專利名稱：雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的智能料位檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬磨煤機(jī)料位精確檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的智能料位檢 測(cè)方法。
背景技術(shù)：
雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)設(shè)備具有結(jié)構(gòu)合理、性能優(yōu)良、可靠性高、設(shè)備的儲(chǔ)備能力大、設(shè) 備運(yùn)行靈活、出力和細(xì)度穩(wěn)定、易損件壽命長(zhǎng)、連續(xù)作業(yè)率高等優(yōu)點(diǎn)，已在火力發(fā)電等行業(yè) 得到成功的應(yīng)用。而事實(shí)上大部分磨煤機(jī)系統(tǒng)都沒有在最佳工況下運(yùn)行，使得制粉系統(tǒng)耗 電率相當(dāng)大，其主要原因之一是至今為止還沒有一種準(zhǔn)確可靠的磨筒內(nèi)料位測(cè)量手段。目前，國(guó)內(nèi)外常用的磨煤機(jī)料位檢測(cè)方法主要有壓差法、軸承振動(dòng)法、電流法、應(yīng) 變法、聲波法等。其中差壓法是一種傳統(tǒng)的間接測(cè)量方法，也是目前使用最多的一種方法。 它的工作原理是如果磨煤機(jī)內(nèi)煤多，料位就高，壓差就大；相反，如果磨煤機(jī)內(nèi)煤少，料位 就低，壓差就小，壓差與料位存在著一定關(guān)系。但差壓信號(hào)并不是存煤量的單值函數(shù)，而是 存煤量、通風(fēng)量、磨煤機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)的多元函數(shù)。因此差壓信號(hào)不能準(zhǔn)確地反映存煤量。安徽 電力試驗(yàn)研究所研究了通過電流法進(jìn)行磨煤機(jī)的料位檢測(cè)方法，但由于雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)運(yùn) 行工況的復(fù)雜性，往往會(huì)出現(xiàn)電流不穩(wěn)的情況，造成測(cè)量的不精確。Kolacz等提出了應(yīng)變法 檢測(cè)磨煤機(jī)的料位，通過筒體內(nèi)的鋼球和煤塊的重量作用引起筒體的變形量進(jìn)行直接料位 測(cè)量。然而，這些方法要么是測(cè)量不準(zhǔn)確，要么是改裝工程量大，投資大，所以一直未能推廣 使用。超聲波式和核輻射式料位傳感器多為國(guó)外引進(jìn)產(chǎn)品，如美國(guó)凱瑞(Kay-Ray)公司和 馬格尼特(Magnitrol)公司的超聲波式料位計(jì)，但這類設(shè)備受檢測(cè)范圍及聲音功率限制， 在最小盲區(qū)(0. 7m)范圍內(nèi)不能使用，同時(shí)由于最遠(yuǎn)距離受聲功率限制，只能測(cè)40m內(nèi)的料 位。德國(guó)E+H公司的QG型為核輻射式料位傳感器，但核輻射對(duì)周圍環(huán)境有危害，并受儀器 固定量程范圍限制。此外，進(jìn)口檢測(cè)設(shè)備價(jià)格昂貴，造成整機(jī)成本過高，使得用戶難以接收。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明旨在克服現(xiàn)有技術(shù)的不足之處而提供一種檢測(cè)精度高，穩(wěn)定性好，成本低 廉，適用范圍廣泛的雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的智能料位檢測(cè)方法。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的一種雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的智能料位檢測(cè)方法，首先使用壓差法進(jìn)行初步料位檢測(cè)， 當(dāng)檢測(cè)的料位低于定義的低煤位或高于定義的高煤位時(shí)，測(cè)量磨煤機(jī)筒體內(nèi)的壓差，依據(jù) 所述壓差與存煤料位的關(guān)系對(duì)料位進(jìn)行檢測(cè)；當(dāng)檢測(cè)的料位位于定義的低煤位和高煤位之 間時(shí)，切換為噪聲法對(duì)料位進(jìn)行檢測(cè)。作為一種優(yōu)選方案，本發(fā)明所述噪聲法包括(A)現(xiàn)場(chǎng)采集磨煤機(jī)筒體噪聲信號(hào)；(B)對(duì)步驟(A)所述噪聲信號(hào)進(jìn)行小波包變換，以得到分解后的特征頻率段；(C)對(duì)步驟(B)所述特征頻率段的信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，求出特征值；
