球磨機(jī)磨礦過(guò)程磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)在線監(jiān)測(cè)綜述

球磨機(jī)磨礦過(guò)程磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)在線監(jiān)測(cè)綜述

全流程優(yōu)化和能耗控制是采礦業(yè)必須解決的問(wèn)題。磨機(jī)內(nèi)礦漿黏度復(fù)雜多變且難以測(cè)量,鋼球和磨機(jī)襯板的磨損及腐蝕量難以確定,物料和鋼球粒徑大小及分布隨時(shí)間波動(dòng)的規(guī)律性難以描述,分層排列的包裹著礦漿的鋼球以不同的強(qiáng)度和頻率對(duì)磨機(jī)筒體進(jìn)行周期性沖擊,這些因素導(dǎo)致筒體振動(dòng)信號(hào)具有較強(qiáng)的非線性、非平穩(wěn)和多組分特性.國(guó)內(nèi)外基于離散元方法(discreteelementmethod,DEM)的數(shù)值仿真研究表明,干式球磨機(jī)(磨機(jī)內(nèi)物質(zhì)為鋼球和物料)和本文綜述的濕式球磨機(jī)在研磨機(jī)理上存在較大差異性,并且后者的建模難度遠(yuǎn)大于前者本文在描述磨礦過(guò)程的磨機(jī)負(fù)荷基礎(chǔ)上,綜合磨機(jī)負(fù)荷及磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)定義,結(jié)合其相互之間的機(jī)理模型給出了磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)的框架;詳細(xì)綜述了球磨機(jī)研磨過(guò)程的數(shù)值仿真模型以及基于機(jī)械信號(hào)磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)檢測(cè)方法;最后,探討了磨礦過(guò)程磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)的幾點(diǎn)展望.1研磨過(guò)程中研磨機(jī)負(fù)荷的定義和試驗(yàn)結(jié)構(gòu)1.1濕式預(yù)處理機(jī)工藝流程選礦是利用礦物的物理或物理化學(xué)性質(zhì)的差異,借助各種選礦設(shè)備將礦石中的有用礦物和脈石礦物分離,并達(dá)到使有用礦物相對(duì)富集的過(guò)程,其中磨礦作業(yè)是破碎作業(yè)的繼續(xù),是選別過(guò)程前的準(zhǔn)備作業(yè).國(guó)內(nèi)某鐵礦選礦廠采用濕式預(yù)選、階段磨礦、階段選別的兩段式閉環(huán)磨礦回路流程的一段作業(yè)流程,如圖1所示.原礦通過(guò)振動(dòng)給料機(jī)給到運(yùn)輸皮帶,然后輸送至濕式預(yù)選機(jī),進(jìn)入一段磨礦回路(GCI).在GCI內(nèi),濕式預(yù)選機(jī)通過(guò)磁力選擇有用礦石和拋尾礦,然后混合來(lái)自一段旋流器的沉砂以及周期性添加的鋼球,通過(guò)給礦器進(jìn)入一段球磨機(jī);球磨機(jī)依靠筒體旋轉(zhuǎn)帶動(dòng)鋼球?qū)ΦV石進(jìn)行沖擊破碎,形成礦漿;礦漿依靠自身的流動(dòng)性排出磨機(jī),進(jìn)入一段泵池,與泵池內(nèi)的新加水混合后的礦漿一起被泵入一段旋流器;一段旋流器將礦漿分為粒度較細(xì)的溢流和較粗的沉砂,后者進(jìn)入一段球磨機(jī)再磨,構(gòu)成一段球磨的閉路循環(huán);前者進(jìn)入一次磁選機(jī)進(jìn)行選別,選別的溢流為尾礦,沉砂則進(jìn)入二段磨礦回路(GCII).GCII的研磨過(guò)程是與GCI相同的閉路循環(huán)過(guò)程.