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本发明涉及基于多模态特征子集选择性集成建模的磨机负荷参数预测方法。磨机负荷参数(MLP)的难以实时检测是制约磨矿过程运行优化与控制的关键因素之一。如何融合球磨机系统产生的多模态机械信号构建MLP预测(MLPF)模型是当前研究的热点。首先，对多模态机械信号进行时频域变换得到高维频谱数据；接着，采用相关系数法和互信息法对多模态频谱进行线性和非线性特征子集的自适应选择；最后，分别构建基于不同多模态特征的线性和非线性候选子模型，并采用优化和加权算法对上述候选子模型进行自适应地选择与合并，得到基于选择性集成(SEN)机制的MLPF模型。采用磨矿过程实验球磨机的多模态机械数据仿真验证了所提方法的有效性。
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