在球磨機(jī)生產(chǎn)控制優(yōu)化方案中，料位是生產(chǎn)中重要的控制參數(shù)，而料位在線測(cè)量一直是工業(yè)控制現(xiàn)場(chǎng)中一個(gè)比較棘手的問(wèn)題。傳統(tǒng)的測(cè)量手段采用磨出入口差壓來(lái)代替料位大小，雖然差壓的大小和料位的高低具有一定程度上的一致性，但由于料位會(huì)受到多個(gè)因素和參數(shù)的影響，因此傳統(tǒng)測(cè)量手段的誤差較大，以至于控制精度達(dá)不到理想的效果。

    近幾年興起利用音頻或者振動(dòng)測(cè)量法來(lái)測(cè)量球磨機(jī)料位，比傳統(tǒng)手段的精度有了很大的提高，但僅用一個(gè)相關(guān)參數(shù)去表征球磨機(jī)料位肯定是存在較大誤差的，因此可以利用多信息融合技術(shù)軟測(cè)量手段來(lái)測(cè)量球磨機(jī)料位的變化。因此，很多學(xué)者都利用反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立測(cè)量模型，即把和球磨機(jī)料位相關(guān)的各個(gè)量（風(fēng)量、壓差、出入口溫度、振動(dòng)量等）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，球磨機(jī)料位作為輸出，建立測(cè)量模型。當(dāng)然訓(xùn)練和校驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)需要大量的樣本數(shù)據(jù)（要求樣本數(shù)據(jù)要全面而且準(zhǔn)確），這給實(shí)驗(yàn)者帶來(lái)了極大的工作量而且也會(huì)對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)帶來(lái)比較大的影響。由于BP網(wǎng)絡(luò)自身收斂速度慢，且訓(xùn)練容易陷入局部小，導(dǎo)致模型精度差異較大。建議采用小波理論對(duì)輸入信號(hào)（如振動(dòng)信號(hào)）作相應(yīng)處理，提取特征參數(shù)后再建立模型，甚至用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提高軟測(cè)量模型的精度。

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