(D)將步驟(C)所述特征值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出 關(guān)系實(shí)現(xiàn)噪聲各個(gè)頻段的特征信號(hào)與磨煤機(jī)料位的對(duì)應(yīng)關(guān)系。作為另一種優(yōu)選方案，本發(fā)明現(xiàn)場(chǎng)采集磨煤機(jī)筒體噪聲信號(hào)后，將其轉(zhuǎn)為離散的 數(shù)字信號(hào)，然后再對(duì)其進(jìn)行采樣分析。進(jìn)一步地，本發(fā)明所述步驟(B)進(jìn)行小波包變換時(shí)，先進(jìn)行三層小波包分解，再利 用小波包重構(gòu)算法對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)。更進(jìn)一步地，本發(fā)明所述步驟(D)中使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)噪聲各個(gè)頻段的特征信 號(hào)與磨煤機(jī)料位的對(duì)應(yīng)關(guān)系。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下特點(diǎn)1、本發(fā)明使用以噪音法為主的雙因素法檢測(cè)雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的料位，通過音頻傳 感器或傳聲器采集音頻信號(hào)，根據(jù)不同的存煤量狀態(tài)下工作時(shí)其滾筒發(fā)出的噪音不同來判 斷存煤量，其使用安全，自動(dòng)化程度高，能夠有效地實(shí)現(xiàn)雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)在整個(gè)運(yùn)行工況的 精確料位檢測(cè)。2、本發(fā)明所涉檢測(cè)裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于投產(chǎn)，并且在使用中安裝簡(jiǎn)便，易于檢修及 維護(hù)。3、本發(fā)明具有精確度高，電耗低，使用壽命長(zhǎng)，性價(jià)比高等特點(diǎn)，可充分滿足電站 行業(yè)的急需。本發(fā)明可降低成本約2/3，具有很好的經(jīng)濟(jì)效益。


下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。本發(fā)明的保護(hù)范圍不僅局 限于下列內(nèi)容的表述。圖1為本發(fā)明雙因素磨煤機(jī)料位檢測(cè)流程框圖；圖2為本發(fā)明噪聲法料位檢測(cè)過程流程框圖；圖3為本發(fā)明噪聲法料位檢測(cè)設(shè)備電路原理框圖。
具體實(shí)施例方式如圖1所示，本發(fā)明采用雙因素料位檢測(cè)方法(壓差法+噪聲法)進(jìn)行檢測(cè)，以提 高磨煤機(jī)料位檢測(cè)的精度和穩(wěn)定性。雙因素料位檢測(cè)方法就是先利用壓差法進(jìn)行料位檢 測(cè)，粗略進(jìn)行磨煤機(jī)的煤位的檢測(cè)，鑒于壓差法存在一定的不準(zhǔn)確性，但是在堵煤和乏煤的 條件下能收到較好的效果，因?yàn)樗侵苯优c煤接觸的測(cè)量方法。所以本設(shè)計(jì)只利用壓差法 判斷出一個(gè)高(堵煤)、低(乏煤)煤位檔，在高、低煤位之間使用噪聲法進(jìn)行磨煤機(jī)煤位的 檢測(cè)。當(dāng)磨煤機(jī)正常出力工作時(shí)，煤位為50%左右，此時(shí)噪聲法進(jìn)行煤位檢測(cè)最理想。在 此區(qū)間由于鋼球的沖擊作用較強(qiáng)，因此噪聲輻射相對(duì)最強(qiáng)，是噪聲法測(cè)量比較準(zhǔn)確的區(qū)間。 但是傳統(tǒng)的噪聲法是在磨煤機(jī)筒體外置傳感器，將所采集的噪聲近似認(rèn)為是磨煤機(jī)磨煤時(shí) 筒體所產(chǎn)生的噪聲，這點(diǎn)不是很準(zhǔn)確。因?yàn)槟ッ簷C(jī)筒體以外的設(shè)備都會(huì)對(duì)筒體的噪聲產(chǎn)生 一定的污染，使得檢測(cè)磨煤機(jī)的噪聲是磨煤機(jī)的筒體噪聲、電機(jī)噪聲、排粉風(fēng)機(jī)噪聲、齒輪 嚙合噪聲等多種噪聲信息的融合，而能準(zhǔn)確反映磨煤機(jī)煤位的是磨煤機(jī)筒體內(nèi)鋼球沖擊作 用所產(chǎn)生的噪聲。
