基于網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證的SVM磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)

羅小燕，陳慧明，盧小江，熊 洋

（江西理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，江西 贛州 341000）

基于網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證的SVM磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)

羅小燕，陳慧明，盧小江，熊 洋

（江西理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，江西 贛州 341000）

針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中只能依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)判斷磨機(jī)負(fù)荷（ML）狀態(tài)，難以檢測(cè)ML及其直接相關(guān)參數(shù)的問(wèn)題，該文通過(guò)分析反應(yīng)磨機(jī)內(nèi)部負(fù)荷的振動(dòng)信號(hào)，提取頻譜特征，利用支持向量機(jī)（SVM）建立磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的預(yù)測(cè)模型。為解決SVM核函數(shù)參數(shù)g和懲罰因子C主觀選取問(wèn)題，提出采用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證相結(jié)合的方法，對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。最后基于Matlab與VC混合編程，建立仿真平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的預(yù)測(cè)仿真。分別利用SVM默認(rèn)參數(shù)和最佳優(yōu)化參數(shù)代入ML回歸預(yù)測(cè)模型，通過(guò)參數(shù)ML預(yù)測(cè)對(duì)比，得到SVM最佳優(yōu)化參數(shù)下訓(xùn)練的平均平方誤差（MSE）和平方相關(guān)系數(shù)（r2）均優(yōu)于SVM默認(rèn)參數(shù)下的預(yù)測(cè)結(jié)果。

磨機(jī)負(fù)荷；網(wǎng)格搜索；交叉驗(yàn)證；參數(shù)優(yōu)化；混合編程

0 引 言

磨礦是選礦生產(chǎn)流程中十分重要的環(huán)節(jié)[1]，它是將礦石碎磨至使有用礦物基本單體解離或富集合的細(xì)度，再經(jīng)過(guò)分級(jí)過(guò)程后供浮選，磨礦工序產(chǎn)品質(zhì)量的好壞直接關(guān)系著整個(gè)選廠的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)指標(biāo)。磨礦過(guò)程是選礦生產(chǎn)中的耗能大戶，通常該工序成本占總生產(chǎn)費(fèi)用的40%～60%。因此，科學(xué)、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)磨機(jī)內(nèi)部運(yùn)行狀態(tài)及開發(fā)磨礦優(yōu)化控制技術(shù)是選礦行業(yè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗、提質(zhì)提產(chǎn)的根本任務(wù)之一[2]。

近年來(lái)基于支持向量機(jī)的磨機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量檢測(cè)方法研究越來(lái)越多，取得了相應(yīng)的成果。澳大利亞CSIRO公司開發(fā)了在線筒體振動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，建立了支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型控制磨機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，降低了鋼耗[3]。文獻(xiàn)[4]根據(jù)磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)與筒體振動(dòng)的相關(guān)性，建立基于支持向量機(jī)的磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)軟測(cè)量模型。基于主元分析（PCA）提取分頻段特征，文獻(xiàn)[5]提出建立支持向量機(jī)（SVM）模型預(yù)測(cè)磨機(jī)內(nèi)部負(fù)荷的方法。文獻(xiàn)[6]提出多源數(shù)據(jù)特征融合的球磨機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量，利用SVM建立磨機(jī)負(fù)荷模型。上述方法都是在利用SVM建模過(guò)程中，SVM參數(shù)都是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選用定值，這樣使模型的學(xué)習(xí)和泛化能力下降，導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)效果不理想。

為了使SVM更好地應(yīng)用在工程實(shí)際中，文獻(xiàn)[7]利用網(wǎng)絡(luò)搜索對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，很好地解決了梯級(jí)水電系統(tǒng)隱隨機(jī)調(diào)度問(wèn)題。文獻(xiàn)[8]利用最小二乘SVM參數(shù)優(yōu)化模型在煤礦安全預(yù)測(cè)中應(yīng)用，很好地解決了樣本的高維、不確定性等方面的問(wèn)題，文獻(xiàn)[9]采用多種群混合算法進(jìn)行SVM預(yù)測(cè)模型參數(shù)的優(yōu)化選取，結(jié)果表明該方法能夠滿足球磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)的實(shí)時(shí)性要求。基于此本文提出基于交叉驗(yàn)證與網(wǎng)格搜索對(duì)SVM進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，利用優(yōu)化模型對(duì)磨機(jī)內(nèi)部負(fù)荷參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1 SVM基本原理

