半監(jiān)督多源域適應(yīng)集成的球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)軟測(cè)量

李思思, 閻高偉, 閆 飛, 程 蘭, 杜永貴

(1.太原理工大學(xué) 電氣與動(dòng)力工程學(xué)院，太原 030024;2.山西工程技術(shù)學(xué)院，陽泉 045000)

流程工業(yè)在實(shí)際運(yùn)行過程中，由于運(yùn)行任務(wù)與設(shè)定值的變化、外界環(huán)境的改變、設(shè)備重組等因素，會(huì)導(dǎo)致工況發(fā)生改變[1]。球磨機(jī)是應(yīng)用于電力、化工等流程領(lǐng)域的典型設(shè)備，具有強(qiáng)耦合、非線性和多工況等特點(diǎn)。該設(shè)備負(fù)荷參數(shù)的準(zhǔn)確檢測(cè)對(duì)于磨礦作業(yè)環(huán)節(jié)的質(zhì)量控制、磨礦效率和能耗降低起著至關(guān)重要的作用。因此，本文以球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的預(yù)測(cè)為例開展研究。

目前，球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)檢測(cè)受限于建模機(jī)理及物理?xiàng)l件的復(fù)雜性，常采用軟測(cè)量方法建模，即選擇與主導(dǎo)變量相關(guān)的輔助變量(筒體振動(dòng)或振聲信號(hào)[2-3])建立軟測(cè)量模型得到負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)值。常見的建模方法有偏最小二乘(Partial Least Squares，PLS)[4]、核模糊回歸[5]以及極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine，ELM)[6]等。上述建模方法僅適用于單一工況的數(shù)據(jù)。

在實(shí)際運(yùn)行過程中，不定期添加鋼球或輸入礦石成分的變化會(huì)引起工況的改變。工況改變后導(dǎo)致待測(cè)數(shù)據(jù)(目標(biāo)域數(shù)據(jù))和歷史數(shù)據(jù)(源域數(shù)據(jù))分布存在差異及待測(cè)工況數(shù)據(jù)不足的問題。若根據(jù)源域數(shù)據(jù)建立軟測(cè)量回歸模型，則會(huì)違背機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立在數(shù)據(jù)同分布條件的前提；若利用少量目標(biāo)域數(shù)據(jù)建模，模型預(yù)測(cè)效果往往不理想。近年來，為適應(yīng)工況的變化，廣泛采用即時(shí)學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)的建模策略。文獻(xiàn)[7]提出一種基于k近鄰的局部建模方法。文獻(xiàn)[8]引入因果關(guān)系利用動(dòng)態(tài)主成分分析實(shí)現(xiàn)過程監(jiān)控。Ma等[9]和Jaffel等[10]運(yùn)用移動(dòng)窗策略，對(duì)模型實(shí)時(shí)更新。針對(duì)在線測(cè)量中可能產(chǎn)生的偏差，Shao等[11]提出半監(jiān)督的選擇性集成建模策略。然而，即時(shí)學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分布差異大的情況下會(huì)形成較大的期望風(fēng)險(xiǎn)，集成學(xué)習(xí)更新策略由于各子模型的輸出置信難以估計(jì)，存在較大的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)。

因此，針對(duì)工況改變引起的模型失配問題引入遷移學(xué)習(xí)[12-14]策略。該策略放寬了數(shù)據(jù)服從同分布的假設(shè)，通過抽取領(lǐng)域間“隱含語義”或挖掘領(lǐng)域間“共享知識(shí)結(jié)構(gòu)”，利用源領(lǐng)域已有的知識(shí)來解決未知目標(biāo)領(lǐng)域(但與源領(lǐng)域相關(guān))中僅有少量有標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)甚至沒有標(biāo)簽樣本情況下的學(xué)習(xí)問題。遷移學(xué)習(xí)方法分為特征表示法和實(shí)例權(quán)重法。流形正則化域適應(yīng)[15]通過特征映射實(shí)現(xiàn)知識(shí)的遷移。但是，流形正則化域適應(yīng)是一種無監(jiān)督的方法，在特征變換過程中不能有效利用已有的標(biāo)簽信息，導(dǎo)致算法性能受到影響。為此，將標(biāo)簽信息引入流形正則化域適應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，研究基于半監(jiān)督域適應(yīng)的球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)軟測(cè)量方法，該方法優(yōu)點(diǎn)為：① 通過遷移學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)變工況數(shù)據(jù)的建模；② 將標(biāo)簽信息考慮在特征空間變換的過程中以提高負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)精度。為進(jìn)一步提高模型預(yù)測(cè)精度，采用多源域集成策略，利用多源域信息互補(bǔ)，更加有效地遷移源域知識(shí)到目標(biāo)領(lǐng)域，提高目標(biāo)領(lǐng)域的預(yù)測(cè)能力。

