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基于KPCA-Bagging的高斯过程回归建模方法及应用
1
作者 赵帅 李妍君 熊伟丽 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期131-136,共6页
工业污水处理过程具有高度非线性的特点,对水质指标中的生物需氧量的实时监测提出了挑战,提出一种基于核主元分析和Bagging算法的高斯过程回归建模方法。首先,采用核主元分析方法将采集到的污水数据投影到高维空间进行降维处理,提取非... 工业污水处理过程具有高度非线性的特点,对水质指标中的生物需氧量的实时监测提出了挑战,提出一种基于核主元分析和Bagging算法的高斯过程回归建模方法。首先,采用核主元分析方法将采集到的污水数据投影到高维空间进行降维处理,提取非线性主元作为模型输入;然后采用Bagging集成学习算法得到若干样本子集,建立相应的高斯过程回归模型;最后根据贝叶斯后验概率计算得到各子模型的权重,对各子模型的输出进行融合,得到全局预测值。对实际污水处理过程数据的仿真结果表明,所提方法具有良好的预测精度与泛化能力。 展开更多
关键词 核主元分析 BAGGING 高斯过程回归 污水处理
基于BGMM的即时学习软测量建模方法
2
作者 祁成 熊伟丽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1555-1561,共7页
对于具有非高斯特性的时变工业过程,一般的软测量方法建立的模型很难满足精度要求。为有效解决上述问题,提出一种基于贝叶斯高斯混合模型(BGMM)的即时学习软测量建模方法。对于给定的训练样本集,利用贝叶斯信息准则对高斯混合模型的成... 对于具有非高斯特性的时变工业过程,一般的软测量方法建立的模型很难满足精度要求。为有效解决上述问题,提出一种基于贝叶斯高斯混合模型(BGMM)的即时学习软测量建模方法。对于给定的训练样本集,利用贝叶斯信息准则对高斯混合模型的成分个数进行优化;对于新的测试样本,利用BGMM相似度准则从训练样本中找出与之最相似的一组样本建立高斯过程回归模型;用该模型对测试样本进行预测。通过脱丁烷塔塔底丁烷浓度的软测量建模仿真,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 高斯混合模型 即时学习 贝叶斯信息准则 高斯过程回归
基于核慢特征分析和时滞估计的GPR建模
3
作者 彭慧来 熊伟丽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1562-1571,共10页
针对工业过程中存在的时滞和非线性特性,提出了一种基于核慢特征分析的高斯过程回归建模方法。该方法通过模糊曲线分析充分挖掘工业数据中的时滞信息,求出数据中的最优时滞,并进行建模数据的重构;通过核慢特征分析方法对重构数据进行非... 针对工业过程中存在的时滞和非线性特性,提出了一种基于核慢特征分析的高斯过程回归建模方法。该方法通过模糊曲线分析充分挖掘工业数据中的时滞信息,求出数据中的最优时滞,并进行建模数据的重构;通过核慢特征分析方法对重构数据进行非线性的特征提取;基于提取后的特征建立高斯过程回归(GPR)模型。通过对脱丁烷塔塔底丁烷浓度软测量的仿真实验,验证了方法的有效性与性能。 展开更多
关键词 时延 核慢特征分析 模糊曲线分析 高斯过程回归
一种分层集成的高斯过程回归软测量建模方法
4
作者 赵帅 史旭东 熊伟丽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期2042-2051,共10页
针对一些化工过程呈现显著的非线性和多阶段特点,提出一种分层集成的高斯过程回归软测量建模方法。采用高斯混合模型将过程数据划分为不同的操作阶段;对各阶段的数据进行主元分析,依据各辅助变量在主元空间上的贡献度,将各阶段数据划分... 针对一些化工过程呈现显著的非线性和多阶段特点,提出一种分层集成的高斯过程回归软测量建模方法。采用高斯混合模型将过程数据划分为不同的操作阶段;对各阶段的数据进行主元分析,依据各辅助变量在主元空间上的贡献度,将各阶段数据划分成若干子空间并建立相应的高斯过程回归模型;再对子空间模型输出进行均值融合,得到第一层集成输出;采用后验概率对各阶段局部预测进行融合,得到第二层集成输出。通过对工业数据的实验仿真,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 高斯混合模型 子空间PCA 高斯过程回归 分层集成 软测量
