【摘 要】
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球磨机是火力发电厂的基础设备,可靠测量料位是实现系统优化的关键。针对球磨机音频信号中存在强噪声、非线性等问题,结合受限玻尔兹曼机（RBM）、减法聚类和T-S模糊模型,提出了
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院,代尔夫特理工大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61450011）、山西省自然科学基金项目（2015011052）资助
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球磨机是火力发电厂的基础设备,可靠测量料位是实现系统优化的关键。针对球磨机音频信号中存在强噪声、非线性等问题,结合受限玻尔兹曼机（RBM）、减法聚类和T-S模糊模型,提出了一种软测量方法。首先采用微调后的受限玻尔兹曼机提取特征,去除存在的噪声,然后使用减法聚类辨识模糊模型的初始结构,最后采用T-S模糊模型预测球磨机料位。通过在球磨机运行数据上进行模型验证,验证了该方法的实用性和可行性。
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