球磨机状态监测与评估

球磨机简介

球磨机属于大型矿机设备，其生产运行过程需要精确严格的监测，以保证生产过程的顺利与安全。由于球磨机料位能及时反映制粉出力和滚筒内的工作状态，因此基于料位检测的球磨机状态监控成为研究的热点，并取得了一定的研究成果。但是，需要指出的是，料位软测量面临着料位样本获取困难、测量装置复杂且需要增加硬件系统、软测量模型的有效性和测量精度有待提高等诸多问题，因此，基于料位的球磨机状态监测存在一定的局限性，难以推广应用。下面红星机械厂家基于对球磨机多年的研发经验，总结出以下球磨机状态监测与评估方式。

核主成分分析

由于球磨机不同工况下的原始状态监测数据具有高维、非线性特点，在建立监测模型前须进行有效的特征提取。我们采用基于核主成分分析算法进行特征提取，实现从高维状态特征到低维状态特征的转换，并生成对应工况监测、评价模型的训练数据集。其基本思想是通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特性空间，然后在高维特性空间利用PCA进行特征提取。与传统主成分分析相比，具有数据的非线性特征、对原始数据没有要求等优点。

高斯混合模型

高斯混合模型是一种半参数的密度估计方法，它融合了参数估计法和非参数估计法的优点，不局限于特定的概率密度函数形式。模型的复杂度仅与所研究问题的复杂度有关，与样本集合的大小无关。高斯模型的一个重要特性是，如果模型中成员足够多，它能够以任意精度逼近任意的连续分布。高斯混合模型广泛应用于语音识别、图像识别及工业化学加工过程监控等领域。

球磨机状态实时监测与评估框架

在球磨机的操作与维护过程中，在获得球磨机不同状态对应的高斯混合模型后，需要寻找一种距离度量来计算它们的相似度，模型距离的定义可以归入高斯分布之间的距离衡量，虽然有很多种方法能用闭式解精确地求得两个高斯分布之间的距离，但到目前为止还没有一种方法能够用闭式解精确地计算两个混合高斯分布之间的距离。我们所提出的球磨机运行状态实时监测与评估框架如下：

1、离线部分：首先对球磨机历史数据进行分析整理，获取涵盖不同负荷下系统正常工况的过程参数；其次提取正常运行工况特征参数；针对正常运行工况建立状态模型，并利用状态特征参数历史数据训练，辨识模型参数。

2、在线部分：对实时采集的运行过程参数进行预处理，提取当前运行工况特征参数；建立面向实时运行状态模型，基于当前运行状态模型与正常状态模型计算相似度，以此作为反映运行的状态指标。基于状态指标说明设备运行于正常工况范围内或运行越偏离正常工况范围，进而实现球磨机运行状态的监测与评估。

经过以上对于球磨机的状态监测与评估，可以看出目前球磨机的基本状况与生产运行情况，对于将来球磨机新技术的研发有很大的参考作用。红星球磨机生产厂家会再接再厉，为客户创造较好球磨机而努力，想对我公司的设备有更多的了解，详情点击：“在线咨询”。