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极端工况下管道腐蚀风险在线监测研究 预览
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作者 郭明乐 杨新宇 +1 位作者 谢政 刘嘉琪 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2019年第1期162-169,共8页
针对极端工况下高危管道腐蚀的安全管理问题,通过基于风险的检验(RBI)技术方法和微量γ射线检测技术,将管道腐蚀风险算法与管道腐蚀在线监测技术相结合,实现了管道腐蚀风险的软测量;基于工业物联网,提出极端工况下管道腐蚀风险在线监测... 针对极端工况下高危管道腐蚀的安全管理问题,通过基于风险的检验(RBI)技术方法和微量γ射线检测技术,将管道腐蚀风险算法与管道腐蚀在线监测技术相结合,实现了管道腐蚀风险的软测量;基于工业物联网,提出极端工况下管道腐蚀风险在线监测系统的基本框架,实现了石化流程工业中高风险管道腐蚀回路在极端工况下的风险在线监测。 展开更多
关键词 极端工况 管道腐蚀 风险在线监测 测量 RBI
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限定记忆的GM-RBF瓦斯涌出预测模型
2
作者 李俊哲 秦志 周鑫隆 《煤炭技术》 CAS 2019年第1期92-95,共4页
针对现阶段瓦斯涌出量预测中存在的样本数据库过饱和现象,提出了一种限定记忆模式的多维GM-RBF瓦斯涌出量预测模型;基于软测量思想引入了代谢因子,变一维瓦斯涌出量数据为多维"辅助变量"和"主导变量",构建了多维动... 针对现阶段瓦斯涌出量预测中存在的样本数据库过饱和现象,提出了一种限定记忆模式的多维GM-RBF瓦斯涌出量预测模型;基于软测量思想引入了代谢因子,变一维瓦斯涌出量数据为多维"辅助变量"和"主导变量",构建了多维动态数据集;对车集煤矿2612工作面的实例验证结果表明:限定记忆模式下的多维GM-RBF模型拟合曲线离散性最小,瓦斯浓度变化趋势和实际监测结果最为接近,对煤矿工作面瓦斯涌出量的预测具有更高的准确性。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量预测 限定记忆 GM-RBF算法 测量
神经网络在风烟系统含氧量软测量中的应用 预览
3
作者 马良玉 左晓桐 王永军 《自动化仪表》 CAS 2019年第3期12-16,22共6页
风烟系统烟气含氧量是影响锅炉效率的一个重要因素,其测量结果对评价燃烧经济性指标有重要作用。由于炉内燃烧过程复杂且烟气含氧量影响因素多,现场含氧量的直接测量往往存在滞后且精度较差。近年来,基于相关参数建模的软测量方法在电... 风烟系统烟气含氧量是影响锅炉效率的一个重要因素,其测量结果对评价燃烧经济性指标有重要作用。由于炉内燃烧过程复杂且烟气含氧量影响因素多,现场含氧量的直接测量往往存在滞后且精度较差。近年来,基于相关参数建模的软测量方法在电厂逐渐得以应用。为此,针对某1 000 MW锅炉机组,考虑风烟系统的结构及影响锅炉含氧量的因素,以电厂采集的历史运行数据作为神经网络模型的训练样本和测试样本,建立了基于神经网络的风烟系统含氧量软测量模型。与基于梯度下降法的神经网络相比,采用性能更好的L-M算法作为神经网络训练算法。试验结果表明:基于L-M算法的神经网络模型能够更准确地预测烟气含氧量,为实现锅炉的燃烧优化调整、节煤降耗奠定基础。 展开更多
关键词 风烟系统 含氧量 人工神经网络 测量 L-M算法 梯度下降法 锅炉效率 火电机组
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基于最小二乘支持向量机的改进型在线NOx预测模型 预览
4
作者 丁续达 金秀章 张扬 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第1期61-67,共7页
本文提出了一种基于预测误差的在线更新最小二乘支持向量机(LSSVM)的NOx预测模型。LSSVM模型以预测精度作为在线更新的目标,在保证预测精度的前提下,选取影响NOx排放的输入参数,模型输入数据的更新由总体误差决定,并由个体样本的误差指... 本文提出了一种基于预测误差的在线更新最小二乘支持向量机(LSSVM)的NOx预测模型。LSSVM模型以预测精度作为在线更新的目标,在保证预测精度的前提下,选取影响NOx排放的输入参数,模型输入数据的更新由总体误差决定,并由个体样本的误差指导数据选取,克服了原在线更新LSSVM模型中的单步更新计算量随时间增加、更新算法参数选取困难等问题。利用模拟实验和电厂分布式控制系统(DCS)实际数据对本文提出算法模型和原算法模型进行仿真,结果表明本文提出模型预测精度和计算速度均能够达到现场运用的要求。与原算法模型相比,在保持相同精度的前提下,计算速度是原算法模型的3.24倍,使用方法更简单,更适合现场使用。 展开更多
