用BP神经网络模型预测磨矿浓度，根据构建的输入特征向量设置输入层，以磨矿浓度为输出，建立磨矿浓度预测模型；参数预测：将数据采集模块获取的振动信号和磨音信号经过数据处理模块处理后，输入到训练完成的预测模型获取磨矿浓度。
全文数据：
权利要求：
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