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一种少量标定的基于深度信念网络的球磨机料位测量方法，其特征在于包括离线建模阶段与在线测量阶段，其中离线建模阶段包括以下步骤：步骤一：采集从低料位到高料位的无标签振动信号<img file="FDA0000857774060000011.GIF" wi="285" he="102" />同时对部分料位Z＝{z<sub>1</sub>,…,z<sub>N</sub>}进行标定，得到有标签振动信号<img file="FDA0000857774060000012.GIF" wi="285" he="103" />步骤二：对无标签振动信号<img file="FDA0000857774060000013.GIF" wi="262" he="111" />和有标签振动信号<img file="FDA0000857774060000014.GIF" wi="260" he="111" />分别求取功率谱<img file="FDA0000857774060000015.GIF" wi="278" he="103" />和<img file="FDA0000857774060000016.GIF" wi="300" he="103" />步骤三：训练深度信念网络，并对有标签的功率谱<img file="FDA0000857774060000017.GIF" wi="278" he="103" />进行特征Y＝{y<sub>1</sub>,…,y<sub>N</sub>}提取；步骤四：基于少量有标签的功率谱的提取特征Y＝{y<sub>1</sub>,…,y<sub>N</sub>}及其对应料位值Z＝{z<sub>1</sub>,…,z<sub>N</sub>}对支持向量机进行训练；在线测量阶段包括以下步骤：步骤一：采集振动信号s，并求取相应的功率谱x；步骤二：利用深度信念网络进行特征提取，得到特征y；步骤三：将特征y输入到支持向量机进行预测，得到料位预测值<img file="FDA0000857774060000018.GIF" wi="69" he="63" /> |