基于EM算法的半监督局部加权PLS在线建模方法
5
作者 熊伟丽 薛明晨 李妍君 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期8-17,共10页
针对化工过程采样分析获得的有标签样本数量较少的问题,提出一种基于半监督学习的局部加权偏最小二乘在线软测量建模方法。将过程收集到的有标签及无标签训练样本放入同一数据库中;对于在线测得的新数据点,计算其与数据库中各样本点之... 针对化工过程采样分析获得的有标签样本数量较少的问题,提出一种基于半监督学习的局部加权偏最小二乘在线软测量建模方法。将过程收集到的有标签及无标签训练样本放入同一数据库中;对于在线测得的新数据点,计算其与数据库中各样本点之间的相似度,将其作为各数据点的权重;建立半监督局部加权偏最小二乘在线软测量模型,并采用EM(Expectation Maximization)算法估计模型的参数,得到模型的在线预测输出。通过对脱丁烷塔过程的仿真研究,验证了所提方法具有良好的预测精度和泛化性能。 展开更多
关键词 半监督 局部加权偏最小二乘 EM算法 在线建模
基于改进仿射传播的多模型软测量建模及应用研究
6
作者 熊伟丽 葛祥振 徐保国 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2018年第2期239-246,共8页
针对具有高维度、多工况特性的工业生产过程,提出一种改进仿射传播聚类(AP)的多模型软测量建模方法.首先,采用主成分分析方法和差分进化算法对传统的仿射传播聚类算法进行改进,使算法可以避免冗余信息影响的同时,还可以实现参数的寻优,... 针对具有高维度、多工况特性的工业生产过程,提出一种改进仿射传播聚类(AP)的多模型软测量建模方法.首先,采用主成分分析方法和差分进化算法对传统的仿射传播聚类算法进行改进,使算法可以避免冗余信息影响的同时,还可以实现参数的寻优,得到全局最优的子数据集;然后,基于高斯过程回归建立各局部预测模型;最后,对于新来的样本,利用预测方差计算其隶属于各局部模型的后验概率,以此为权重对各局部模型进行融合,得到最终的预测输出.通过对两个标准数据集和污水处理过程数据的仿真,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 多模型 主成分分析 仿射传播聚类 高斯过程回归 预测方差
基于局部邻域标准化和贝叶斯推断的多工况过程监测 被引量:3
7
作者 郭校根 熊伟丽 徐保国 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2017年第1期113-121,共9页
实际工业过程中往往包含不同运行工况,且每种工况数据一般不服从同一种分布.数据的多分布性和分布的不确定性使得传统的故障诊断方法难以获得满意的效果,因此提出一种基于局部邻域和贝叶斯推断的多工况故障诊断方法.首先,通过局部邻域... 实际工业过程中往往包含不同运行工况,且每种工况数据一般不服从同一种分布.数据的多分布性和分布的不确定性使得传统的故障诊断方法难以获得满意的效果,因此提出一种基于局部邻域和贝叶斯推断的多工况故障诊断方法.首先,通过局部邻域标准化算法对多工况数据进行预处理;再利用ICA-PCA(independent component analysis and principal component analysis)方法分别对该数据集的高斯特性和非高斯特性进行分析处理,获得全局模型;然后结合贝叶斯推断将多个统计量组合成一个监测统计量,实现多工况过程的在线监测;最后通过数值例子和TE过程的仿真研究,验证了提出方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 多工况 局部邻域标准化 独立成分分析—主元分析 贝叶斯推断 过程监测