1 理論與算法

遷移學(xué)習(xí)是運(yùn)用已有的知識(shí)對(duì)不同但相關(guān)領(lǐng)域問題進(jìn)行求解的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。該方法放寬了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的兩個(gè)基本假設(shè)：① 用于學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本與新的測(cè)試樣本滿足獨(dú)立同分布的條件；② 必須有足夠可利用的標(biāo)記樣本才能習(xí)得一個(gè)好的模型。本文通過流形正則化保持空間結(jié)構(gòu)不變；通過最大方差保證目標(biāo)域數(shù)據(jù)對(duì)不同負(fù)荷參數(shù)表示能力；通過希爾伯特-施密特獨(dú)立標(biāo)準(zhǔn)(Hilbert-Schmidt Independence Criterion，HSIC)[16]引入標(biāo)簽信息；通過擴(kuò)展非參數(shù)最大均值差異減小源域和目標(biāo)域的均值距離，得到特征變換矩陣，將歷史數(shù)據(jù)和待測(cè)數(shù)據(jù)映射到公共子空間。具體方法如下。

1.1 流形正則化域適應(yīng)方法

針對(duì)不同工況數(shù)據(jù)分布差異性的問題，采用流形正則化域適應(yīng)的方法實(shí)現(xiàn)負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)。該方法首先集成流形約束、最大方差及擴(kuò)展非參數(shù)最大均值差異方法得到最佳特征變換矩陣；然后，將目標(biāo)域數(shù)據(jù)和源域數(shù)據(jù)的特征信息通過投影變換矩陣投影到公共子空間；最后，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法(如PLS)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如反向傳輸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation，BP))建立軟測(cè)量模型，從而合理、有效地對(duì)目標(biāo)域球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。其目標(biāo)函數(shù)為

(1)

式中：V為特征變換矩陣;L為L(zhǎng)aplacian矩陣;Mc為擴(kuò)展非參數(shù)最大均值差異矩陣;上標(biāo)s、t分別表示源域數(shù)據(jù)及目標(biāo)域數(shù)據(jù);X=[Xs,Xt];λ1、λ2為平衡因子。

1.2 半監(jiān)督域適應(yīng)方法

流形正則化域適應(yīng)屬于無監(jiān)督特征映射方法，無法將標(biāo)簽信息融入特征映射的過程來提高公共子空間數(shù)據(jù)的可辨識(shí)屬性。為提高模型預(yù)測(cè)精度，將少量目標(biāo)域及源域的標(biāo)簽信息引入流形正則化域適應(yīng)，解決數(shù)據(jù)分布差異造成模型預(yù)測(cè)精度低的問題以及待測(cè)工況樣本少的問題。

本文通過HSIC將標(biāo)簽信息引入流形正則化域適應(yīng)。HSIC計(jì)算兩組數(shù)據(jù)集間再生核希爾伯特空間的協(xié)方差來衡量數(shù)據(jù)之間的獨(dú)立性。設(shè)Kx、Ky為兩組數(shù)據(jù)集X、Y相應(yīng)的核矩陣，由文獻(xiàn)[16]得希爾伯特經(jīng)驗(yàn)估計(jì)為

EHSIC=(n-1)-2Tr(KxHKyH)

(2)

max Tr(VTXHYHXTV)

(3)

將式(3)引入式(1)得到半監(jiān)督域適應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)

