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基于跨连接卷积神经网络的绝缘子检测方法
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作者 左国玉 马蕾 +1 位作者 徐长福 徐家园 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期101-106,共6页
针对电力设备图像中绝缘子所占比例较小和容易漏检的问题,提出了基于跨连接卷积神经网络的绝缘子检测方法。首先,通过在区域建议网络将网络后三层的卷积层分别和全连接层连接,使得这三层的卷积特征同时送入分类层和回归层,从而得到一系... 针对电力设备图像中绝缘子所占比例较小和容易漏检的问题,提出了基于跨连接卷积神经网络的绝缘子检测方法。首先,通过在区域建议网络将网络后三层的卷积层分别和全连接层连接,使得这三层的卷积特征同时送入分类层和回归层,从而得到一系列高质量的绝缘子候选区域;将得到的候选区域映射绝缘子检测子网络,通过将得到的感兴趣区域特征送入级联的Adaboost分类器,实现对绝缘子的检测。对所提出跨连接卷积神经网络生成的候选区域进行了评估,并对不同的绝缘子检测方法进行了对比实验。实验结果表明,该方法得到的候选区域召回率高且更集中于绝缘子所在位置,绝缘子检测准确率比常规方法高出10%。所提方法能较好地对复杂背景图像中不同大小的绝缘子进行有效识别和精确定位。 展开更多
关键词 绝缘子 卷积神经网络 候选区域生成 跨连接 ADABOOST
基于自适应多核潜结构映射选择性集成模型的磨机负荷参数预测 预览
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作者 汤健 乔俊飞 +1 位作者 刘卓 周晓杰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期951-964,共14页
磨机负荷参数是影响选矿流程产品质量和产量的难以检测关键过程变量.磨机研磨产生的多源机械信号频谱与磨机负荷参数间存在复杂的非线性映射关系.核潜结构映射(KPLS)算法适合构建基于频谱数据的磨机负荷参数预测(MLPF)模型.针对上述难点... 磨机负荷参数是影响选矿流程产品质量和产量的难以检测关键过程变量.磨机研磨产生的多源机械信号频谱与磨机负荷参数间存在复杂的非线性映射关系.核潜结构映射(KPLS)算法适合构建基于频谱数据的磨机负荷参数预测(MLPF)模型.针对上述难点,本文提出一种面向MLPF的自适应多核潜结构映射选择性集成(SEN)模型.首先,基于经验模态分解(EEMD)和时频变换技术处理多源机械信号,得到基于不同时间尺度候选子信号的频谱数据;接着,采用KPLS和分支定界选择性集成(BBSEN)算法,构建基于多尺度频谱的候选子子模型和SEN子模型;最后,从候选子子模型和SEN子模型中优选获得不同时间尺度的候选子信号模型,并再次采用BBSEN算法优选集成子信号模型并加权组合,构建最终的MLPF模型.基于实验球磨机的实际运行数据仿真验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 自适应多核选择 核潜结构映射(KPLS) 选择性集成(SEN) 多尺度频谱数据 磨机负荷参数预测(MLPF)
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分层自适应小波阈值轴承故障信号降噪方法 预览
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作者 王普 李天垚 +1 位作者 高学金 高慧慧 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期548-556,共9页
针对轴承振动信号易受到噪声干扰的问题,提出了一种分层自适应小波阈值降噪方法。首先将轴承振动信号进行小波分解,获得各分解层的小波系数;之后保留低频信号的小波系数,对高频信号的小波系数进行分层自适应阈值处理;最后将阈值处理后... 针对轴承振动信号易受到噪声干扰的问题,提出了一种分层自适应小波阈值降噪方法。首先将轴承振动信号进行小波分解,获得各分解层的小波系数;之后保留低频信号的小波系数,对高频信号的小波系数进行分层自适应阈值处理;最后将阈值处理后的小波系数进行小波重构,得到降噪后的信号。通过构建一种在阈值处连续且在小波域内可导的分层自适应阈值函数,可以改进传统阈值函数重构偏差和过度降噪的缺陷。轴承故障仿真信号的降噪实验结果表明,该方法的信噪比和均方根误差均优于其他方法,有更好地降噪效果;机械故障模拟实验台的轴承故障信号降噪实验结果表明,该方法在降噪的同时保留了更多的故障信息,能够有效提升故障诊断率,更有利于轴承故障信号的降噪。 展开更多
关键词 故障诊断 轴承 信号处理 小波阈值函数 分层自适应 降噪
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基于扩展得分矩阵的多阶段间歇过程质量预测 预览