关键词 测量 LSSVM NOx监测 在线预测模型 超低排放 SCR
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基于流形正则化域适应随机权神经网络的湿式球磨机负荷参数软测量 预览
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作者 贺敏 汤健 +1 位作者 郭旭琦 阎高伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期398-406,共9页
针对湿式球磨机多工况运行过程中标签样本难以获取和工况改变导致的原测量模型失准问题,本文引入域适应随机权神经网络(Domain adaptive random weight neural network, DARWNN),实现待测工况中少量标签样本与原工况样本共同进行迁移学... 针对湿式球磨机多工况运行过程中标签样本难以获取和工况改变导致的原测量模型失准问题,本文引入域适应随机权神经网络(Domain adaptive random weight neural network, DARWNN),实现待测工况中少量标签样本与原工况样本共同进行迁移学习.DARWNN网络解决了不同工况间难以共同进行机器学习的问题,但其只考虑经验风险,而未考虑结构风险,从而泛化性能较差,预测精度较低.在此基础上,本文引入流形正则化,并构建基于流形正则化的域适应随机权神经网络(Domain adaptive manifold regularization random weight, neural network, DAMR.RWNN),以保持数据几何结构,提高相应模型性能.实验结果表明,所提方法可以有效提高DARWNN的学习精度,解决多工况情况下湿式球磨机负荷参数软测量问题. 展开更多
关键词 迁移学习 域适应 磨机负荷 流形正则化 测量
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自来水厂后臭氧接触池进水流量的在线软测量方法
6
作者 蒋福春 王冬生 《中国给水排水》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期43-47,共5页
针对自来水厂后臭氧接触池进水流量无法在线测量的问题,提出了一种后臭氧接触池进水流量的在线软测量方法。首先,通过在线测试获得后臭氧接触池进水前提升泵房的各台提升泵运行在最大工作扬程和最小工作扬程下的频率-流量关系曲线;然后... 针对自来水厂后臭氧接触池进水流量无法在线测量的问题,提出了一种后臭氧接触池进水流量的在线软测量方法。首先,通过在线测试获得后臭氧接触池进水前提升泵房的各台提升泵运行在最大工作扬程和最小工作扬程下的频率-流量关系曲线;然后,计算生成当前工作扬程下的频率-流量关系曲线,并由此获得提升泵当前频率对应的实时流量;最后,计算提升泵房所有运转提升泵的出水流量之和,从而获得后臭氧接触池进水流量软测量值。实际应用结果表明,与先前的以活性炭滤池出水流量计的数值作为参考流量相比,提出的软测量方法能更准确地反映后臭氧接触池的实时进水流量,根据这一基准流量进行臭氧投加可使后臭氧接触池出水余臭氧浓度更加平稳,为后臭氧投加精确控制奠定了基础。 展开更多
关键词 自来水厂 后臭氧接触池 进水流量 测量
时延系统中T-LSSVR动态软测量建模方法研究 预览
7
作者 赵彦涛 单泽宇 +2 位作者 龙海峰 刘贺朋 郝晓辰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期146-152,共7页
针对工业过程中由于系统存在延时导致软测量模型难以建立、模型精度偏低等问题,提出将系统延时(T)与最小二乘支持向量回归机(LSSVR)相结合,构建一种基于T-LSSVR的动态软测量建模方法;该方法在建模过程中利用互相关函数与一阶广义差分算... 针对工业过程中由于系统存在延时导致软测量模型难以建立、模型精度偏低等问题,提出将系统延时(T)与最小二乘支持向量回归机(LSSVR)相结合,构建一种基于T-LSSVR的动态软测量建模方法;该方法在建模过程中利用互相关函数与一阶广义差分算法辨识得到'静态响应延时'和'动态响应延时',通过软测量手段对变量进行预测以实现辅助变量对主导变量的最佳估计。对某化工企业具有此类双延时性质的系统进行实验,实验结果表明该建模方法在动态和稳态数据预测方面都有良好的预测效果。 展开更多
