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基于流形正则化域适应湿式球磨机负荷参数软测量 被引量:15

Soft sensor of wet ball mill load parameter based on domain adaptation with manifold regularization
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摘要 针对多工况条件下球磨机关键负荷参数测量面临的复杂性问题,提出基于流形正则化域适应(domain adaptation with manifold regularization,DAMR)湿式球磨机负荷参数软测量的方法。该方法首先采用集成流形约束、最大方差及最大均值差异寻找特征变换矩阵,然后,将源建模领域和未建模领域的特征信息投射到公共子空间,最后,在子空间建立模型得到球磨机关键负荷参数的预测值。实验结果表明该方法能以较高的精度实现未知工况下湿式球磨机关键负荷参数的预测,且该方法对于流程工业多工况软测量和过程监控研究有一定的参考价值。 Aiming at the challenging problems such as the measurement of key load parameters of ball mill undermulti-operating conditions,a soft sensor model based on domain adaptation with manifold regularization(domainadaptation with manifold regularization,DAMR)for measuring wet ball mill load parameters is proposed.Firstly,the feature transformation matrix is found by using the integrated manifold constraints,the maximum variance andthe maximum mean discrepancy.Then,the feature information of the source domain and the target domain areprojected into the common subspace.Finally,the model established in the subspace is used to predict critical loadparameters.The results show that the proposed method can predict the critical load parameters of wet ball mill underthe unknown condition with high precision,and this method has some reference value for the soft sensing of mltioperatingconditions in process industry and process monitoring.
作者 杜永贵 李思思 阎高伟 程兰 DU Yonggui;LI Sisi;YAN Gaowei;CHENG Lan(College of Information Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, Shanxi, China)
出处 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期1244-1251,共8页 CIESC Journal
基金 国家自然科学基金项目(61450011 61603267) 山西省自然科学基金项目(2015011052) 山西省煤基重点科技攻关项目(MD 2014-07)~~
关键词 迁移学习 流形正则化 最大均值差异 湿式球磨机负荷参数 集成 过程控制 预测 transfer learning manifold regularization maximum mean discrepancy wet ball mill load parameters integration process control prediction
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