球磨机料位检测系统通过对传感器采集的球磨机参数的动态数据进行处理，然后选择合适的融合算法进行融合，并根据料位设定值和融合所获得的料位值，判断球磨机是否处在最佳工况。

1、磨音信号采集
当球磨机中钢球一定时，存煤量增加，球磨机负荷升高，此时煤使钢球之间的相互碰撞缓和，因此球磨机噪音强度减小；反之，当球磨机内部存煤量减少，磨机负荷降低，钢球与钢球之间能更多地相互碰撞，使球磨机噪音强度增加。

利用球磨机噪音即磨音进行存煤量检测是目前钢球磨煤机存煤量检测中使用较为普遍的一种检测方法。磨音信号的获得比较容易，在现场使用中，磨音先通过安装在现场的音频传感器转换为电信号，然后转换为数字信号。但是，需要注意的是，现场有许多噪音源，这些噪音源产生的噪音都会对磨音的测量造成干扰，特别是邻近其他磨煤机的磨音，对磨音测量的影响特别大。因此，在安装磨音传感器的时候，需要寻找较合适的位置，尽量减小其他噪声源产生的干扰。

2、 出入口差压信号采集
当风量稳定时，存煤量变化会改变流通阻力，引起差压变化，于是可以用测量得到的差压信号调节给煤量。球磨机出入口差压虽可看做是存煤量的单值函数，但是出入口差压还受钢球装载量、通风量等参数的影响，因此，单独依据其求得的存煤盘精度不高。出入口差压的测量可以通过安装压力传感器来实现，但由于现有的电厂控制系统都对钢球磨煤机出入口差压进行了检测，在电厂的控制盘中很容易获得磨煤机出入口差压的测量数据，因此，选择其作为融合参数之一，可以不另设传感器。

3、出入口温差信号采集
出入口温差即球磨机人口风温与出口风温之差，同出人口差压一样，存煤量变化会引起出入口风温变化，可以用测量得到的温压信号调节给煤盘。出入口温压的测钛可以通过安装温度传感器来实现，但同样在电厂的控制盘中能获得磨煤机出入口差压的测量数据，因此，选择其作为融合参数之一，不另设传感器。

以上三种方法若单独使用，通过实践均不能起到较好的效果。所以，提出基于多传感器数据融合的检测方案，通过传感器对球磨机外部响应信号进行数据采集，经信号处理后提取的这三个参数在数据层融合，可以增强获取的球磨机外部响应信息的冗余性和互补性，减少整个系统的不确定性；当某个传感器失效时，多个传感器提供的冗余信息则可以排除故障信息，从而提高系统的鲁棒性。

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