关键词 计量学 测量 动态建模 系统延时 最小二乘支持向量机
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基于软测量的热轧板坯炉温控制模型
8
作者 李立刚 蔺凤琴 +2 位作者 王帝杰 韩庆 荆丰伟 《冶金自动化》 2019年第2期42-46,共5页
国内热轧加热炉板坯温度预报模型大都存在精度不高、无法自动完成整个炉温控制过程的问题。为此,本文提出了一种适合大部分热轧加热炉的新型炉温控制策略,该策略基于高精度的板温预报模型对板坯温度进行软测量,并根据软测量结果对炉温... 国内热轧加热炉板坯温度预报模型大都存在精度不高、无法自动完成整个炉温控制过程的问题。为此,本文提出了一种适合大部分热轧加热炉的新型炉温控制策略,该策略基于高精度的板温预报模型对板坯温度进行软测量,并根据软测量结果对炉温进行设定和调整。该模型应用后,整个烧钢过程几乎不需要依赖人工,实现了完全自动烧钢,并且产品质量获得提升,经济效益得到提高。 展开更多
关键词 热轧 加热炉 板温预报 炉温控制 测量 自动烧钢
基于梯度增强回归树算法的磨浆过程打浆度软测量模型
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作者 孟子薇 洪蒙纳 +1 位作者 李继庚 满奕 《造纸科学与技术》 2019年第1期83-88,共6页
基于梯度增强回归树(GBRT)的方法建立打浆度预测模型。采集实际工业环境中磨浆过程变量(如流量,纸浆浓度和磨浆机功率)和原料性质,包括原料纤维形态和浆料性质作为模型输入,所有输入变量数据来源于造纸厂。在实时数据上检验模型精度,均... 基于梯度增强回归树(GBRT)的方法建立打浆度预测模型。采集实际工业环境中磨浆过程变量(如流量,纸浆浓度和磨浆机功率)和原料性质,包括原料纤维形态和浆料性质作为模型输入,所有输入变量数据来源于造纸厂。在实时数据上检验模型精度,均方误差为RMSE^k=0.9948。对比支持向量机(SVM)打浆度模型,GBRT打浆度模型时间复杂度更低。 展开更多
关键词 磨浆 打浆度 测量 梯度增强回归树
基于相关向量机的热工参数软测量 预览
10
作者 张文涛 马永光 +1 位作者 董子健 杜景琦 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第2期90-95,共6页
针对火电机组中某些重要热工参数难以直接测量的问题,本文提出了一种基于相关向量机(RVM)的热工参数软测量方法。采用组合核函数的形式代替传统的单一核函数,采用改进的鲸鱼优化算法(IWOA)优化核函数参数和组合核权重系数,利用优化后的... 针对火电机组中某些重要热工参数难以直接测量的问题,本文提出了一种基于相关向量机(RVM)的热工参数软测量方法。采用组合核函数的形式代替传统的单一核函数,采用改进的鲸鱼优化算法(IWOA)优化核函数参数和组合核权重系数,利用优化后的参数和机组实际工况数据建立IWOA-RVM软测量模型,并采用样本更新策略实现该模型的在线更新。将该模型应用于某600 MW燃煤机组锅炉参数测量,结果表明:本文提出的IWOA-RVM软测量模型的烟气含氧量和飞灰含碳量预测结果均方根误差分别为0.085 2和0.088 4,均低于BP神经网络和支持向量机软测量模型;本文模型所需的相关向量少,模型稀疏性好,测试精度高,具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 测量 热工参数 相关向量机 组合核函数 鲸鱼优化算法
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一次风量软测量方法研究 预览
11
作者 李子敬 金秀章 《电力科学与工程》 2019年第3期66-73,共8页
一次风量的准确、实时预测对于火电厂的生产运行起着至关重要的作用,但由于现场环境和测量仪表等多方面限制,不易实现这一目标。针对一次风量的实时预测问题,采用灰色预测、BP人工神经网络和最小二乘支持向量机(LSSVM)3种软测量方法进... 一次风量的准确、实时预测对于火电厂的生产运行起着至关重要的作用,但由于现场环境和测量仪表等多方面限制,不易实现这一目标。针对一次风量的实时预测问题,采用灰色预测、BP人工神经网络和最小二乘支持向量机(LSSVM)3种软测量方法进行预测。实验数据来自某电厂提供的DCS历史数据。根据实验情况,灰色预测只适合于系统结构无根本性变化的中短期预测;当样本小于200个时,选择LSSVM;当样本大于200个时,选用BP人工神经网络。 展开更多