(4)

為求得特征變換矩陣V，將式(4)最大化問題轉(zhuǎn)化為

(5)

引入拉格朗日乘子

(6)

式(6)對(duì)V求偏導(dǎo)，并令其為0，得：

τV=(λ3XsLs(Xs)T+

(7)

半監(jiān)督域適應(yīng)方法具體過程如表1所示。

表1 半監(jiān)督域適應(yīng)方法

半監(jiān)督域適應(yīng)方法利用源域數(shù)據(jù)、目標(biāo)域數(shù)據(jù)、源域數(shù)據(jù)標(biāo)簽及少量目標(biāo)域數(shù)據(jù)的標(biāo)簽信息得到特征變換矩陣；然后，將源域數(shù)據(jù)及目標(biāo)域數(shù)據(jù)投影到公共子空間。該過程充分考慮標(biāo)簽信息對(duì)特征變換矩陣的作用、數(shù)據(jù)流形結(jié)構(gòu)的不變性，從而提高球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)的預(yù)測(cè)精度。

1.3 半監(jiān)督多源域適應(yīng)方法

半監(jiān)督域適應(yīng)是遷移已有單一源域的知識(shí)來解決未知目標(biāo)領(lǐng)域的域適應(yīng)學(xué)習(xí)方法。當(dāng)歷史數(shù)據(jù)庫中有多個(gè)源域時(shí)，如果僅使用其中一個(gè)域作為源域進(jìn)行訓(xùn)練就會(huì)忽略其它域?qū)δ繕?biāo)域的有用信息，且不同源域數(shù)據(jù)存在信息相關(guān)與互補(bǔ)的特點(diǎn)，因此，可以充分利用多個(gè)源域的數(shù)據(jù)從而提高模型的預(yù)測(cè)性能。本文建立基于半監(jiān)督多源域適應(yīng)集成的軟測(cè)量模型。該模型首先根據(jù)式(8)求得特征變換矩陣V′；然后分別將多個(gè)源域及目標(biāo)域數(shù)據(jù)投影到公共子空間，并建立相應(yīng)的回歸模型；最后通過最大均值差異(Maximum Mean Discrepancy, MMD)加權(quán)多個(gè)源域負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)值。

(8)

(9)

半監(jiān)督多源域適應(yīng)方法具體過程如表2所示。

表2 半監(jiān)督多源域適應(yīng)方法

2 實(shí)驗(yàn)研究

球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)(如料球比(Material to Ball Volume Ratio，MBVR)、濃度(Pulp Density，PD)、充填率(Charge Volume Ratio，CVR))的準(zhǔn)確檢測(cè)對(duì)于磨礦作業(yè)環(huán)節(jié)的質(zhì)量控制、磨礦效率和能耗降低起著至關(guān)重要的作用[17]。為此，采集與負(fù)荷參數(shù)相關(guān)的振動(dòng)信號(hào)，建立模型，得到負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)值。

2.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

實(shí)驗(yàn)采用Φ602 mm×715 mm小型實(shí)驗(yàn)球磨機(jī)。其中，球磨機(jī)最大鋼球裝載量為0.6 t，實(shí)驗(yàn)過程筒體轉(zhuǎn)速為43 r/min。磨機(jī)筒體中部有圓形加料口，用于添加鋼球、物料和水。實(shí)驗(yàn)過程采用的物料是鐵礦粉，密度為2.3 t/m3。研磨介質(zhì)采用直徑為30 mm的鋼球。球磨機(jī)型號(hào)為Y112M-4的三相異步電機(jī)驅(qū)動(dòng)。三相電機(jī)功率為4 kW、額定電流為8.8 A、電壓380 V、轉(zhuǎn)速為1 440 r/min。

首先，在軸承座上安裝振動(dòng)傳感器，通過振動(dòng)傳感器采集振動(dòng)信號(hào)；然后利用數(shù)據(jù)采集模塊將振動(dòng)傳感器輸出的模擬信號(hào)放大并轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，送入上位機(jī)，用LabVIEW編寫的程序完成數(shù)據(jù)的讀取、顯示和保存工作。