因此本發(fā)明采用小波包技術(shù)對(duì)所測(cè)噪聲進(jìn)行頻率段分解，得到不同頻率段的信 息，其中某些頻率段的信息就是反映磨煤機(jī)煤位的信息。在得到反映煤位的特征向量后，利 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立噪聲與煤位的對(duì)應(yīng)關(guān)系。如圖2所示，本發(fā)明所述噪聲法包括(A)現(xiàn)場(chǎng)采集磨煤機(jī)筒體噪聲信號(hào)；本發(fā)明現(xiàn)場(chǎng)采集磨煤機(jī)筒體噪聲信號(hào)后，將 其轉(zhuǎn)為離散的數(shù)字信號(hào)，然后再對(duì)其進(jìn)行采樣分析。(B)對(duì)步驟㈧所述噪聲信號(hào)進(jìn)行小波包變換，以得到分解后的特征頻率段；在進(jìn) 行小波包變換時(shí)，先進(jìn)行三層小波包分解，再利用小波包重構(gòu)算法對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)。(C)對(duì)步驟(B)所述特征頻率段的信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，求出特征值；(D)將步驟(C)所述特征值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸 出關(guān)系實(shí)現(xiàn)噪聲各個(gè)頻段的能量信號(hào)與磨煤機(jī)料位的對(duì)應(yīng)關(guān)系。本發(fā)明采用壓差法及噪聲法相結(jié)合的雙因素磨煤機(jī)料位檢測(cè)方法。首先使用壓差 法進(jìn)行初步料位檢測(cè)，當(dāng)檢測(cè)的料位低于定義的低煤位或高于定義的高煤位時(shí)，使用壓差 法進(jìn)行檢測(cè)；但檢測(cè)的料位位于定義的低煤位和高煤位之間，使用發(fā)明的噪聲法進(jìn)行料位 檢測(cè)。噪聲法料位檢測(cè)首先是對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包變換，目的是為了得到分解后的特征頻 率段，然后對(duì)特征頻率段的信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，求出特征值將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)與磨 煤機(jī)的煤位建立模型。在得到磨煤機(jī)噪聲的特征頻率段后，問題是如何將特征向量與磨煤 機(jī)的煤位建立一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。本發(fā)明采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模法，將每個(gè)頻率段的信號(hào)計(jì)算出 能量值，然后再將各個(gè)頻段的信號(hào)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)以建立 噪聲信號(hào)特征與磨煤機(jī)料位的對(duì)應(yīng)關(guān)系。本發(fā)明的噪聲法料位檢測(cè)過程1、現(xiàn)場(chǎng)所采集的磨煤機(jī)筒體噪聲信號(hào)，首先將信號(hào)轉(zhuǎn)為離散的數(shù)字信號(hào)，然后對(duì) 其進(jìn)行采樣分析。2、將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包展開分析，進(jìn)行三層小波包分解，利用小波包重構(gòu) 算法對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)，重構(gòu)后會(huì)得到8個(gè)獨(dú)立的信號(hào)。每個(gè)結(jié)點(diǎn)分別表示磨煤機(jī)噪聲信號(hào)的 一個(gè)信號(hào)特征。3、在得到各個(gè)頻率段的系數(shù)后，對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)，以提取各頻帶范圍的信號(hào)。重構(gòu) 后得到小波包三層分解各個(gè)子頻帶范圍信號(hào)好，(i = 0，1，L 7)。原始噪聲信號(hào)S分解為