由圖1可知,磨機(jī)的入口負(fù)荷包括新給礦、新給水、水力旋流器的沉砂及周期性添加的鋼球,公式為磨機(jī)的出口負(fù)荷包括礦漿及磨碎的鋼球,公式為式中:L在實(shí)際生產(chǎn)中,為保證礦漿具有合適的黏度或后續(xù)處理過(guò)程需要,還需在磨機(jī)入口添加化學(xué)藥劑.由上述分析可知,即使GCI安裝了所有需要的檢測(cè)儀表,檢測(cè)了泵池液位、磨機(jī)電流、磨機(jī)轉(zhuǎn)速、泵池內(nèi)礦漿的質(zhì)量濃度、水力旋流器的流量和壓力等過(guò)程變量,磨機(jī)負(fù)荷仍然難以依據(jù)物料流所蘊(yùn)含的物料平衡確定.主要原因如下:1)水力旋流器的溢流和沉砂中的球負(fù)荷L綜上所述,磨礦過(guò)程的復(fù)雜機(jī)理、研磨工況的頻繁波動(dòng),以及磨機(jī)內(nèi)部眾多復(fù)雜多變、難以檢測(cè)的研磨參數(shù)等因素導(dǎo)致難以采用解析方法建立磨機(jī)負(fù)荷機(jī)理模型.1.2磨機(jī)負(fù)荷定義及其重要性文獻(xiàn)[6]定義:“磨機(jī)負(fù)荷是指磨機(jī)中球負(fù)荷、物料負(fù)荷以及水量的總和,它是磨礦過(guò)程的一個(gè)重要參數(shù),直接影響到磨礦的效果.”并指出:“在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,由于礦石性質(zhì)的波動(dòng)以及一系列外界因素的干擾和操作水平的差異等,使球磨機(jī)的負(fù)荷難以維持在最佳水平,不能充分發(fā)揮球磨機(jī)的功效.因此,在磨礦過(guò)程自動(dòng)控制中,球磨機(jī)負(fù)荷的檢測(cè)和控制是球磨機(jī)自動(dòng)控制最重要的內(nèi)容.能否準(zhǔn)確地檢測(cè)出球磨機(jī)的負(fù)荷(包括球負(fù)荷、物料負(fù)荷以及水量的各自數(shù)值)是整個(gè)球磨機(jī)優(yōu)化控制成敗的關(guān)鍵.”文獻(xiàn)[7]定義:“針對(duì)選礦行業(yè)的磨礦過(guò)程,磨機(jī)負(fù)荷是指磨機(jī)內(nèi)瞬時(shí)的全部裝載量,包括新給礦量、循環(huán)負(fù)荷、水量及介質(zhì)裝載量等.”并指出:“磨機(jī)負(fù)荷是影響磨礦效率及磨礦產(chǎn)品質(zhì)量好壞的重要因素,特別是當(dāng)負(fù)荷過(guò)大而又操作不當(dāng)時(shí),就會(huì)造成磨機(jī)‘脹肚’危險(xiǎn)事故的發(fā)生.因此,必須對(duì)磨機(jī)負(fù)荷進(jìn)行過(guò)負(fù)荷監(jiān)測(cè)及過(guò)負(fù)荷控制,這對(duì)于保證磨礦產(chǎn)品質(zhì)量及生產(chǎn)的安全、連續(xù)、穩(wěn)定運(yùn)行是極其必要的.”文獻(xiàn)[3]定義:“磨機(jī)負(fù)荷指磨機(jī)內(nèi)部研磨介質(zhì)和物料的總和.磨礦過(guò)程的磨機(jī)負(fù)荷是指磨機(jī)內(nèi)瞬時(shí)的全部裝載量,包括新給礦量、循環(huán)負(fù)荷、水量及鋼球裝載量等,即球磨機(jī)內(nèi)部的物料、鋼球和水負(fù)荷.”文獻(xiàn)[8]定義:“磨機(jī)負(fù)荷是指磨機(jī)內(nèi)的所有物料負(fù)荷的總量,包括礦、水以及磨礦介質(zhì)等.”并指出對(duì)磨機(jī)負(fù)荷需進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)視和控制的原因?yàn)?“1)過(guò)程運(yùn)行安全方面.磨礦運(yùn)行過(guò)程中,如果磨機(jī)負(fù)荷過(guò)大,那么就會(huì)導(dǎo)致磨機(jī)過(guò)負(fù)荷故障工況.