选择性集成LTDGPR模型的自适应软测量建模方法 预览 被引量:3
8
作者 熊伟丽 李妍君 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期984-991,共8页
随着时间的增加,传统时间差(TD)模型会出现性能显著下降的问题。为了提高TD模型的可靠性和预测精度,同时考虑过程的时滞特征,基于一种选择性集成策略,提出一种局部时间差高斯过程回归(LTDGPR)模型的自适应软测量建模方法。首先,提... 随着时间的增加,传统时间差(TD)模型会出现性能显著下降的问题。为了提高TD模型的可靠性和预测精度,同时考虑过程的时滞特征,基于一种选择性集成策略,提出一种局部时间差高斯过程回归(LTDGPR)模型的自适应软测量建模方法。首先,提取出数据库中的时滞动态信息,对建模数据进行重构;然后,采取局部化策略对差分后的重构样本进行统计划分,得到LTDGPR模型集。对于新来的输入样本,选择部分泛化能力强的LTDGPR模型进行集成,估计出含一定时间差的主导变量动态偏移值;最后,基于TD模型思想对当前时刻主导变量值进行在线预测。通过脱丁烷塔过程的数据建模仿真研究,验证了所提方法的有效性和精度。 展开更多
关键词 选择性集成 时间差模型 参数识别 动态建模 化学过程
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基于滑动窗PCA的微小故障检测 被引量:2
9
作者 柯亮 熊伟丽 徐保国 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第6期1360-1364,共5页
主元分析作为一种常用的多变量统计监控算法,在工业过程中已有广泛的应用.然而,现代复杂工业过程中基于主元分析的故障检测往往存在一些问题.针对工业过程中的微小故障,本文利用滑动窗口的策略,选择合适的窗口宽度,合并窗口内的采样数据... 主元分析作为一种常用的多变量统计监控算法,在工业过程中已有广泛的应用.然而,现代复杂工业过程中基于主元分析的故障检测往往存在一些问题.针对工业过程中的微小故障,本文利用滑动窗口的策略,选择合适的窗口宽度,合并窗口内的采样数据,以实现误差的累加,从而使得故障样本数据与非故障样本数据的分化更加明显,实现对微小故障的放大,能够达到及早检测出微小故障的目的.通过给出的两类微小故障的数值仿真,以及青霉素发酵过程的仿真,验证了该方法的可行性与有效性. 展开更多
关键词 主元分析 微小故障 误差累加 滑动窗口 故障检测
一种动态校正的AGMM-GPR多模型软测量建模方法 预览 被引量:4
10
作者 熊伟丽 李妍君 +1 位作者 姚乐 徐保国 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期77-85,共9页
工业过程常常是强非线性的,并有多个工况,传统的软测量方法存在预测能力差,不能有效利用误差信息等缺点.为了有效解决这些问题,提出一种基于自适应高斯混合模型-高斯过程回归(AGMM-GPR)的多模型动态校正软测量建模方法.首先,通过贝叶... 工业过程常常是强非线性的,并有多个工况,传统的软测量方法存在预测能力差,不能有效利用误差信息等缺点.为了有效解决这些问题,提出一种基于自适应高斯混合模型-高斯过程回归(AGMM-GPR)的多模型动态校正软测量建模方法.首先,通过贝叶斯信息准则构建自适应高斯混合模型(AGMM),得到优化的子模型个数;然后,利用GPR方法建立各局部模型,当新的数据到来时,将其隶属于各局部模型的后验概率和预测值融合得到多模型输出;最后,为了进一步提高模型的精度,构建自回归积分滑动平均(ARIMA)模型对多模型输出进行动态反馈校正.通过数值仿真和硫回收装置(SRU)中H2S浓度的估计,验证了所提方法具有良好的预测精度和泛化性能. 展开更多
关键词 自适应 多模型 动态校正 高斯过程回归 ARIMA模型
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一种基于EGMM的高斯过程回归软测量建模 被引量:3