关键词 测量 最小二乘支持向量机 BP人工神经网络 灰色预测 一次风量
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基于灰色系统的软测量方法及其应用 预览
12
作者 王娜丹 张立广 王丽娟 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第3期214-217,共4页
针对工业过程中一些难以测量的变量,提出一种基于灰色系统的软测量方法,该方法将灰色模型结合工艺生产过程进行建模分析,选择一组辅助过程变量作为灰色模型的输入,利用灰色模型的输出对复杂工业过程中的变量进行预测。采用基于灰色系统... 针对工业过程中一些难以测量的变量,提出一种基于灰色系统的软测量方法,该方法将灰色模型结合工艺生产过程进行建模分析,选择一组辅助过程变量作为灰色模型的输入,利用灰色模型的输出对复杂工业过程中的变量进行预测。采用基于灰色系统的软测量方法对VOD炉终点钢水温度预测的仿真结果表明:预测值的命中率较高,证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 测量 灰色模型 灰色系统 VOD炼钢工艺 钢水温度预测
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基于改进扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模 预览
13
作者 吉文鹏 杨慧中 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期723-729,共7页
针对化工生产过程工况复杂多变,单一的软测量模型难以满足系统对估计精度的要求,提出了一种基于改进的扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模的方法。该算法采用流形距离来代替欧氏距离,自适应地确定邻域半径,并引入局部密度用于确定聚类... 针对化工生产过程工况复杂多变,单一的软测量模型难以满足系统对估计精度的要求,提出了一种基于改进的扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模的方法。该算法采用流形距离来代替欧氏距离,自适应地确定邻域半径,并引入局部密度用于确定聚类中心,对聚类后得到的各个子流形分别采用流形学习中的核等距映射法进行特征提取,建立基于高斯过程回归的子模型。将该方法应用于某双酚A生产装置的软测量建模,仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 流形学习 算法 模型 测量 扩张搜索聚类 计算机模拟
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基于动态多核相关向量机的软测量建模研究 预览
14
作者 吴菁 刘乙奇 +3 位作者 刘坚 黄道平 邱禹 于广平 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1472-1484,共13页
针对污水处理过程中存在的多变量耦合、强非线性以及参数时变等问题,提出基于多核学习相关向量机的软测量建模方法,并采用粒子群算法对多核权重以及核参数进行优化。同时,引入时间差分(timedifference)方法改进多核相关向量机的动态特... 针对污水处理过程中存在的多变量耦合、强非线性以及参数时变等问题,提出基于多核学习相关向量机的软测量建模方法,并采用粒子群算法对多核权重以及核参数进行优化。同时,引入时间差分(timedifference)方法改进多核相关向量机的动态特性。为了验证所提模型的有效性,通过一仿真案例与单核相关向量机、多层前馈神经网络和基于遗传算法的支持向量机进行对比研究。结果表明,所提模型具有更好的预测效果。最后,对模型的鲁棒性在数据漂移和异常的场景下进行了讨论。 展开更多
关键词 测量 污水处理 多核 相关向量机 时差建模
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污水处理厂运行维护与管理控制模式:检测设备 预览
15
作者 曹徐齐 《净水技术》 CAS 2018年第8期9-15,共7页
随着管理水平的不断提升,我国大型城市污水处理厂的管理正有向信息化、智能化发展的趋势,而各类检测设备的应用和普及是其实现的重要硬件基础.本期栏目精选国内外若干个成功运用的新型污水处理厂检测设备进行简述,共同行参考.
