李思思, 阎高伟, 闫 飞, 程 兰, 杜永贵

(1.太原理工大学 电气与动力工程学院，太原 030024;2.山西工程技术学院，阳泉 045000)

流程工业在实际运行过程中，由于运行任务与设定值的变化、外界环境的改变、设备重组等因素，会导致工况发生改变[1]。球磨机是应用于电力、化工等流程领域的典型设备，具有强耦合、非线性和多工况等特点。该设备负荷参数的准确检测对于磨矿作业环节的质量控制、磨矿效率和能耗降低起着至关重要的作用。因此，本文以球磨机负荷参数的预测为例开展研究。

目前，球磨机负荷参数检测受限于建模机理及物理条件的复杂性，常采用软测量方法建模，即选择与主导变量相关的辅助变量(筒体振动或振声信号[2-3])建立软测量模型得到负荷参数预测值。常见的建模方法有偏最小二乘(Partial Least Squares，PLS)[4]、核模糊回归[5]以及极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)[6]等。上述建模方法仅适用于单一工况的数据。

在实际运行过程中，不定期添加钢球或输入矿石成分的变化会引起工况的改变。工况改变后导致待测数据(目标域数据)和历史数据(源域数据)分布存在差异及待测工况数据不足的问题。若根据源域数据建立软测量回归模型，则会违背机器学习方法建立在数据同分布条件的前提；若利用少量目标域数据建模，模型预测效果往往不理想。近年来，为适应工况的变化，广泛采用即时学习、集成学习的建模策略。文献[7]提出一种基于k近邻的局部建模方法。文献[8]引入因果关系利用动态主成分分析实现过程监控。……