對(duì)于磨機(jī)過(guò)負(fù)荷,如果不對(duì)其采取有效措施進(jìn)行及時(shí)抑制,那么就有可能導(dǎo)致磨機(jī)‘漲肚’等重大安全事故的發(fā)生.2)過(guò)程運(yùn)行性能方面.磨機(jī)負(fù)荷是影響運(yùn)行控制指標(biāo)———磨礦粒度和磨礦生產(chǎn)率的非常重要的因素,如增加磨機(jī)負(fù)荷雖然可以在一定程度上增加磨礦生產(chǎn)率,但是太大的磨機(jī)負(fù)荷會(huì)使磨礦粒度變粗.”綜合上述文獻(xiàn)的定義可知:磨機(jī)負(fù)荷是球磨機(jī)內(nèi)部物料(包括破碎后的原礦等)負(fù)荷、水負(fù)荷和鋼球負(fù)荷的總和.可見(jiàn),實(shí)現(xiàn)磨機(jī)負(fù)荷的準(zhǔn)確檢測(cè),保證磨機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)在最佳負(fù)荷范圍內(nèi)對(duì)磨礦過(guò)程的安全運(yùn)行和優(yōu)化控制意義重大.1.3磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的動(dòng)態(tài)載荷磨機(jī)內(nèi)部的操作參數(shù)代表磨機(jī)工作狀態(tài),能夠準(zhǔn)確反映磨機(jī)負(fù)荷.工業(yè)中常用的磨機(jī)內(nèi)部參數(shù)是:料球比、磨礦質(zhì)量濃度和介質(zhì)充填率上述磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的計(jì)算公式式中:L由于未考慮動(dòng)態(tài)載荷的影響,對(duì)公式的修正仍然需要進(jìn)一步的研究.1.4相互映射關(guān)系磨機(jī)的鋼球、物料和水負(fù)荷,與磨機(jī)負(fù)荷狀態(tài)及磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)間的相互映射關(guān)系可表示為式中:式中:下標(biāo)V、A和I分別表示筒體振動(dòng)、振聲及磨機(jī)電流信號(hào);F綜合上述分析,磨礦過(guò)程的磨機(jī)負(fù)荷的檢測(cè)可采用軟測(cè)量模型與數(shù)學(xué)模型串行結(jié)合的兩階段方式實(shí)現(xiàn)2振動(dòng)信號(hào)仿真DEM是粒子流動(dòng)分析的常用仿真工具.通過(guò)粉磨過(guò)程的DEM仿真可從更多視角理解研磨過(guò)程.文獻(xiàn)[12]從理論和實(shí)驗(yàn)角度對(duì)鋼球?yàn)a落和拋落的混合運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行分析,表明通過(guò)選取適當(dāng)?shù)哪C(jī)轉(zhuǎn)速率和介質(zhì)充填率能夠滿足不同的磨礦需求.文獻(xiàn)[13]基于實(shí)驗(yàn)研究和DEM仿真進(jìn)行磨機(jī)襯板壽命周期和磨損性能的優(yōu)化,指出磨機(jī)負(fù)荷位置和磨機(jī)功率可通過(guò)數(shù)值仿真方法進(jìn)行預(yù)測(cè).文獻(xiàn)[14]基于DEM和多變量方法建立鋼球間的沖擊強(qiáng)度模型,指出完善該模型可預(yù)測(cè)磨機(jī)內(nèi)部狀態(tài).文獻(xiàn)[15]基于DEM分析物料破碎機(jī)理和能量分布,表明產(chǎn)品粒度可用沖擊能量預(yù)測(cè),其仿真的負(fù)荷運(yùn)動(dòng)模式如圖3所示.國(guó)內(nèi)相關(guān)院所在結(jié)合磨機(jī)數(shù)值仿真、筒體振動(dòng)分析和磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)方面進(jìn)行了大量研究.