关键词 污水处理厂 检测器 电子鼻 微生物燃料电池 絮凝沉淀 图像分析技术 测量
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海洋生物酶发酵过程关键生物参数的软测量 预览
16
作者 孙丽娜 黄永红 +1 位作者 丁慎平 刘骏 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第9期136-138,共3页
针对海洋生物酶发酵过程中关键生物参数在线测量困难、离线化验滞后大,难以实现实时控制问题,提出一种贝叶斯正则化神经网络软测量建模方法。通过贝叶斯正则化修正神经网络训练性能函数,限制网络权值,简化了网络结构,从而有效地抑制过拟... 针对海洋生物酶发酵过程中关键生物参数在线测量困难、离线化验滞后大,难以实现实时控制问题,提出一种贝叶斯正则化神经网络软测量建模方法。通过贝叶斯正则化修正神经网络训练性能函数,限制网络权值,简化了网络结构,从而有效地抑制过拟合,提高网络泛化能力。以典型的海洋生物酶—海洋蛋白酶为例,建立了海洋蛋白酶发酵过程关键生物参数(基质浓度、菌体浓度、酶活)软测量模型。结果表明:贝叶斯正则化神经网络不仅对训练样本集表现出很强的拟合能力,且对预测样本同样表现出很强的推广能力;在预测精度上明显高于LM算法的神经网络,解决了海洋生物酶发酵过程关键生物参数在线测量问题。 展开更多
关键词 贝叶斯正则化 神经网络 关键生物参数 测量
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多属性核函数快速向量机的污水在线软测量
17
作者 许玉格 赖春伶 刘莉 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2018年第2期231-238,共8页
针对污水生化处理过程复杂、在线仪表的维护困难等问题,提出了一种基于多属性高斯核函数的快速向量机在线污水软测量模型.该模型通过多属性高斯核来构造快速相关向量机的贝叶斯矩阵,通过引入快速边际似然算法来加快迭代更新的速度.将所... 针对污水生化处理过程复杂、在线仪表的维护困难等问题,提出了一种基于多属性高斯核函数的快速向量机在线污水软测量模型.该模型通过多属性高斯核来构造快速相关向量机的贝叶斯矩阵,通过引入快速边际似然算法来加快迭代更新的速度.将所提算法与支持向量机(SVM)、相关向量机(RVM)、快速相关向量机(FASTRVM)及几种基于不同核函数的快速相关向量机算法进行对比实验,结果表明所提方法可减小相关向量个数,提高预测精度,尤其可显著减少软测量建模的计算量.实验结果证明了该方法在污水系统在线软测量的有效性. 展开更多
关键词 快速相关向量机(FASTRVM) 多属性高斯核函数 测量 在线建模 污水处理
加热炉炉效软测量与优化控制 预览
18
作者 冯玉国 郑国锋 《世界有色金属》 2018年第18期170-172,共3页
利用软测量对加热炉炉效进行测量,可以有效避免直接测量的不安全性和高费用。燃烧优化控制包括氧量的自动控制,提高主蒸汽压力控制、炉膛负压控制、汽温控制、汽包水位回路等控制的控制性能,通过BP神经网络软测量给出预测锅炉燃烧效率,... 利用软测量对加热炉炉效进行测量,可以有效避免直接测量的不安全性和高费用。燃烧优化控制包括氧量的自动控制,提高主蒸汽压力控制、炉膛负压控制、汽温控制、汽包水位回路等控制的控制性能,通过BP神经网络软测量给出预测锅炉燃烧效率,预测NOX,通过国标炉效公式计算出最佳锅炉燃烧效率。对于不同的锅炉优化的效果不同,针对于本文应用该系统公司的两台锅炉燃烧效率提升了0.6%和0.9%以上。 展开更多
关键词 测量 燃烧效率 燃烧优化控制 炉效公式
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钢板位置的软测量及精准控制方法 被引量:1
19
作者 陈功 王笑波 《冶金自动化》 2018年第2期29-33,共5页
钢铁厚板厂轧后冷却区域水雾大、可见性低,且冷却效果十分依赖钢板位置跟踪精度,一般钢板位置跟踪算法难以满足现场需求。为此,本文采用了一种基于辊道速度软件计算钢板位置的方法,精准测量钢板在水中位置。运行后实际效果表明,此... 钢铁厚板厂轧后冷却区域水雾大、可见性低,且冷却效果十分依赖钢板位置跟踪精度,一般钢板位置跟踪算法难以满足现场需求。为此,本文采用了一种基于辊道速度软件计算钢板位置的方法,精准测量钢板在水中位置。运行后实际效果表明,此方法位置跟踪精度保证在200mm以内,很好地达到现场要求。 展开更多
关键词 钢板位置跟踪 测量 精准控制 轧后冷却
基于MLCRBMs-ELM的软测量建模
20
作者 倪健华 王静 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第10期7-12,共6页
针对辅助变量之间相关性差挖掘困难等问题,提出一种基于特征提取集和极限学习机(MLCRBMsELML)的软测量建模方法.该方法首先通过聚类算法对输入数据集进行属性簇划分.按结果将数据集分类后输入至MLCRBMs特征提取集中进行同步的特征提取... 针对辅助变量之间相关性差挖掘困难等问题,提出一种基于特征提取集和极限学习机(MLCRBMsELML)的软测量建模方法.该方法首先通过聚类算法对输入数据集进行属性簇划分.按结果将数据集分类后输入至MLCRBMs特征提取集中进行同步的特征提取,提取到的特征子集经Blending层进行非线性融合得到新特征集,并输入至极限学习机(ELM)进行拟合得到最后的估计结果.实验结果表明该方法优于传统的方法,具有更高的预测精度和泛化性能. 展开更多
关键词 计量学 极限学习机 受限玻尔兹曼机 测量
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