通過改變介質(zhì)充填率(Ball Charge Volume Ratio，BCVR)來模擬工況突變，即分別采集BCVR為0.30、0.35、0.40、0.45、0.50的5組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。這5組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)工況為工況1、工況2、工況3、工況4、工況5。每組實(shí)驗(yàn)通過連續(xù)添加物料量改變CVR、MBVR、PD。每個(gè)工況下的數(shù)據(jù)如表3所示。以工況1的數(shù)據(jù)為例，分別固定球磨機(jī)筒體內(nèi)球和水的質(zhì)量，筒體內(nèi)物料由起始重量25.5 kg逐漸增加到174 kg，共增加了139次。

表3 工況突變實(shí)驗(yàn)情況

將每個(gè)工況振動(dòng)信號(hào)平均分為28個(gè)樣本，每個(gè)樣本覆蓋長(zhǎng)度大于濕式球磨機(jī)旋轉(zhuǎn)一周所用時(shí)間，然后將時(shí)域信號(hào)通過快速傅里葉變換轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)。

鄰域保持嵌入(Neighborhood Preserving Embedding，NPE)[18]算法通過最優(yōu)映射變換矩陣將數(shù)據(jù)從高維空間映射到低維的特征空間中。在低維空間中保持?jǐn)?shù)據(jù)固有的局部領(lǐng)域流形結(jié)構(gòu)不變性。以介質(zhì)充填率變化的五種工況為例，每個(gè)工況下隨機(jī)選取500個(gè)振動(dòng)信號(hào)的樣本，通過NPE將高維頻譜特征降維至三維空間進(jìn)行可視化。圖1給出了五種工況下數(shù)據(jù)三維空間的分布情況。從圖1可知,在不同工況下，數(shù)據(jù)分布存在差異性。

圖1 不同工況數(shù)據(jù)降維后的分布情況

Fig.1 The distribution of data of different working conditions after dimensionality reduction

2.2 基于半監(jiān)督域適應(yīng)的磨機(jī)建模方法

基于半監(jiān)督域適應(yīng)球磨機(jī)負(fù)荷參數(shù)建模方法通過特征映射將數(shù)據(jù)從高維空間投影到公共子空間，實(shí)現(xiàn)負(fù)荷參數(shù)較高精度預(yù)測(cè)。

2.2.1 特征映射

特征映射具體過程如下：根據(jù)表1的Step1～Step3將源域數(shù)據(jù)、目標(biāo)域有標(biāo)簽數(shù)據(jù)、目標(biāo)域無標(biāo)簽數(shù)據(jù)分別投影到公共子空間。其中式(7)中參數(shù)λ3、λ4和λ5通過網(wǎng)格搜索法確定。

為得到特征變換后的數(shù)據(jù)分布情況，采用半監(jiān)督域適應(yīng)將源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)進(jìn)行特征映射，并與傳統(tǒng)降維方法(NPE)作對(duì)比。首先，利用工況1的數(shù)據(jù)作為源域數(shù)據(jù)，工況3的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域數(shù)據(jù)。然后，分別通過NPE、半監(jiān)督域適應(yīng)得到特征變換后的數(shù)據(jù)。最后，以特征變換后的第一維數(shù)據(jù)為例繪制圖2。圖2中:NPE_S、NPE_T、SDA_S、SDA_T分別為NPE降維后源域數(shù)據(jù)、目標(biāo)域數(shù)據(jù)、半監(jiān)督域適應(yīng)變換后的源域數(shù)據(jù)、目標(biāo)域數(shù)據(jù)。由圖2可知，半監(jiān)督域適應(yīng)方法可以有效減小特征變換后源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)中心差異。

圖2 數(shù)據(jù)分布圖

2.2.2 負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)

為驗(yàn)證本文方法的有效性，設(shè)計(jì)兩組對(duì)比試驗(yàn)。第一組在工況變化后，利用少量目標(biāo)域數(shù)據(jù)建模得到負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)值。第二組借助源域數(shù)據(jù)建模得到負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)值。為了評(píng)價(jià)各種模型的預(yù)測(cè)能力，本文使用均方根誤差(Root Mean Square Error，RMSE)作為度量準(zhǔn)則。