文獻(xiàn)[16]基于有限元方法(finiteelementmethod,FEM)對(duì)筒體進(jìn)行應(yīng)力和模態(tài)分析.文獻(xiàn)[17]基于DEM研究鋼球磨煤機(jī)內(nèi)各層鋼球運(yùn)動(dòng)位置與速度的變化規(guī)律,并基于理想化鋼球沖擊模型和鋼球分層模型確定筒體振動(dòng)信號(hào)采樣參數(shù)和選擇振動(dòng)特征頻段.文獻(xiàn)[18]建立磨機(jī)筒體不同振型的加速度和沖擊頻譜模型,表明筒體振動(dòng)信號(hào)具有多尺度特性,并采用磨機(jī)實(shí)驗(yàn)對(duì)理論模型進(jìn)行驗(yàn)證,提出利用振動(dòng)信號(hào)特征頻段的振動(dòng)量表征磨機(jī)負(fù)荷狀態(tài).文獻(xiàn)[19]表明鋼球上升高度與磨機(jī)轉(zhuǎn)速及鋼球和筒壁間的接觸摩擦系數(shù)密切相關(guān).文獻(xiàn)[20]對(duì)干式球磨機(jī)筒體應(yīng)力和聲輻射模態(tài)進(jìn)行模擬,確定主要特征頻段并依據(jù)結(jié)果進(jìn)行噪聲治理.文獻(xiàn)[21]建立磨機(jī)振聲模型來(lái)描述磨機(jī)負(fù)荷、振聲強(qiáng)度及振聲頻譜三者之間的映射關(guān)系.濕式球磨機(jī)研磨機(jī)理的數(shù)值仿真研究遠(yuǎn)落后于干式球磨機(jī),文獻(xiàn)[22]指出其主要原因是磨機(jī)內(nèi)的礦漿難以采用DEM描述.文獻(xiàn)[23]指出目前面向干式球磨機(jī)的數(shù)值仿真模型并不適用于濕式球磨機(jī);為優(yōu)化操作和加強(qiáng)磨機(jī)磁力襯板設(shè)計(jì),該文建立鋼球沖擊位置和速度模型預(yù)測(cè)磨機(jī)襯板性能.文獻(xiàn)[24]采用DEM預(yù)測(cè)自磨機(jī)(autogenous,AG)和半自磨機(jī)(semi-autogenous,SAG)內(nèi)的礦石破碎率、粒度變化及形狀分布.計(jì)算流體力學(xué)(computationalfluiddynamics,CFD)是以流體為研究對(duì)象的數(shù)值模擬技術(shù),適合于濕式球磨機(jī)內(nèi)礦漿流體的建模.基于CFD-DEM的鋼球運(yùn)動(dòng)仿真包括鋼球與礦漿、鋼球與筒體內(nèi)壁、鋼球與鋼球之間的交互作用.針對(duì)模擬磨機(jī)內(nèi)大量多類型交互作用帶來(lái)的高計(jì)算消耗問(wèn)題,文獻(xiàn)[25]提出可變最大允許時(shí)間步長(zhǎng)的快速CFD-DEM仿真方法.文獻(xiàn)[26]提出組合DEM-FEM對(duì)鋼球與磨機(jī)筒體間的交互作用建模,為優(yōu)化磨機(jī)筒體材料選擇提供有效手段.光滑粒子流體動(dòng)力學(xué)(smoothparticlehydrodynamics,SPH)方法將連續(xù)流體用相互作用的質(zhì)點(diǎn)組來(lái)描述,適合于求解高速碰撞等動(dòng)態(tài)變形問(wèn)題.文獻(xiàn)[27]提出采用SPH建模鋼球,并結(jié)合FEM進(jìn)行筒體分析,研究結(jié)果表明該方法能夠詳細(xì)分析磨機(jī)筒體結(jié)構(gòu)響應(yīng)和其對(duì)鋼球運(yùn)動(dòng)的影響,輔助優(yōu)選筒體結(jié)構(gòu)材料和研究鋼球工作機(jī)理.針對(duì)研磨過(guò)程難以采用單一模型描述,文獻(xiàn)[28]提出基于SPH-DEM-FEM對(duì)鋼球與磨礦質(zhì)量濃度、鋼球與磨機(jī)筒體間的交互作用建模.