基于深度宽卷积残差收缩网络的球磨机负荷状态诊断

针对磨矿复杂工况下球磨机负荷状态准确诊断的难题,提出一种基于深度宽卷积残差收缩网络(Deep Wide Residual Shrinkage Networks, DWRSNs)的球磨机负荷状态诊断方法.首先采用宽卷积神经网络提取振动信号短时特征,建立三层深度残差收缩网络,利用软阈值函数进行非线性变换,再基于注意力机制模块自主学习阈值提取面向负荷状态的高级特征,通过全连接层、softmax层实现球磨机负荷状态的准确分类与判别.实测结果证明,本文提出的DWRSNs方法的拟合度、收敛速度及学习能力均优于现有DCNNs、ResNets和DRSNs诊断方法,且提取的振动信号特征具有高代表性,经TSNE可视化后簇内紧密度高、簇间分界明显.本文方法诊断测试集的准确率超过99%,交叉熵损失为0.077 2,相较于现有负荷状态诊断方法具有更高的准确率且诊断耗时更短,可实现球磨机负荷状态的准确判别,为选冶磨矿过程优化控制、提高磨矿效率提供有效、可靠的判据.