1,000MWの石炭火力発電所の石炭粉砕機の振動をソフト計測対象として、相空間再構成と極限学習機（ELM）を組み合わせた石炭粉砕機振動モデルを構築し、石炭情報の入力の有無での石炭粉砕機振動予測効果を比較した。このモデルは、石炭粉砕機の多数の運転パラメータと石炭の種類の変化を総合的に考慮し、相空間再構成を利用して振動強度をm次元、タイムディレイτ行列に再構成し、最初のm-1次元を他のパラメータと組み合わせてELMの入力行列を形成し、m次元を出力とした。試験結果は、モデルが石炭粉砕機の振動予測の平均相対誤差が6.27%であり、従来のELMモデルやサポートベクターマシン（SVM）モデルよりも優れており、石炭情報が石炭粉砕機の振動に一定の影響を与えることを示している。

石炭粉砕機振動; ELM; 相空間再構成; 多数の運転パラメータ; 石炭の種類の変化; ソフト計測