SVM對(duì)樣本分類的方法是根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理進(jìn)行的，對(duì)特定訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)精度和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折衷，以期獲得最好的泛化能力[10]。SVM主要思想是建立一個(gè)超平面作為決策曲面，使得待分樣本之間的間隔最大化，并實(shí)現(xiàn)將分類問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)帶約束的最值問(wèn)題，如下式：

式中：ζ——松弛變量；

C——懲罰因子；

N——樣本數(shù)。

由式（1）可知影響SVM模型精度主要有松弛變量ζ和懲罰因子C。其中松弛變量ζ使SVM在樣本回歸時(shí)，具有容錯(cuò)能力[11]；而懲罰因子C是解決SVM分類器為了少量離散點(diǎn)而使得目標(biāo)‖w‖變小的問(wèn)題[12]；核函數(shù)k＜w，xi＞反應(yīng)了各支持向量的相關(guān)程度，將向量w與xi在低維空間不可分的情形映射到高維空間再進(jìn)行內(nèi)積，實(shí)現(xiàn)將模型的求解轉(zhuǎn)換為帶約束的規(guī)劃問(wèn)題。常用的核函數(shù)如表1所示。

表1 常用核函數(shù)

2 SVM模型參數(shù)優(yōu)化

根據(jù)SVM基本原理，核函數(shù)g和懲罰因子C對(duì)模型起著關(guān)鍵的作用，故本文利用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證相結(jié)合的方法對(duì)參數(shù)g和C進(jìn)行尋優(yōu)。

2.1 交叉驗(yàn)證

交叉驗(yàn)證是在樣本訓(xùn)練過(guò)程中消除隨機(jī)取樣所帶來(lái)偏差的方法[13]，它的基本思想是，按照事先設(shè)定的規(guī)則將原始樣本分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。首先通過(guò)訓(xùn)練樣本對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，再用測(cè)試樣本對(duì)訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行驗(yàn)證，以此評(píng)價(jià)模型的準(zhǔn)確性。常用的交叉驗(yàn)證方法有K-fold交叉驗(yàn)證法、重復(fù)隨機(jī)抽樣法、留一法等。其中K-fold交叉驗(yàn)證法具有計(jì)算效率高的特點(diǎn)，故本文采用K-fold交叉驗(yàn)證法對(duì)訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行性能評(píng)價(jià)。K-fold法是將原始樣本分成K組，將每個(gè)子集樣本分別做一個(gè)測(cè)試集，其余K-1組樣本作為訓(xùn)練集，得到K個(gè)模型，用這K個(gè)模型最終測(cè)試集的準(zhǔn)確率的平均數(shù)作為此模型下的性能指標(biāo)。

利用K-fold法對(duì)模型的訓(xùn)練樣本性能進(jìn)行評(píng)價(jià)，以模型準(zhǔn)確率最高的SVM參數(shù)作為優(yōu)化參數(shù)，提高了模型的穩(wěn)定性和泛化能力。交叉過(guò)程中，各組參數(shù)下的模型準(zhǔn)確率通常采用最小均方誤差（MMSE）來(lái)表征，在參數(shù)空間內(nèi)尋優(yōu)，找到均方誤差最小的參數(shù)取值。均方誤差為

式中：yi——實(shí)際值；

2.2 網(wǎng)格搜索

網(wǎng)格搜索是一種窮舉法，是指在參數(shù)空間每維上取若干分隔，計(jì)算時(shí)遍歷參數(shù)空間所有網(wǎng)格交叉點(diǎn)得到最優(yōu)解，其優(yōu)點(diǎn)可以保證所得的最優(yōu)解是劃分網(wǎng)格中的全局最優(yōu)解，避免了由于人為給定值所造成的重大誤差。文中對(duì)C和g進(jìn)行尋優(yōu)，將網(wǎng)格在其各自區(qū)域等分為M和N個(gè)點(diǎn)，形成一個(gè)M×N的網(wǎng)格平面。在每個(gè)參數(shù)組合通過(guò)交叉驗(yàn)證的方法可計(jì)算出其估計(jì)模型的MMSE，當(dāng)計(jì)算遍歷網(wǎng)格平面的每個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，可找出MMSE最小的參數(shù)組合，即為最優(yōu)參數(shù)。