11
作者 熊伟丽 张伟 徐保国 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2016年第1期14-19,共6页
提出了一种基于误差高斯混合模型(EGMM)的高斯过程回归(GPR)软测量方法.首先,选择合适的变量组成误差数据集,利用贝叶斯信息准则优化得到合适的高斯成分的个数;然后用EGMM对误差数据进行拟合计算得到条件误差均值和方差的表达式;最... 提出了一种基于误差高斯混合模型(EGMM)的高斯过程回归(GPR)软测量方法.首先,选择合适的变量组成误差数据集,利用贝叶斯信息准则优化得到合适的高斯成分的个数;然后用EGMM对误差数据进行拟合计算得到条件误差均值和方差的表达式;最后当新的数据到来时,用建立的GPR模型进行输出预测,并利用EGMM模型得到的条件误差均值对输出进行补偿,从而得到更加精确的建模结果.通过数值仿真及硫回收装置(SRU)的H2S浓度的软测量,进一步验证所提算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 高斯过程回归 预测误差 误差高斯混合模型 输出补偿 条件误差均值
一种带过程变量时滞估计的在线软测量建模方法 被引量:4
12
作者 李妍君 熊伟丽 徐保国 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2016年第6期641-646,共6页
为了有效地将时滞信息引入到软测量建模过程中,同时实时跟踪过程动态,本文提出一种基于模糊曲线分析(FCA)估计过程时滞参数的新方法,用离线条件下得到的时滞参数集对软测量建模的数据进行重构;对于新的输入数据,基于一定时刻之前采集... 为了有效地将时滞信息引入到软测量建模过程中,同时实时跟踪过程动态,本文提出一种基于模糊曲线分析(FCA)估计过程时滞参数的新方法,用离线条件下得到的时滞参数集对软测量建模的数据进行重构;对于新的输入数据,基于一定时刻之前采集的历史变量值,采用时间差—高斯过程回归(TDGPR)模型对当前时刻主导变量值进行在线预测.通过对脱丁烷塔过程的仿真研究,验证了所提方法的有效性和精度. 展开更多
关键词 变量时滞 模糊曲线分析 时间差模型 高斯过程回归 在线建模
基于实时学习的高斯过程回归多模型融合建模 被引量:11
13
作者 张伟 熊伟丽 徐保国 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2015年第4期487-492,498共7页
为提高软测量模型的预测性能,降低化工过程中的非线性、多阶段性和不同的局部动态特性对产品质量的控制产生的影响,提出一种在线不断更新的多模型策略.该方法用高斯混合模型(GMM)对过程的不同阶段进行辨识,并采用一种自适应实时... 为提高软测量模型的预测性能,降低化工过程中的非线性、多阶段性和不同的局部动态特性对产品质量的控制产生的影响,提出一种在线不断更新的多模型策略.该方法用高斯混合模型(GMM)对过程的不同阶段进行辨识,并采用一种自适应实时学习(JITL)方法,不断更新所建立的高斯过程回归(GPR)模型.当新的数据到来时,在每个不同的阶段,基于欧氏距离和角度原则选择部分相似的数据,用于建立局部的高斯过程回归模型.最终根据计算得到的新的数据隶属于每个不同阶段的后验概率,对局部模型进行融合输出.与传统的单个模型相比,这种实时学习软测量模型的结构更加灵活,而且能更好地跟踪过程的动态.基于常用的TE(Tennessee Eastman)化工过程,利用本方法对产品的质量进行预测,仿真结果表明了所提方法具有更高的预测精度和更好的泛化性能. 展开更多
关键词 高斯过程回归 实时学习 高斯混合模型 后验概率 多模型
基于EM算法的青霉素发酵过程多阶段融合建模 预览 被引量:3
14
作者 熊伟丽 姚乐 徐保国 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期4935-4941,共7页