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作者 王普 曹彩霞 +2 位作者 高学金 常鹏 齐咏生 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期664-671,共8页
为考虑质量变量对阶段划分结果的影响,提高建模精度,提出了一种基于扩展得分矩阵的多阶段间歇过程质量预测方法。首先将三维过程数据沿批次方向展开为二维数据矩阵,对每个时间片矩阵进行偏最小二乘(partial leastsquares,PLS)分析得到... 为考虑质量变量对阶段划分结果的影响,提高建模精度,提出了一种基于扩展得分矩阵的多阶段间歇过程质量预测方法。首先将三维过程数据沿批次方向展开为二维数据矩阵,对每个时间片矩阵进行偏最小二乘(partial leastsquares,PLS)分析得到可以表征过程变量的得分矩阵和可以表征质量变量的得分矩阵;然后构建每个时间片的扩展得分矩阵,利用扩展得分矩阵捕捉质量变量信息对划分阶段的影响,采用 CS (Cauchy-Schwarz)统计量计算相邻两个扩展得分矩阵的相似度,依据相似度将操作过程划分为不同的操作阶段,对划分后的各个阶段分别建立 MPLS 质量预测模型;最后将该算法在青霉素发酵仿真实验平台和大肠杆菌生产数据上进行了实验验证,实验结果表明了本文所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多阶段 扩展得分矩阵 CS 统计量 质量预测
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基于LMD和MSEE的滚动轴承复合故障特征提取方法 预览
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作者 王普 李天垚 +1 位作者 高学金 高慧慧 《轴承》 北大核心 2019年第3期63-69,共7页
针对滚动轴承复合故障特征相近、不易区分的问题,提出了一种基于局域均值分解和多尺度熵能量的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,将信号进行LMD处理,得到一系列PF分量;然后,通过相关系数选择合适的PF分量计算能量并获得新的时间序列... 针对滚动轴承复合故障特征相近、不易区分的问题,提出了一种基于局域均值分解和多尺度熵能量的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,将信号进行LMD处理,得到一系列PF分量;然后,通过相关系数选择合适的PF分量计算能量并获得新的时间序列;最后,计算新时间序列的多尺度熵,与能量结合构建MSEE进行故障特征提取。机械故障模拟试验台的结果表明:该方法不仅降低了噪声干扰,而且提升了特征提取的精度,可以定量表征滚动轴承复合故障信号的特征,在滚动轴承复合故障信号中有良好的特征提取效果,与单独使用MSE和能量的特征提取方法相比,故障诊断率分别提升了8. 33%和11. 29%。 展开更多
关键词 滚动轴承 振动信号 复合故障 局域均值分解 多尺度熵能量
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基于自适应模拟退火的变频正弦混沌神经网络 预览
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作者 胡志强 李文静 乔俊飞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期613-622,共10页
针对变频正弦混沌神经网络寻优精度与收敛速度无法兼顾的问题,通过分析暂态混沌神经网络的优化机制和现有的退火策略,提出了一种基于自适应模拟退火策略的变频正弦混沌神经网络模型.该模型可以根据混沌神经元的Lyapunov指数来确定合适... 针对变频正弦混沌神经网络寻优精度与收敛速度无法兼顾的问题,通过分析暂态混沌神经网络的优化机制和现有的退火策略,提出了一种基于自适应模拟退火策略的变频正弦混沌神经网络模型.该模型可以根据混沌神经元的Lyapunov指数来确定合适的自反馈连接权值.给出了混沌神经元的倒分岔图、Lyapunov指数及不同退火函数的时间演化图,证明了自适应模拟退火策略能够自主选择合适的退火速度,更有效的利用混沌全局搜索能力,并加快非混沌态的演化时间.为了证明该模型的有效性,将其应用于函数优化和组合优化问题中.仿真实验表明:(1)对于该模型退火速度的选择,自适应模拟退火策略比现有的几种退火方法更具有灵活性和适应性;(2)该模型在寻优精度和速度上比暂态混沌神经网络及其他改进模型具有更好的兼顾性. 展开更多
关键词 变频正弦混沌神经网络 LYAPUNOV指数 自适应模拟退火 优化计算
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“互联网+”背景下实践教学基地整合优化方式研究 预览