在第一組實(shí)驗(yàn)中，隨機(jī)選取目標(biāo)域數(shù)據(jù)中的20個(gè)樣本作為少量帶標(biāo)簽樣本。利用偏最小二乘回歸(Partial Least Squares Regression，PLSR)建立軟測(cè)量回歸模型得到負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)值。參數(shù)預(yù)測(cè)情況如圖3及表4所示。圖3中傳統(tǒng)方法指利用工況3中隨機(jī)抽取的20個(gè)樣本建立偏最小二乘回歸模型得到負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)值。表4中，“少量3”表示利用傳統(tǒng)方法建模得到負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)的RMSE。由圖3可知，根據(jù)少量待測(cè)工況樣本建立的模型無法預(yù)測(cè)負(fù)荷參數(shù)值。因此有必要借助歷史工況數(shù)據(jù)建模。

圖3 少量樣本建模負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果

Fig.3 Load parameter prediction results of a small amount samples

第二組實(shí)驗(yàn)借助源域數(shù)據(jù)建模。為模擬實(shí)際工業(yè)過程中目標(biāo)域存在少量帶標(biāo)簽樣本的現(xiàn)象，隨機(jī)選取目標(biāo)域數(shù)據(jù)中的20個(gè)樣本作為少量帶標(biāo)簽樣本。半監(jiān)督域適應(yīng)方法根據(jù)“2.2.1”節(jié)中投影到公共子空間的源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域少量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)，建立PLSR模型從而得到目標(biāo)域中無標(biāo)簽樣本的負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果。近年來，為使系統(tǒng)模型能夠及時(shí)適應(yīng)工況的變化，即時(shí)學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)的建模策略被廣泛采用。因此，本文采用傳統(tǒng)方法、即時(shí)學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)及“1.1”節(jié)中的流形正則化域適應(yīng)方法作為對(duì)比實(shí)驗(yàn)。傳統(tǒng)方法利用PLSR建立軟測(cè)量回歸模型；即時(shí)學(xué)習(xí)通過在歷史數(shù)據(jù)庫中尋找與目標(biāo)域數(shù)據(jù)相似的樣本，然后根據(jù)相似樣本建立PLSR回歸模型；集成學(xué)習(xí)使用各個(gè)學(xué)習(xí)器間不存在依賴關(guān)系的隨機(jī)森林建立模型。對(duì)比結(jié)果如圖4及表4所示。

圖4 工況2→工況3負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果

Fig.4 Load parameters prediction results of working condition 2 transfer to working condition 3

表4 單源域負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)均方根誤差對(duì)比

Tab.4 Comparison of RMSE in single source domain load parameter prediction

傳統(tǒng)方法即時(shí)學(xué)習(xí)隨機(jī)森林流形正則半監(jiān)督域適應(yīng)料球比少量30.501 8----1→30.604 60.449 80.421 40.244 70.149 72→30.240 90.370 10.301 90.225 00.135 44→30.253 60.336 30.437 90.247 30.218 35→30.528 30.467 30.488 00.345 00.232 1濃度少量30.083 6----1→30.117 90.068 50.068 60.035 10.029 82→30.045 00.051 50.086 30.040 20.023 54→30.065 70.059 10.087 20.049 80.034 85→30.156 00.141 10.097 30.039 80.035 9充填率少量30.076 3----1→30.177 80.139 00.120 80.105 40.042 62→30.053 10.052 30.084 30.050 60.030 44→30.045 70.040 40.051 10.035 70.032 55→30.168 70.162 90.068 80.039 20.037 2

