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现代矿业 ›› 2024, Vol. 40 ›› Issue (08): 175-178.

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基于FCM-LSSVM算法的球磨机状态预测研究

刘春辉1 盖俊鹏1 胡 健1 王迎镇3 张兴帆2   

  1. 1. 鞍钢集团关宝山矿业有限公司;2. 中国科学院沈阳自动化研究所;3. 北京科技大学矿产研究院
  • 出版日期:2024-08-15 发布日期:2025-06-23

  • Online:2024-08-15 Published:2025-06-23

摘要: 球磨机的稳定运行对选别作业的稳定给料和选别效益提升至关重要,现有的预测方法 难以实现磨机状态的快速检测与准确识别。通过卡尔曼滤波改进最小二乘支持向量机方法建立了 某铁矿选厂球磨机健康状态模型。根据选厂历史记录数据,采用K-means聚类算法训练得到球磨机 的4种健康状态,实现了现场球磨机运行健康状态的实时快速识别。

关键词: 球磨机, 健康状态预测, 卡尔曼滤波, 最小二乘支持向量机