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作者 韩红桂 杨翠丽 +1 位作者 于建均 李慧杰 《中国现代教育装备》 2019年第13期24-26,30共4页
随着我国信息技术的高速发展和对高质量人才的需求,互联网与教育领域相结合的"互联网+教育"形式正急剧发展。然而,由于我国实践教学基地之间办学条件、资金投入、教学基本建设、师资力量、实训条件等方面存在较大差距,严重影... 随着我国信息技术的高速发展和对高质量人才的需求,互联网与教育领域相结合的"互联网+教育"形式正急剧发展。然而,由于我国实践教学基地之间办学条件、资金投入、教学基本建设、师资力量、实训条件等方面存在较大差距,严重影响了实践教学基地的利用率,制约了高校实践教学发展和高质量人才的培养。因此,应以建设目标为根本,结合实践教学基地的优势,完成实践教学基地资源的分类;根据运行状况实现实践教学基地的资源重组。同时,不断完善实践教学基地的运行方式,形成有效的实践教学基地整合优化方式。 展开更多
关键词 "互联网+" 人才培养 资源重组 整合优化
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一种基于均匀分布策略的NSGAⅡ算法 预览
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作者 乔俊飞 李霏 杨翠丽 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1325-1334,共10页
针对局部搜索类改进型非劣分类遗传算法(Nondominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGAⅡ)计算过程中种群分布不均的问题,提出一种基于均匀分布的NSGAⅡ (NSGAⅡ based on uniform distribution, NSGAⅡ-UID)多目标优化算法.首先,... 针对局部搜索类改进型非劣分类遗传算法(Nondominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGAⅡ)计算过程中种群分布不均的问题,提出一种基于均匀分布的NSGAⅡ (NSGAⅡ based on uniform distribution, NSGAⅡ-UID)多目标优化算法.首先,该算法将种群映射到目标函数对应的超平面,并在该平面上进行聚类以增加解的多样性.其次,为了提高解的分布性,将映射平面进行均匀分区.当分段区间不满足分布性条件时,需要激活分布性加强模块.与此同时在计算过程中分段区间可能会出现种群数量不足或无解的状况,为了保证每个区间所选个体数目相同.最后,采用将最优个体进行极限优化变异的方法来获得缺失个体.实验结果显示该算法可以保证种群跳出局部最优且提高收敛速度,并且在解的分布性和收敛性方面均优于文中其他多目标优化算法. 展开更多
关键词 改进型非劣分类遗传算法 映射 聚类 分布性加强 局部变异
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基于仿人机械手的五指力封闭抓取算法 预览
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作者 于建均 安硕 +2 位作者 阮晓钢 于乃功 张子豪 《计算机测量与控制》 2019年第5期192-198,共7页
手是人类在长期进化过程中形成的最完美的工具,能够灵活、精细的进行抓取物体等操作;机械手设计初衷是取代人手完成工作,是机器人系统的重要组成部分,因此抓取物体等操作一直是仿人机械手的研究重点;传统的抓取方法是利用机械手三指形... 手是人类在长期进化过程中形成的最完美的工具,能够灵活、精细的进行抓取物体等操作;机械手设计初衷是取代人手完成工作,是机器人系统的重要组成部分,因此抓取物体等操作一直是仿人机械手的研究重点;传统的抓取方法是利用机械手三指形成力封闭完成任务;但由于机械手本身结构复杂等原因,易出现控制信号偏差或某自由度未达到要求水平,使得抓取过程中目标物体脱落等问题;为了使机械手达到稳定抓取的效果,本文提出了一种效仿人手抓取的五指力封闭抓取算法,其本质是利用冗余机制解决传统三指抓取过程中可能出现的抓取不平稳或脱落的问题;首先,基于三指力平衡算法的思想上提出了满足五指力封闭抓取算法的条件;然后,对五指力封闭抓取算法进行了充分性和必要性的证明;最后,通过仿真环境下的实验抓取不同目标物体,验证了五指力封闭算法的可行性及必要性。 展开更多
关键词 力封闭 运动规划 机械手抓取 MATLAB
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基于类脑模块化神经网络的污水处理过程关键出水参数软测量 预览
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作者 蒙西 乔俊飞 韩红桂 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期906-919,共14页