表4中“1→3”為工況1的數(shù)據(jù)作為源域數(shù)據(jù)工況3的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域數(shù)據(jù)。由圖4及表4可知：①當(dāng)數(shù)據(jù)分布差異大時(shí)，傳統(tǒng)方法、即時(shí)學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)結(jié)果相對(duì)較差。其原因?yàn)榧磿r(shí)學(xué)習(xí)存在期望風(fēng)險(xiǎn)，集成學(xué)習(xí)存在結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，傳統(tǒng)方法建立在數(shù)據(jù)同分布的前提下;②在料球比、濃度、充填率參數(shù)預(yù)測(cè)中，流形正則化域適應(yīng)、半監(jiān)督域適應(yīng)都能以一定的精度實(shí)現(xiàn)負(fù)荷參數(shù)的預(yù)測(cè)，但是半監(jiān)督域適應(yīng)精度相對(duì)較高，其原因?yàn)榭紤]了標(biāo)簽對(duì)投影矩陣的影響。

2.3 基于半監(jiān)督多源域適應(yīng)的磨機(jī)建模方法

在工業(yè)過程中，不同工況信息存在互補(bǔ)的特點(diǎn)，因此，可將多個(gè)源域的數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)建模得到負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)值。采用流形正則化多源域適應(yīng)方法作為對(duì)比實(shí)驗(yàn)。流形正則化多源域適應(yīng)方法通過加權(quán)策略融合多個(gè)源域的數(shù)據(jù)。半監(jiān)督多源域適應(yīng)和流形正則化多源域適應(yīng)方法建模后得到負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)均方根誤差結(jié)果,如表5所示。表中“1&2→3”為工況1、工況2的數(shù)據(jù)作為源域數(shù)據(jù)，工況3數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域數(shù)據(jù)。為直觀了解負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)情況，則以工況1和工況2為源域數(shù)據(jù)、工況3數(shù)據(jù)為目標(biāo)數(shù)據(jù)為例，得到目標(biāo)域料球比預(yù)測(cè)曲線，如圖5所示。由表5可知，半監(jiān)督多源域適應(yīng)方法比流形正則化多源域適應(yīng)方法的預(yù)測(cè)均方根誤差小，精度高。對(duì)比表4及表5中工況3的預(yù)測(cè)均方根誤差得出，當(dāng)充分利用多源域數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)時(shí)，半監(jiān)督多源域適應(yīng)方法可以挖掘出更多與負(fù)荷參數(shù)相關(guān)的特征信息，從而得到較高預(yù)測(cè)精度。

表5 多源域負(fù)荷參數(shù)預(yù)測(cè)均方根誤差對(duì)比

Tab.5 Comparison of RMSE in multi source domain load parameter prediction

1&2→34&5→3料球比流形正則化多源域適應(yīng)0.224 10.255 4半監(jiān)督多源域適應(yīng)0.128 40.189 8濃度流形正則化多源域適應(yīng)0.027 30.035 0半監(jiān)督多源域適應(yīng)0.022 40.021 4充填率流形正則化多源域適應(yīng)0.043 50.032 2半監(jiān)督多源域適應(yīng)0.025 60.027 2

圖5 工況1 &工況2→工況3料球比預(yù)測(cè)結(jié)果

Fig.5 The MBVR prediction results of working condition 1 and working condition 2 transfer to working condition 3

3 結(jié) 論

本文針對(duì)球磨機(jī)工況改變后，歷史數(shù)據(jù)與待測(cè)數(shù)據(jù)分布差異導(dǎo)致的模型失配問題以及待測(cè)工況樣本少的問題，研究了半監(jiān)督域適應(yīng)方法及半監(jiān)督多源域適應(yīng)方法，得出如下結(jié)論：

(1) 域適應(yīng)方法能夠有效改善數(shù)據(jù)概率分布失配對(duì)軟測(cè)量建模的影響，半監(jiān)督域適應(yīng)方法將標(biāo)簽信息融入特征映射的過程能提高模型預(yù)測(cè)能力。

(2) 半監(jiān)督多源域適應(yīng)方法利用多源域信息互補(bǔ)的特點(diǎn)，更加有效地遷移不同源域知識(shí)到目標(biāo)領(lǐng)域，提高目標(biāo)領(lǐng)域的預(yù)測(cè)能力。

(3) 利用多工況下小型試驗(yàn)球磨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明：本文方法在一定程度上能有效跟蹤實(shí)際值的變化。這對(duì)選礦過程全流程優(yōu)化運(yùn)行和控制具有十分重要的意義。