青霉素发酵过程具有明显的阶段特征,该特征从一些关键操作变量信息中能够得到反映。本文从反应过程的多个操作变量中,选取关键过程变量——冷水流加速率作为调度变量,并采用模糊C均值聚类算法对其进行分类,各聚类中心作为青霉素发酵过... 青霉素发酵过程具有明显的阶段特征,该特征从一些关键操作变量信息中能够得到反映。本文从反应过程的多个操作变量中,选取关键过程变量——冷水流加速率作为调度变量,并采用模糊C均值聚类算法对其进行分类,各聚类中心作为青霉素发酵过程的主要工况点;基于EM算法围绕不同工况点建立局部子模型,最后根据采样数据阶段特征的后验分布将各子模型融合。基于此方法采用Pensim仿真平台数据,能够辨识数据的阶段特征,并建立青霉素发酵过程的融合模型。仿真结果表明该模型具有较高的拟合精度,能对该发酵过程的主导变量进行比较精确的预测。 展开更多
关键词 EM算法 模糊C均值聚类算法 青霉素发酵过程 融合建模
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永磁同步电机模糊遗忘因子最小二乘法参数辨识 被引量:1
15
作者 沈艳霞 靳保龙 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期3404-3410,3419共8页
电机节能控制中损耗模型法要求电机参数尽可能稳定准确,为提高永磁同步电机参数在线辨识的稳定性及收敛速度,基于带遗忘因子的最小二乘算法,提出一种模糊遗忘因子最小二乘算法。首先利用帕德逼近法线性化技术建立永磁同步电机线性回归... 电机节能控制中损耗模型法要求电机参数尽可能稳定准确,为提高永磁同步电机参数在线辨识的稳定性及收敛速度,基于带遗忘因子的最小二乘算法,提出一种模糊遗忘因子最小二乘算法。首先利用帕德逼近法线性化技术建立永磁同步电机线性回归数学模型,根据电流误差设计模糊控制器,进行遗忘因子的自适应调整,并将其应用于永磁同步电机定子电阻的在线辨识中,较好地解决了遗忘因子最小二乘算法中结果稳定性和收敛速度相互矛盾的问题,最后仿真验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 遗忘因子 最小二乘 模糊控制 参数辨识 永磁同步电机
基于开关电容的双向DC-DC变换器及其单周期控制
16
作者 陈磊 潘庭龙 +2 位作者 沈艳霞 吴定会 纪志成 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2017年第7期1521-1530,共10页
基于开关电容网络串联放电、并联充电工作特点,提出一种实现输入输出电压大变比的双向开关电容网络DC-DC变换器。针对变换器抗输入扰动抑制能力差和动态响应速度慢等问题,提出采用单周期控制结合输出电压反馈补偿控制方法,实现在一个周... 基于开关电容网络串联放电、并联充电工作特点,提出一种实现输入输出电压大变比的双向开关电容网络DC-DC变换器。针对变换器抗输入扰动抑制能力差和动态响应速度慢等问题,提出采用单周期控制结合输出电压反馈补偿控制方法,实现在一个周期内有效抑制输入电压扰动并提高变换器抗负载扰动能力。分析了双向开关电容网络DC-DC变换器的工作原理和控制特性,并对所提电路及其在输入电压、负载以及给定等参数变化时的状态进行实验和仿真研究。结果表明:变换器具有较强的升降压能力;改进单周期控制变换器具有良好的抗扰动能力和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 开关电容网络 高增益 双向变换 改进单周期控制
三电平逆变器多故障模式识别方法 被引量:3
17
作者 沈艳霞 吴娟 +1 位作者 赵芝璞 纪志成 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2017年第7期1447-1456,1463共11页
以二极管中点钳位型三电平逆变器为例,分析了三电平逆变器单管开路和多管同时开路故障状态下的相电流和桥臂电压信号,提出了基于相空间重构和小波包分析的三电平逆变器故障识别方法。利用相空间重构技术,对相电流进行重构,得到表征系统... 以二极管中点钳位型三电平逆变器为例,分析了三电平逆变器单管开路和多管同时开路故障状态下的相电流和桥臂电压信号,提出了基于相空间重构和小波包分析的三电平逆变器故障识别方法。利用相空间重构技术,对相电流进行重构,得到表征系统故障特征的不同形状、大小和方向的电流轨迹图形,借助图像处理技术识别出相电流不同的各类故障;对相电流相同的不同故障模式辅以小波包分析,提取出桥臂电压的特征频谱,识别出三电平逆变器的所有典型故障。仿真与实验结果表明该方法可以精确提取出各故障状态的特征向量,实现多种故障模式的识别。 展开更多