针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络(Brain-like modular neural network, BLMNN)的关键出水参数软测量方法.首先,基于互信息和专家知识进行任务分解,分析关键出水参数的相关变... 针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络(Brain-like modular neural network, BLMNN)的关键出水参数软测量方法.首先,基于互信息和专家知识进行任务分解,分析关键出水参数的相关变量,获取各出水参数的辅助变量.其次,通过模拟大脑皮层模块化分区结构,构建软测量子模型对各水质参数进行同步测量,降低软测量模型复杂度的同时保证了其精度.最后,通过基于实际数据的仿真实验验证了所提出方法的准确性和有效性. 展开更多
关键词 污水处理过程 关键出水参数 软测量 类脑模块化神经网络
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立方体机器人自抗扰平衡控制方法
11
作者 陈志刚 阮晓钢 李元 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1203-1210,共8页
针对立方体机器人动力学模型多变量、强耦合的问题,提出一种基于自抗扰控制的平衡控制器设计方法.引入虚拟控制量,并在控制量与输出向量之间并行地嵌入多个自抗扰控制器,从而实现对多变量系统的解耦控制,将系统的动态耦合和外部扰动视... 针对立方体机器人动力学模型多变量、强耦合的问题,提出一种基于自抗扰控制的平衡控制器设计方法.引入虚拟控制量,并在控制量与输出向量之间并行地嵌入多个自抗扰控制器,从而实现对多变量系统的解耦控制,将系统的动态耦合和外部扰动视为各自通道上的自抗扰控制器的总扰动,在为期望姿态安排过渡过程基础上,设计扩张状态观测器对总扰动进行估计并实时补偿.综合采用经验试凑法和带宽法对控制器参数进行整定,对自抗扰控制器系统进行稳定控制、姿态跟踪、抗扰性和鲁棒性实验,并与PID控制系统进行定量对比分析.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器不仅能有效实现立方体机器人的平衡控制,而且较PID控制器具有更好的响应速度、控制精度和强鲁棒性. 展开更多
关键词 自平衡机器人 自平衡控制 自抗扰控制 参数整定 PID控制 姿态控制
基于混合评价指标的自组织模糊神经网络设计研究 预览
12
作者 乔俊飞 贺增增 杜胜利 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期2606-2615,共10页
针对在无增长和修剪阈值时模糊神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于混合评价指标(hybridevaluation index, HEI)的结构设计方法。首先,通过模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means clustering, FCM)确定初始规则层神经元数目及其中心与... 针对在无增长和修剪阈值时模糊神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于混合评价指标(hybridevaluation index, HEI)的结构设计方法。首先,通过模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means clustering, FCM)确定初始规则层神经元数目及其中心与宽度。其次,基于戴维森堡丁指数(Davies bouldin index, DBI)和邓恩指数(Dunn index, DI)提出一种新的相关性评价指标(relevance evaluation index, REI)来计算规则层各神经元输出之间的相关性,同时根据训练过程中网络输出均方根误差(root mean square error, RMSE)的变化情况来确定网络的学习能力,然后基于REI和RMSE提出了HEI。通过HEI来调整模糊神经网络的拓扑结构,有效解决了在无增长和修剪阈值时网络结构难以动态自调整的问题且避免了网络结构冗余。最后,通过对Mackey-Glass时间序列预测、非线性系统辨识和大气中PM2.5浓度预测,证明了该结构设计方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自组织模糊神经网络 混合评价指标 优化设计 动态建模 预测
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基于锁相值和图论的脑功能网络特征提取方法 预览
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作者 李明爱 南琳 孙炎珺 《北京生物医学工程》 2019年第1期15-21,共7页