文獻(xiàn)[29]采用與小型批次球磨機(jī)實(shí)驗(yàn)相比較的方式進(jìn)行數(shù)值仿真模型驗(yàn)證(見(jiàn)圖4),認(rèn)為縮小數(shù)值仿真與現(xiàn)實(shí)磨礦間的距離在目前階段還是一個(gè)挑戰(zhàn);指出數(shù)值仿真模型有利于設(shè)計(jì)規(guī)劃新磨礦回路、縮短產(chǎn)品研發(fā)周期和理解磨機(jī)研磨復(fù)雜機(jī)理,輔助設(shè)計(jì)者或操作者降低磨礦能耗和提高磨礦生產(chǎn)效率.文獻(xiàn)[30]結(jié)合襯板模擬專業(yè)軟件與DEM對(duì)SAG襯板進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì).湯健等借鑒已有鋼球運(yùn)動(dòng)方程,給出考慮磨機(jī)內(nèi)部負(fù)荷參數(shù)影響作用的筒體振動(dòng)模型綜上可知,將實(shí)際檢測(cè)到的磨機(jī)筒體振動(dòng)與振聲信號(hào)結(jié)合DEM數(shù)值仿真結(jié)果進(jìn)行分析的研究鮮有報(bào)道.理論上,在該方向上的研究能夠?yàn)槊鞔_磨機(jī)研磨機(jī)理、筒體振動(dòng)產(chǎn)生機(jī)理奠定基礎(chǔ),并為筒體振動(dòng)和振聲信號(hào)特征的提取提供指導(dǎo)作用.3干法球磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)的一般技術(shù)下面主要對(duì)磨礦過(guò)程的磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)軟測(cè)量方法進(jìn)行綜述,但對(duì)干式球磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)采用的可借鑒的方法也進(jìn)行了綜述,同時(shí)對(duì)在磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)軟測(cè)量中可采用的相關(guān)通用技術(shù)也進(jìn)行了綜述.3.1磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)分析及識(shí)別模型構(gòu)建國(guó)外Zeng等集成學(xué)習(xí)通對(duì)具有差異性的子模型進(jìn)行集成可獲得比單一模型更好的預(yù)測(cè)性能和穩(wěn)定性.針對(duì)筒體振動(dòng)頻譜低、中、高3個(gè)分頻段蘊(yùn)含不同物理含義的問(wèn)題,文獻(xiàn)[40-41]提出了基于PLS/核PLS(kernelPLS,KPLS)的集成模型;趙立杰等研究表明,傳統(tǒng)FFT難以有效地處理具有非線性、非平穩(wěn)和多組分特性的機(jī)械振動(dòng)信號(hào).針對(duì)振動(dòng)筒體振動(dòng)的多組分、多尺度特性,文獻(xiàn)[44]采用小波包分解磨煤機(jī)筒體振動(dòng)信號(hào)獲得特征頻段,并融合其他過(guò)程參數(shù)建立磨機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量模型.采用小波處理方式的缺點(diǎn)是需要結(jié)合具體應(yīng)用背景人為地選擇基函數(shù),難以實(shí)現(xiàn)信號(hào)的自適應(yīng)分解.Huang等文獻(xiàn)[34]將對(duì)原始信號(hào)采用EMD等多組分分解算法獲得的系列子信號(hào)進(jìn)行FFT變換獲得的頻譜稱為多尺度頻譜.