2.3 參數(shù)選取步驟

網(wǎng)格搜索法可遍歷每個(gè)可能的參數(shù)組合，結(jié)合交叉驗(yàn)證方法可找出使MMSE最小時(shí)的參數(shù)組合，從而避免了局部最優(yōu)解的出現(xiàn)，本文在網(wǎng)格搜索中應(yīng)用K-fold交叉驗(yàn)證法對(duì)每組（C，g）的性能指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)?；贙-fold交叉驗(yàn)證的網(wǎng)格參數(shù)尋優(yōu)步驟如下：

1）選擇初始化參數(shù)選擇范圍。令a=[-a1，a2]、b= [-b1，b2]，步長(zhǎng)為1，取網(wǎng)格參數(shù)的節(jié)點(diǎn)為C=2a、g=2b。

2）劃分樣本。將訓(xùn)練數(shù)據(jù)等分為K個(gè)子集，對(duì)網(wǎng)格中每一組參數(shù)（C，g），首先任意選擇一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，利用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型后對(duì)K-1個(gè)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)，統(tǒng)計(jì)該組參數(shù)下測(cè)試結(jié)果的均方誤差值。

3）求取預(yù)測(cè)誤差值。將下一組子集作為測(cè)試集，剩下的K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，統(tǒng)計(jì)該組參數(shù)下測(cè)試結(jié)果的均方誤差值，直至K個(gè)子集都被作為一次測(cè)試集后，取K組均方差的平均值δMMSE作為該組參數(shù)的預(yù)測(cè)誤差。

4）求取最優(yōu)的參數(shù)組合。更換參數(shù)組合（C，g），重復(fù)步驟2）、3），分別計(jì)算出網(wǎng)格中各參數(shù)組合下模型的均方差平均值δMMSE，并對(duì)其進(jìn)行大小排序，選出δMMSE最小時(shí)對(duì)應(yīng)的組合參數(shù)（C，g）即為網(wǎng)格區(qū)間內(nèi)最優(yōu)的參數(shù)組合。

利用K-fold方法，以參數(shù)平均誤差δMMSE最小化為參數(shù)優(yōu)選的目標(biāo)，以各參數(shù)范圍為約束條件，避免了訓(xùn)練樣本的隨機(jī)性對(duì)模型準(zhǔn)確率的影響，提高了參數(shù)優(yōu)選的效率和準(zhǔn)確性。

3 磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)仿真與結(jié)果分析

3.1 磨礦試驗(yàn)

采用型號(hào)為480mm×260mm的小型球磨機(jī)進(jìn)行磨礦實(shí)驗(yàn)，球磨機(jī)轉(zhuǎn)速為42 r/min，即筒體每轉(zhuǎn)動(dòng)一圈需0.7s，為使頻譜分析結(jié)果能全面反應(yīng)筒體整體情況，每個(gè)振動(dòng)數(shù)據(jù)樣本選取磨機(jī)運(yùn)行的5個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)周期，共選5個(gè)數(shù)據(jù)樣本，每個(gè)樣本數(shù)據(jù)長(zhǎng)度5 000×8。根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，在磨礦過(guò)程中選取轉(zhuǎn)速率為0.8，填充率為20%，料球比分別為0.6，0.8，1.0，1.2進(jìn)行磨礦試驗(yàn)，分別測(cè)取各自狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)，試驗(yàn)方案如表2所示。磨機(jī)尺寸：480mm×260mm；轉(zhuǎn)速率：0.8；入料粒度：1～9mm。

表2 負(fù)荷填充率為20%的礦物和鋼球質(zhì)量

試驗(yàn)步驟：

1）預(yù)先對(duì)待磨礦料進(jìn)行篩分，入料粒度在1～9mm范圍的礦料為實(shí)驗(yàn)所用礦料；

2）按照填充率、料球比計(jì)算好的鋼球質(zhì)量和物料質(zhì)量給磨機(jī)填料，關(guān)閉進(jìn)料口，調(diào)節(jié)變頻器至計(jì)算值，啟動(dòng)球磨機(jī)，并開始計(jì)時(shí)；

3）清零和平衡動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集儀，設(shè)定采樣頻率為5kHz，待磨機(jī)運(yùn)行1 min后，開啟數(shù)據(jù)采集儀，待磨機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)5個(gè)周期后，關(guān)閉數(shù)據(jù)采集儀，停止磨機(jī)；

4）為了保證實(shí)驗(yàn)條件一致性，取出礦物，重復(fù)步驟1）～3），得到不同運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)下的振動(dòng)信號(hào)，進(jìn)行后續(xù)分析研究。