目的为了研究大脑运动想象时脑功能网络的状态变化,并区分运动想象任务,本文提出一种基于锁相值和图论的脑功能网络特征提取方法。方法获取Mu节律和Beta节律的运动想象脑电信号(motor imagery electroencephalography,MI-EEG),计算任意... 目的为了研究大脑运动想象时脑功能网络的状态变化,并区分运动想象任务,本文提出一种基于锁相值和图论的脑功能网络特征提取方法。方法获取Mu节律和Beta节律的运动想象脑电信号(motor imagery electroencephalography,MI-EEG),计算任意两导相同节律MI-EEG之间的锁相值,分别构建两个节律的脑功能网络,并提取6种全局网络特征参数,对其归一化处理后进行串行融合获得特征向量。最后以支持向量机作为分类器,采用10折交叉验证法,在BCI Competition III Data Sets IIIa数据集上对两种运动想象任务进行分类。结果相比于其他脑网络特征提取方法,本文方法获得了较高的识别率,最高识别率和平均识别率分别达到100.00%和83.33%。结论从脑功能网络的角度,通过构建Mu节律和Beta节律两个运动节律MI-EEG的脑功能网络,提取多个反映大脑网络整体信息的特征,相对于构建单一运动节律MI-EEG的脑功能网络,提取单个网络特征参数,能够有效改善运动想象任务的识别效果,为MI-EEG信号的特征提取方法提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 运动想象脑电信号 脑功能网络 图论 特征提取 锁相值
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基于重构误差的连续型DBN的深度确定方法
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作者 王功明 李文静 +1 位作者 乔俊飞 沈朝旭 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第2期320-326,共7页
针对连续型深度信念网(Continuous Deep Belief Network,CDBN)隐含层层数难以确定的问题,提出一种基于重构误差的CDBN网络深度确定方法。多个连续型受限玻尔兹曼机(Continuous Restricted Boltzmann Machine,CRBM)叠加构成CDBN。通过分... 针对连续型深度信念网(Continuous Deep Belief Network,CDBN)隐含层层数难以确定的问题,提出一种基于重构误差的CDBN网络深度确定方法。多个连续型受限玻尔兹曼机(Continuous Restricted Boltzmann Machine,CRBM)叠加构成CDBN。通过分析CRBM的重构误差与CDBN网络能量的相关性,设定重构误差阈值并设计网络深度决策机制,实现对CDBN隐含层层数进行自组织调整。仿真实验验证,基于重构误差的CDBN网络深度确定方法能够对CDBN的最优隐含层层数进行确定,有效提高了网络深度决策的效率。 展开更多
关键词 连续型深度信念网 重构误差 网络深度 仿真实验
基于学习的鲁棒自适应评判控制研究进展 预览
15
作者 王鼎 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1031-1043,共13页
在作为人工智能核心技术的机器学习领域,强化学习是一类强调机器在与环境的交互过程中进行学习的方法,其重要分支之一的自适应评判技术与动态规划及最优化设计密切相关.为了有效地求解复杂动态系统的优化控制问题,结合自适应评判,动态... 在作为人工智能核心技术的机器学习领域,强化学习是一类强调机器在与环境的交互过程中进行学习的方法,其重要分支之一的自适应评判技术与动态规划及最优化设计密切相关.为了有效地求解复杂动态系统的优化控制问题,结合自适应评判,动态规划和人工神经网络产生的自适应动态规划方法已经得到广泛关注,特别在考虑不确定因素和外部扰动时的鲁棒自适应评判控制方面取得了很大进展,并被认为是构建智能学习系统和实现真正类脑智能的必要途径.本文对基于智能学习的鲁棒自适应评判控制理论与主要方法进行梳理,包括自学习鲁棒镇定,自适应轨迹跟踪,事件驱动鲁棒控制,以及自适应H_∞控制设计等,并涵盖关于自适应评判系统稳定性、收敛性、最优性以及鲁棒性的分析.同时,结合人工智能、大数据、深度学习和知识自动化等新技术,也对鲁棒自适应评判控制的发展前景进行探讨. 展开更多
关键词 自适应评判控制 智能学习 神经网络 鲁棒控制 不确定系统
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基于回声状态网络的PM2.5预测研究
16
作者 王磊 杨翠丽 乔俊飞 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期1-5,共5页