7
^ = 通過對(duì)采集信號(hào)頻率的分析確定所提取信號(hào)的8個(gè)獨(dú)立的頻段的頻率范圍。
'=O O4、分解并重構(gòu)信號(hào)后，要對(duì)各個(gè)頻率段的信號(hào)進(jìn)行保存，分析每個(gè)頻段的特征。在 本設(shè)計(jì)里要求出每個(gè)頻帶信號(hào)的能量，并將其作為特征向量。本設(shè)計(jì)采用三層小波包分解，
η
頻帶信號(hào)。3 (i = 0，1，2，…，7)所對(duì)應(yīng)的能量按下式求得《 = ΣΙ&Ι其中xik(i = 0， Sfk=0 0
1，…，7，k= 1，2，…，η)表示重構(gòu)信號(hào)衫的離散點(diǎn)的幅值。這樣就得到了重構(gòu)后的信號(hào)的 特征向量。由于系統(tǒng)工作時(shí)磨煤機(jī)筒體內(nèi)的煤位發(fā)生改變，這樣就導(dǎo)致了系統(tǒng)某幾個(gè)頻段 的信號(hào)的能量發(fā)生變化，利用此關(guān)系來建立磨煤機(jī)噪聲與煤位的關(guān)系?，F(xiàn)選取特征信號(hào)為T = YjE^當(dāng)能量較大時(shí)，該特征向量的元素是一個(gè)較大的數(shù)，在數(shù)值分析上會(huì)帶來一定的
不便，因此要對(duì)該特征向量進(jìn)行規(guī)一化處理，5、將噪聲信號(hào)各個(gè)頻段的能量3 (i = 0，1，L，7)和其對(duì)應(yīng)的料位作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 訓(xùn)練樣本。這里使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)頻段的能量和磨煤機(jī)料位的對(duì)應(yīng)關(guān)系。6、設(shè)定網(wǎng)絡(luò)層，該網(wǎng)絡(luò)的輸入層的神經(jīng)元數(shù)R與輸入向量的個(gè)數(shù)相同為8個(gè)，輸出 層的神經(jīng)元數(shù)為1，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式可以得到隱層的神經(jīng)元數(shù)為2XR+1 = 17個(gè)。網(wǎng)絡(luò)的隱層 神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為tan sig，輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為log sig，這是因?yàn)槟繕?biāo)向量的 元素位于區(qū)間[_1，1]中正好滿足函數(shù)的輸出要求。7、利用訓(xùn)練樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂后，即可利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸 入、輸出關(guān)系實(shí)現(xiàn)噪聲各個(gè)頻段的能量信號(hào)和磨煤機(jī)料位的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)磨煤機(jī)的 精確料位檢測(cè)。上述雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的智能料位檢測(cè)方法所采用的設(shè)備，它包括噪聲采集部分1、 信號(hào)調(diào)理部分2、適配器3、信號(hào)隔離部分4、A/D轉(zhuǎn)換部分5、微處理器6及輸出變換部分7 ； 所述噪聲采集部分1的輸出端接信號(hào)調(diào)理部分2的輸入端；所述信號(hào)調(diào)理部分2的輸出端 經(jīng)適配器3與信號(hào)隔離部分4的輸入端相接；所述信號(hào)隔離部分4的輸出端經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換部 分5與微處理器6的輸入端相接；所述微處理器6的輸出端接輸出變換部分7的輸入端；所 述信號(hào)調(diào)理部分2包括音頻放大部分及低通濾波部分；所述音頻放大部分的輸出端接低 通濾波部分的輸入端。(1)噪聲采集部分。檢測(cè)設(shè)備通過麥克風(fēng)將采集到的聲音信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。