3.2 SVM參數(shù)優(yōu)化

本文基于Matlab與VC混合編程技術(shù)，建立仿真平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)磨機(jī)內(nèi)部負(fù)荷參數(shù)的預(yù)測(cè)仿真，仿真系統(tǒng)主要包括，系統(tǒng)模塊、信號(hào)導(dǎo)入模塊、信號(hào)分析和負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊。各模塊具體內(nèi)容如下：

信號(hào)導(dǎo)入模塊：將振動(dòng)數(shù)據(jù)樣本導(dǎo)入，采用閾值小波去噪方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪處理，為消除不同頻譜段振動(dòng)信號(hào)的幅值對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，統(tǒng)一將數(shù)據(jù)處理為區(qū)間[0，1]之間的數(shù)據(jù)，如下式：

xmin——總體數(shù)據(jù)中最小值；

xmax——總體數(shù)據(jù)中最大值；

x——當(dāng)前值。

信號(hào)分析模塊：對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行功率譜估計(jì)，根據(jù)振動(dòng)信號(hào)的能量譜較高的頻率段，提取反映磨機(jī)內(nèi)部負(fù)荷的振動(dòng)信號(hào)，得到振動(dòng)信號(hào)的頻譜特征。

負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊：基于網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，得到SVM模型最優(yōu)化參數(shù)C和g，并將得到的最優(yōu)參數(shù)輸入到SVM負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。仿真系統(tǒng)負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)過(guò)程如圖1所示。

3.3 仿真結(jié)果分析

圖1 負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)流程

基于VC和Matlab混合編程方法，是將SVM的模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)模塊（.cpp文件），選擇C++編譯器將VC文件編譯為Matlab可識(shí)別文件（.m），最后設(shè)置VC和Matlab對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)接口即可。利用建立的磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的預(yù)測(cè)仿真平臺(tái)，磨礦過(guò)程在填充率為20%，料球比分別為0.6，0.8，1.0，1.2的磨礦負(fù)荷參數(shù)下，進(jìn)行負(fù)荷參數(shù)的預(yù)測(cè)驗(yàn)證。SVM參數(shù)優(yōu)化結(jié)果及對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，結(jié)果如圖2所示。

圖2 SVM參數(shù)選擇3D結(jié)果圖

從圖中可以看出，當(dāng)SVM核函數(shù)參數(shù)g和懲罰因子C不斷變化過(guò)程中，球磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率也相應(yīng)不斷變化。采用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證尋優(yōu)得到，當(dāng)懲罰因子C為0.57，核函數(shù)參數(shù)g為84.45時(shí)，磨機(jī)內(nèi)部運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高，達(dá)到97.2%。

將尋優(yōu)得到的磨機(jī)負(fù)荷最優(yōu)參數(shù)組合（C，g）代入到SVM負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，取振動(dòng)數(shù)據(jù)樣本400組為訓(xùn)練樣本，另400組為測(cè)試樣本，以平均平方誤差MSE和平方相關(guān)系數(shù)r2作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，求得訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3所示。

圖3 訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果圖

由圖3（a）訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)誤差較低，負(fù)荷參數(shù)料球比為1時(shí)，誤差最小，而料球比增加到1.2時(shí)，預(yù)測(cè)誤差增大，在測(cè)試樣本預(yù)測(cè)結(jié)果有相類似的趨勢(shì)；通過(guò)對(duì)比圖3（a）、圖3（b）發(fā)現(xiàn)料球比預(yù)測(cè)誤差有向中趨勢(shì)，即在料球比為1時(shí)預(yù)測(cè)誤差最小。

分別利用SVM默認(rèn)參數(shù)和最佳優(yōu)化參數(shù)代入負(fù)荷回歸預(yù)測(cè)模型，對(duì)上述數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到兩種模型在訓(xùn)練和測(cè)試樣本的平均平方誤差MSE和平方相關(guān)系數(shù)r2，如表3所示。

表3 兩種模型預(yù)測(cè)結(jié)果比較

從表3可以看出，K-SVM最佳優(yōu)化參數(shù)下訓(xùn)練的平均平方誤差MSE和平方相關(guān)系數(shù)r2分別為0.24和97.2，測(cè)試集分別為0.83和95.3，均優(yōu)于SVM默認(rèn)參數(shù)下的預(yù)測(cè)結(jié)果。

4 結(jié)束語(yǔ)

1）采用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證相結(jié)合的方法，對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，避免了SVM核函數(shù)參數(shù)g和懲罰因子C主觀選取問(wèn)題，提高了模型的泛化能力，降低了模型預(yù)測(cè)誤差，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率達(dá)到97.2%。

2）通過(guò)利用Matlab與VC混合編程技術(shù)，建立磨機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)仿真平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的預(yù)測(cè)仿真。經(jīng)過(guò)SVM參數(shù)優(yōu)化后，模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率更高，證實(shí)了該方法的可行性和有效性，為磨礦過(guò)程優(yōu)化控制提供了有力的技術(shù)支撐。

[1]石立，張國(guó)旺，肖驍.金屬礦山選礦廠磨礦分級(jí)自動(dòng)控制研究現(xiàn)狀[J].金屬材料與冶金工程，2014（1）：43-48.