关键词 三电平逆变器 故障识别 相电流 桥臂电压 相空间重构 小波包分析
含多微源的微网并网优化运行研究 预览 被引量:4
18
作者 燕颖 潘庭龙 《电子设计工程》 2016年第7期13-16,共4页
并网运行模式是发挥微网系统与大电网互补灵活性的重要形式。建立了含有储能单元和多微源包括光伏电池、风力发电机、燃料电池、柴油发电机的复杂微网系统模型。在分时电价机制下,基于调度时段内追踪净负荷及SOC的状态变化制定了的优化... 并网运行模式是发挥微网系统与大电网互补灵活性的重要形式。建立了含有储能单元和多微源包括光伏电池、风力发电机、燃料电池、柴油发电机的复杂微网系统模型。在分时电价机制下,基于调度时段内追踪净负荷及SOC的状态变化制定了的优化调度策略。以含多约束条件的经济及环境成本最优化为目标函数建立了优化模型,通过改进的粒子群算法求解模型得出各微源及蓄电池整个调度周期内运行状态。最后,结合具体算例验证了该调度策略和改进算法的可行性。 展开更多
关键词 微网 多微源 并网 运行优化 粒子群算法
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基于灰色-辨识模型的风电功率短期预测 预览 被引量:11
19
作者 王子赟 纪志成 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2013年第12期79-85,共7页
为了准确预测风电机组的输出功率,针对实际风场,给出一种基于灰色GM(1,1)模型和辨识模型的风电功率预测建模方法,采用残差修正的方法对风速进行预测,得出准确的风速预测序列。同时为了提高风电功率预测的精度,引入FIR—MA迭代... 为了准确预测风电机组的输出功率,针对实际风场,给出一种基于灰色GM(1,1)模型和辨识模型的风电功率预测建模方法,采用残差修正的方法对风速进行预测,得出准确的风速预测序列。同时为了提高风电功率预测的精度,引入FIR—MA迭代辨识模型,从分段函数的角度对风电场实际风速-风电功率曲线进行拟合,取得合适的FIR-MA模型。利用该模型对额定容量为850kW的风电机组进行建模,采用平均绝对误差和均方根误差,以及单点误差作为评价指标,与风电场的实测数据进行比较分析。仿真结果表明,基于灰色-辨识模型的风电机组输出功率预测方法是有效和实用的,该模型能够很好地预测风电机组的实时输出功率,从而提高风电场输出功率预测的精确性。 展开更多
关键词 风速预测 风电功率特性曲线 灰色理论 FIR—MA模型 辨识 最小二乘迭代
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无线传感器网络移动信标节点路径优化策略 预览 被引量:36
20
作者 沈艳霞 薛小松 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2012年第12期42-44,共3页
针对无线传感器网络(WSNs)节点定位技术中未知节点覆盖率低、成本高的问题,采用移动信标节点技术,提出对高斯一马尔可夫移动模型(GMM)规划路径的优化策略,使信标节点更有效地在待测区域移动,提高对未知节点的覆盖率,并分析了... 针对无线传感器网络(WSNs)节点定位技术中未知节点覆盖率低、成本高的问题,采用移动信标节点技术,提出对高斯一马尔可夫移动模型(GMM)规划路径的优化策略,使信标节点更有效地在待测区域移动,提高对未知节点的覆盖率,并分析了不同参数对未知节点覆盖率的影响。仿真结果表明:此方法覆盖迅速、覆盖率高,能很好地适应大规模随机布撒节点的应用需求。 展开更多
关键词 移动信标节点 无线传感器网络 覆盖率
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