- · 中信重工举办2020年战略供应商和优秀供应商授牌大会[12/28]
- · 煤机装备智能化产业联盟在北京成立[12/25]
- · 山西已有80处综采工作面推进智能化建设[12/25]
- · 山能兖州煤业公司东滩矿积极开展“1+1”精准志愿活动[12/24]
- · 山能临矿集团永明煤矿：创新安全管理 实现“四零”目标[12/24]
- · 龙煤集团长协合同签订量达2535万吨[12/24]
- · 陕煤集团蒲白矿业首套智能综放设备完成联合试运转[12/23]
- · 中国矿业大学（北京）与内蒙古自治区政府签署战略合作协议[12/23]
凡向《矿山机械》投稿的作者，按有关法规，均被视为同意以下约定：
① 遵守有关出版法规和标准；
② 本刊所载论文和其它作品以及广告仅代表作者和广告主自己的观点和陈述；允许本刊对内容做删节和规范性修改。
③ 一律通过本刊网 ...
① 遵守有关出版法规和标准；
② 本刊所载论文和其它作品以及广告仅代表作者和广告主自己的观点和陈述；允许本刊对内容做删节和规范性修改。
③ 一律通过本刊网 ...
基于KPCA-GMM的球磨机状态监测与评估研究
作者: 王恒 ; 花国然 ; 贾民平 ; 陈左亮
关键词: 球磨机 状态监测 核主成分分析 高斯混合模型
摘要：
提出了一种基于核主成分分析(KPCA)-高斯混合模型(GMM)的球磨机状态实时监测与评估新方法。通过选取不同工况下的球磨机过程参数,基于KPCA提取反映设备运行状态的特征量,基于GMM建立表征不同工况的球磨机状态模型,并引入高斯混模型概率距离,计算当前状态与正常工况的相似度,作为状态指标(SI)实时监控球磨机的运行状态。通过对某电厂球磨机实际运行过程的监控与评估,表明所提方法的有效性和实用性。