文獻(xiàn)[48]提出綜合EMD、功率譜密度(powerspectraldensity,PSD)和PLS算法分析磨機(jī)筒體振動(dòng)信號(hào),并分離出代表磨機(jī)筒體旋轉(zhuǎn)周期的正弦子信號(hào),驗(yàn)證EMD技術(shù)的可用性,但因磨機(jī)研磨機(jī)理知識(shí)的欠缺,難以對(duì)更多子信號(hào)給出合理的物理解釋,在隨后研究中建立了基于KPLS和誤差信息熵加權(quán)的集成模型磨礦過(guò)程工業(yè)實(shí)際中,領(lǐng)域?qū)＜易R(shí)別磨機(jī)負(fù)荷不僅需要選擇有效來(lái)源的信息進(jìn)行融合,還需要利用自身積累的經(jīng)驗(yàn),即同時(shí)基于有價(jià)值的多源特征信息和代表性訓(xùn)練樣本構(gòu)建仿領(lǐng)域?qū)＜艺J(rèn)知機(jī)制的磨機(jī)負(fù)荷智能識(shí)別模型.從集成學(xué)習(xí)理論視角出發(fā),文獻(xiàn)[43]采用的方法主要是選擇性融合多源特征子集.GASEN3.2磨機(jī)負(fù)荷間的模糊關(guān)系工業(yè)實(shí)踐表明,磨機(jī)機(jī)械振動(dòng)/振聲等多源信號(hào)與磨機(jī)負(fù)荷間存在難以用精確數(shù)學(xué)模型描述的模糊關(guān)系.針對(duì)磨機(jī)處于不同工況時(shí)單信號(hào)蘊(yùn)含信息的不確定性、二義性,多源信號(hào)的互補(bǔ)性、冗余性等問(wèn)題,司剛?cè)?.3新樣本與算法為保證基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建的工業(yè)過(guò)程軟測(cè)量模型性能,要求建模數(shù)據(jù)能夠盡可能地覆蓋所有工況,并且模型參數(shù)能夠適應(yīng)工況變化.工業(yè)對(duì)象受原料屬性、產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量及環(huán)境氣候等因素的影響具有不同程度的動(dòng)態(tài)變化,即具有時(shí)變特性.傳感器所測(cè)量信號(hào)的動(dòng)態(tài)變化通常是由傳感器漂移和過(guò)程漂移引起的,在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)⑵浣y(tǒng)稱為概念漂移.除磨礦過(guò)程自身特性漂移外,鋼球和磨機(jī)襯板的磨損等因素也造成磨機(jī)筒體振動(dòng)和振聲信號(hào)具有較強(qiáng)時(shí)變特性.磨礦過(guò)程連續(xù)生產(chǎn)和磨機(jī)封閉旋轉(zhuǎn)運(yùn)行的特點(diǎn)導(dǎo)致代表不同工況的訓(xùn)練數(shù)據(jù)很難在建模初期采集充足.離線構(gòu)建的軟測(cè)量模型因難以適應(yīng)這些變化導(dǎo)致預(yù)測(cè)性能下降,所以研究磨機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量模型的在線自適應(yīng)策略是必要的.為了識(shí)別能夠代表工業(yè)過(guò)程對(duì)象特性漂移的新樣本以進(jìn)行軟測(cè)量模型更新,文獻(xiàn)[61-62]提出了基于核特征空間近似線性依靠(approximatelineardependence,ALD)條件識(shí)別更新樣本的遞推核最小二乘和遞推支持向量機(jī)(supportvectormachines,SVM);文獻(xiàn)[63]提出基于預(yù)測(cè)誤差界(predictiveerrorbound,PEB)識(shí)別更新樣本的兩階段選擇性核遞推學(xué)習(xí)在線識(shí)別框架;文獻(xiàn)[64]提出基于樣本相似性識(shí)別更新樣本的即時(shí)學(xué)習(xí)核建模算法;文獻(xiàn)[65]提出綜合考慮輸入輸出樣本相似性識(shí)別更新樣本的自適應(yīng)局部核學(xué)習(xí)策略;文獻(xiàn)[66-67]提出在建模樣本原始空間中采用ALD條件識(shí)別更新樣本的在線主元分析(principalcomponentanalysis,PCA)-SVM及在線KPLS的軟測(cè)量算法.