(2)音頻放大。系統(tǒng)通過麥克風(fēng)采集聲音信號(hào)，經(jīng)過內(nèi)置自動(dòng)增益控制(AGC)以及 能為大多數(shù)駐極體麥克風(fēng)提供偏壓的專用低成本、高品質(zhì)的麥克風(fēng)放大器MAX9814進(jìn)行音 頻放大。(3)低通濾波。濾除非噪聲的其他頻率成分，減少多余頻率成分對(duì)噪聲分析的干 擾。根據(jù)有用的音頻信號(hào)集中在0-5KHZ范圍內(nèi)的頻域特點(diǎn)，對(duì)5K以外的信號(hào)進(jìn)行低通濾 波。系統(tǒng)采用了通用開關(guān)電容可編程濾波器MAX260。通過對(duì)MAX260進(jìn)行簡(jiǎn)單編程就可改 善濾波特性，達(dá)到較好的濾波性能。(4)適配器。采用電路適配器進(jìn)行輸入信號(hào)的匹配，使濾波處理后的信號(hào)符合隔離 器輸入信號(hào)的要求。為了保護(hù)被測(cè)電路、減小環(huán)境噪聲對(duì)測(cè)試電路的影響，并使系統(tǒng)的線性 度達(dá)到最佳，需要在此進(jìn)行線性隔離處理。經(jīng)過濾波處理后的信號(hào)不符合隔離器輸入信號(hào) 的要求，因此在進(jìn)行隔離之前需要進(jìn)行信號(hào)的適配處理，以使信號(hào)符合光耦的輸入要求。(5)信號(hào)隔離部分。采用高精度的線性光耦TIL300進(jìn)行光電隔離，它是一個(gè)由紅 外光LED照射分叉配置的隔離反饋光二極管和一個(gè)輸出光二極管組成，該器件采用特殊制 造技術(shù)來補(bǔ)償LED時(shí)間和溫度特性的非線性，從而使輸出信號(hào)與LED發(fā)出的四幅光通量成 線性比例。(6)進(jìn)行線性化處理，使隔離器的輸出信號(hào)與待采集的噪聲信號(hào)之間呈線性關(guān)系， 以減小測(cè)量噪聲信號(hào)的誤差。(7)A/D轉(zhuǎn)換部分。將待測(cè)的模擬噪聲信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。待測(cè)音頻信號(hào)經(jīng)過 放大、濾波、隔離等一系列處理后，為了對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步處理，需將待測(cè)的模擬噪聲信號(hào)轉(zhuǎn)
6換為數(shù)字信號(hào)(亦即A/D轉(zhuǎn)換)。系統(tǒng)選用四位半雙積分?jǐn)?shù)/模轉(zhuǎn)換器ICL7135作為ADC， 該ADC可輸出士20000個(gè)碼，由晶振分頻為ADC提供時(shí)鐘，使取樣時(shí)間為工頻的整數(shù)倍，可 有效抑制工頻干擾。(8)微處理器。利用MPU執(zhí)行發(fā)明的噪聲料位檢測(cè)方法。在待測(cè)噪聲信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)?數(shù)字信號(hào)后，即可利用MPU (智能模塊)對(duì)待測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理，不但實(shí)現(xiàn)了利用軟件對(duì)待測(cè) 信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步處理(小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的目的，而且彌補(bǔ)了硬件上無法實(shí)現(xiàn)的功能，從而 使系統(tǒng)的軟件和硬件方面的性能更趨合理并完善。(9)輸出變換部分。將輸出信號(hào)轉(zhuǎn)換為電流信號(hào)，以用于現(xiàn)場(chǎng)的系統(tǒng)控制。為了簡(jiǎn) 化了信號(hào)調(diào)節(jié)單元的顯示部件，而且方便現(xiàn)場(chǎng)工作人員進(jìn)行讀取，所以系統(tǒng)輸出4-20mA的 標(biāo)準(zhǔn)電流。再此之前需要對(duì)MPU的輸出信號(hào)進(jìn)行DAC轉(zhuǎn)換，系統(tǒng)選用MAX504做DAC。該片 為SPI串行接口形式，內(nèi)含DAC，基準(zhǔn)源和運(yùn)算放大器。MAX504將輸入的數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換為模 擬輸出電壓，再經(jīng)電流串聯(lián)負(fù)反饋電路就可以將輸入的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)4-20mA的電流輸 出ο
