改进LSTM神经网络在磨机负荷参数软测量中的应用.pdf

：“改进LSTM神经网络在磨机负荷参数软测量中的应用” ：本文探讨了如何改进长短期记忆（LSTM）神经网络，用于优化球磨机负荷参数的软测量，以提高预测精度和稳定性。 ：神经网络、深度学习、机器学习、数据建模、专业指导 【正文】： 球磨机是矿业中广泛使用的高能耗设备，其负荷参数的准确测量对于优化系统控制和节能降耗至关重要。传统的磨机负荷参数软测量模型往往忽视了特征样本之间的时间尺度信息，以及筒体振动和振声信号间的潜在变量信息。因此，提出了一种基于改进的LSTM神经网络的磨机负荷参数软测量方法，旨在解决这些问题。 该方法通过计算球磨机筒体振动和振声信号的频谱来提取原始数据的关键信息。频谱分析有助于识别不同频率成分，这些成分可能与磨机的工作状态密切相关。然后，采用编码神经网络对这些特征参数进行处理，以提取出更具有代表性的特征。编码神经网络是一种能够捕获数据复杂结构和时间序列信息的工具，它能有效压缩数据并保留重要信息。 接下来，利用改进的LSTM神经网络建立软测量回归模型。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），特别适合处理具有时间依赖性的序列数据。改进的LSTM在网络结构或训练策略上进行了优化，以更好地适应磨机负荷参数的动态变化。这种网络能够捕捉长期依赖性，避免了传统RNN可能出现的梯度消失或爆炸问题。 实验结果表明，该方法在实验室小型球磨机上的应用具有较高的预测精度和良好的稳定性。相比于传统的软测量模型，改进的LSTM神经网络能够更准确地捕捉到磨机运行过程中的动态变化，从而为优化控制策略提供更可靠的数据基础。 总结来说，本文提出的改进LSTM神经网络技术在磨机负荷参数软测量中的应用，展示了深度学习在工业过程控制中的潜力。通过结合频谱分析、编码神经网络和LSTM模型，该方法能够有效地挖掘和利用磨机振动和声音信号中的隐藏信息，为实现高效节能的磨矿过程提供了新的解决方案。这一研究不仅在理论上有重要意义，而且在实际工业应用中具有广泛的推广价值。