[2]WEI D H，CRAIG I K.Grinding mill circuits a survey of control and economic concerns[J].International Journal of Mineral Process，2009，90（14）：55-56.

[3]HUANG P，JIA M P，ZHONG B L.Investigation on measuring the fill level of an industrial ball mill based on the vibration characteristics of the mill shell[J].Minerals Engineering，2009，22（14）：1200-1208.

[4]TANG J，ZHAO L J，ZHOU J W，et al.Experimental analysis of wet mill load based on vibration signals of laboratory scale ball mill shell[J].Minerals Engineering，2010，23（9）：720-730.

[5] 馮雪，趙立杰，鄭瀚洋.基于KPCA頻譜特征提取的球磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)方法 [J].沈陽(yáng)化工大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，28（2）：175-180.

[6]湯健，趙立杰，岳恒，等.基于多源數(shù)據(jù)特征融合的球磨機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版），2010，44（7）：1406-1413.

[7]紀(jì)昌明，周婷，向騰飛，等.基于網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證的支持向量機(jī)在梯級(jí)水電系統(tǒng)隱隨機(jī)調(diào)度中的應(yīng)用[J].電力自動(dòng)設(shè)備，2014，34（3）：125-131.

[8]周華平，熊博杰，桂海霞.最小二乘支持向量機(jī)優(yōu)化模型在煤礦安全預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].測(cè)繪科學(xué)，2014，39（7）：150-154.

[9]張炎欣，王偉，張航.基于即時(shí)學(xué)習(xí)策略的火電廠球磨機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2012，48（7）：224-230.

[10]方帥，夏秀山，曹洋，等.基于噪聲水平估計(jì)的圖像盲去噪[J].模式識(shí)別與人工智能，2015，28（1）：51-57.

[11]李翠平，鄭瑤瑕，張佳，等.基于遺傳算法優(yōu)化的支持向量機(jī)品位插值模型[J].北京科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，35（3）：837.

[12]崔曉祥，李娟.基于支持向量機(jī)回歸的電力系統(tǒng)負(fù)荷建模[J].江蘇電機(jī)工程，2012，31（3）：37.

[13]ITO K，NAKAMO R.Optimiznig support vector regression hyperparameters based on crossvalidation[C]∥Proceedings of the international Jonit Conference on Neural Networks，2003，3（7）：2077-2081.

（編輯：劉楊）

Forecast of SVM mill load based on grid search and cross validation

LUO Xiaoyan，CHEN Huiming，LU Xiaojiang，XIONG Yang
（School of Mechanical and Electrical Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou 341000，China）

In order to address the problem that mill load (ML)state only can be estimated with expert experience and ML parameters directly relevant to ML and ML state are hard to be monitored during actual production.This article proposed the method of combining grid search and cross validation to optimize SVM parameters and solve the problem of subjective selection between SVM kernel function parameter g and penalty factor C，by analyzing and reflecting vibration signal inside mill，extracting spectrum signature of signal and establishing forecasting model for mill load parameters by using support vector machine（SVM）.Forecast simulation of ball mill load parameter was achieved by establishing simulation platform based on hybrid programming of Matlab and VC. Both training mean square error（MSE） and square correlation coefficient（r2） obtained under optimized SVM parameters are higher than the forecasting results under default SVM parameters by respectively substituting default SVM parameters and optimized SVM parameters into ML regression forecasting model and ML parameter forecasting and comparison.

mill load；grid search；cross validation；parameter optimization；hybrid programming

A

：1674-5124（2017）01-0132-04

10.11857/j.issn.1674-5124.2017.01.027

2016-06-22；

：2016-07-20

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51464017）；江西省高等學(xué)?？萍悸涞赜?jì)劃項(xiàng)目（KJLD1304（45））

羅小燕（1967-），女，江西贛州市人，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)闄C(jī)電系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)與控制。