基于KPCA-GMM的球磨机状态监测与评估研究

王恒¹，花国然¹，贾民平²，陈左亮³

1. 南通大学机械工程学院2. 东南大学机械工程学院3. 大唐南京下关发电厂发电部

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。

关键词：球磨机;状态监测;核主成分分析;高斯混合模型;