權(quán)利要求
一種雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的智能料位檢測(cè)方法，其特征在于首先使用壓差法進(jìn)行初步料位檢測(cè)，當(dāng)檢測(cè)的料位低于定義的低煤位或高于定義的高煤位時(shí)，測(cè)量磨煤機(jī)筒體內(nèi)的壓差，依據(jù)所述壓差與存煤料位的關(guān)系對(duì)料位進(jìn)行檢測(cè)；當(dāng)檢測(cè)的料位位于定義的低煤位和高煤位之間時(shí)，切換為噪聲法對(duì)料位進(jìn)行檢測(cè)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的智能料位檢測(cè)方法，其特征在于所述噪 聲法包括(A)現(xiàn)場(chǎng)采集磨煤機(jī)筒體噪聲信號(hào)；(B)對(duì)步驟(A)所述噪聲信號(hào)進(jìn)行小波包變換，以得到分解后的特征頻率段；(C)對(duì)步驟(B)所述特征頻率段的信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，求出特征值；(D)將步驟(C)所述特征值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出關(guān)系 實(shí)現(xiàn)噪聲各個(gè)頻段的特征信號(hào)與磨煤機(jī)料位的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的智能料位檢測(cè)方法，其特征在于現(xiàn)場(chǎng)采 集磨煤機(jī)筒體噪聲信號(hào)后，將其轉(zhuǎn)為離散的數(shù)字信號(hào)，然后再對(duì)其進(jìn)行采樣分析。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的智能料位檢測(cè)方法，其特征在于所述步 驟(B)進(jìn)行小波包變換時(shí)，先進(jìn)行三層小波包分解，再利用小波包重構(gòu)算法對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的智能料位檢測(cè)方法，其特征在于所述步 驟(D)中使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)噪聲各個(gè)頻段的特征信號(hào)與磨煤機(jī)料位的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
全文摘要
本發(fā)明屬磨煤機(jī)料位精確檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種雙進(jìn)雙出磨煤機(jī)的智能料位檢測(cè)方法及其所采用的設(shè)備，其首先使用壓差法進(jìn)行初步料位檢測(cè)，當(dāng)檢測(cè)的料位低于定義的低煤位或高于定義的高煤位時(shí)，測(cè)量磨煤機(jī)筒體內(nèi)的壓差，依據(jù)所述壓差與存煤料位的關(guān)系對(duì)料位進(jìn)行檢測(cè)；當(dāng)檢測(cè)的料位位于定義的低煤位和高煤位之間時(shí)，切換為噪聲法對(duì)料位進(jìn)行檢測(cè)；所述噪聲法包括(A)現(xiàn)場(chǎng)采集磨煤機(jī)筒體噪聲信號(hào)；(B)對(duì)步驟(A)所述噪聲信號(hào)進(jìn)行小波包變換；(C)對(duì)步驟(B)所述特征頻率段的信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)；(D)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出關(guān)系實(shí)現(xiàn)噪聲各個(gè)頻段的能量信號(hào)與磨煤機(jī)料位的對(duì)應(yīng)關(guān)系。本發(fā)明檢測(cè)精度高，穩(wěn)定性好，成本低廉，適用范圍廣泛。
文檔編號(hào)G01F23/14GK101900595SQ20091001174
公開日2010年12月1日 申請(qǐng)日期2009年5月27日 優(yōu)先權(quán)日2009年5月27日
發(fā)明者崔寶俠, 徐冰, 曲星宇, 段勇 申請(qǐng)人:沈陽工業(yè)大學(xué)