針對(duì)基于PCA監(jiān)控指標(biāo)的方法因不設(shè)定更新閾值難以有效控制模型更新次數(shù),基于PEB僅考慮了模型預(yù)測(cè)性能,采用ALD條件雖通過(guò)設(shè)定閾值有效控制了模型更新次數(shù)卻未考慮模型預(yù)測(cè)性能的變化等問(wèn)題,文獻(xiàn)[68]提出了基于更新樣本智能識(shí)別的選擇性集成建模方法.文獻(xiàn)[69]將處理概念漂移的自適應(yīng)機(jī)理分為:樣本選擇(如滑動(dòng)窗口)、樣本加權(quán)(如遞推更新)和集成學(xué)習(xí)(含子模型權(quán)重自適應(yīng)、子模型參數(shù)自適應(yīng)和子模型增加或刪減).面向結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的核學(xué)習(xí)建模問(wèn)題,文獻(xiàn)[70-71]提出遞推SVM算法;文獻(xiàn)[72]提出基于即時(shí)學(xué)習(xí)KPLS的在線方法;文獻(xiàn)[73]提出基于最大相關(guān)墑的核遞推算法;文獻(xiàn)[74]提出基于遞推主元分析(recursiveKPLS,RPCA)和最小二乘-支持向量機(jī)(leastsquare-SVM,LS-SVM)的軟測(cè)量方法.研究表明,集成學(xué)習(xí)算法具有較好的概念漂移處理能力.集成模型在線更新通常包括基于樣本更新和基于批更新2種方式,其中基于批更新方式需要時(shí)間周期獲得批樣本,更新后可能導(dǎo)致新模型難以反映當(dāng)前狀態(tài);基于樣本更新方式可快速適應(yīng)工業(yè)過(guò)程動(dòng)態(tài)變化.文獻(xiàn)[67]提出了基于樣本更新方式的在線KPLS更新子模型和在線自適應(yīng)加權(quán)融合更新子模型加權(quán)系數(shù)的在線集成模型更新策略,但該方法未更新集成模型結(jié)構(gòu),自適應(yīng)能力弱.文獻(xiàn)[75]指出在線集成算法面向分類識(shí)別問(wèn)題的較多4基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和模型的磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)軟測(cè)量模型磨礦過(guò)程的磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)問(wèn)題一直是工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的難題,難以采用常規(guī)方法予以解決,必須全面模仿領(lǐng)域?qū)＜业闹悄苷J(rèn)知機(jī)制并彌補(bǔ)其存在的不足,才能保證基于機(jī)械信號(hào)的檢測(cè)手段的穩(wěn)定性.為此,本文對(duì)現(xiàn)有磨礦過(guò)程磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行綜述.雖然這些研究工作對(duì)磨礦過(guò)程磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)起到了積極作用,但是還有一些方面有待進(jìn)一步深入或者進(jìn)行后續(xù)研究:1)磨機(jī)筒體振動(dòng)機(jī)理和多組分信號(hào)分析針對(duì)磨礦過(guò)程中濕式球磨機(jī)研磨過(guò)程進(jìn)行的數(shù)值仿真及結(jié)合磨機(jī)筒體振動(dòng)機(jī)理模型和多