设计了基于ESN(Echo State Network,ESN)神经网络的PM2.5时均值预测方法,并讨论了基于偏最小二乘回归的数据选择方式。在仿真实验中,通过与径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络方法... 设计了基于ESN(Echo State Network,ESN)神经网络的PM2.5时均值预测方法,并讨论了基于偏最小二乘回归的数据选择方式。在仿真实验中,通过与径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络方法比较,验证了基于ESN神经网络模型预测的可行性。实验结果表明,与径向基神经网络和反向传播神经网络方法比较,基于ESN神经网络预测模型能较好预测PM2.5时均值变化趋势,且得到较好的预测结果。 展开更多
关键词 PM2.5预测 偏最小二乘回归 ESN神经网络
以角为支点平衡的立方体机器人动力学建模 预览
17
作者 陈志刚 阮晓钢 李元 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期638-645,共8页
针对立方体机器人的平衡控制问题,建立其以角为支点平衡的动力学模型.以所设计的物理样机为具体研究对象,在分析其运动学原理的基础上,定义了表达系统运动属性所需的最少变量,基于拉格朗日方法,对系统的能量函数和广义力进行计算,建立... 针对立方体机器人的平衡控制问题,建立其以角为支点平衡的动力学模型.以所设计的物理样机为具体研究对象,在分析其运动学原理的基础上,定义了表达系统运动属性所需的最少变量,基于拉格朗日方法,对系统的能量函数和广义力进行计算,建立了立方体机器人以其角为支点平衡的动力学模型.通过数值仿真,对所建立模型的正确性进行了理论分析,并将模型与虚拟样机的零输入响应进行对比,响应曲线基本一致,验证了模型的准确性.将基于所建立动力学模型设计的平衡控制器应用于虚拟样机的控制,实验表明,该控制器可有效实现立方体机器人的平衡控制,进一步完成了对模型有效性的验证.建立的动力学模型为后期继续研究立方体机器人平衡控制问题提供了基础. 展开更多
关键词 自平衡机器人 动力学建模 拉格朗日方法 平衡控制 虚拟样机 仿真分析
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基于互信息和自组织RBF神经网络的出水BOD软测量方法 预览
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作者 李文静 李萌 乔俊飞 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期687-695,共9页
针对污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)难以实时准确测量的问题,提出了一种基于互信息和自组织RBF神经网络的软测量方法对出水BOD进行预测。首先,使用基于互信息的方法提取相关特征参量作为软测量模型的输入变... 针对污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)难以实时准确测量的问题,提出了一种基于互信息和自组织RBF神经网络的软测量方法对出水BOD进行预测。首先,使用基于互信息的方法提取相关特征参量作为软测量模型的输入变量;其次,设计一种基于误差校正-敏感度分析的自组织RBF神经网络,使用改进的Levenberg-Marquardt(LM)算法对网络进行训练以提高训练速度;最后将软测量模型应用于UCI公开数据集及实际的污水处理过程,实验结果表明该软测量模型结构紧凑,训练时间相对较短,预测精度有所提高,能够对出水BOD实现快速准确预测。 展开更多
关键词 神经网络 动态建模 互信息 RBF 自组织 出水BOD 预测
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基于选择性集成核学习算法的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量 预览
19
作者 汤健 乔俊飞 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期696-706,共11页
城市固废焚烧(MSWI)过程排放的二噁英(DXN)是被称为"世纪之毒"的持续性污染物。该过程的多阶段、多温度区间的物理化学特性导致DXN排放浓度的机理模型难以构建。工业实际中通常以月或季为周期耗时近1周时间在实验室以离线化... 城市固废焚烧(MSWI)过程排放的二噁英(DXN)是被称为"世纪之毒"的持续性污染物。该过程的多阶段、多温度区间的物理化学特性导致DXN排放浓度的机理模型难以构建。工业实际中通常以月或季为周期耗时近1周时间在实验室以离线化验方式滞后检测。针对这些问题,提出了基于选择性集成(SEN)核学习算法的DXN排放浓度软测量方法。首先,基于先验知识给出候选核参数集和候选惩罚参数集,采用核学习算法构建基于这些超参数的候选子子模型;然后,耦合优化和加权算法对相同核参数的候选子子模型进行选择与合并,进而得到基于不同核参数的候选SEN子模型集合;最后,再次采用优化和加权算法获得结构与超参数自适应的多层SEN软测量模型。采用UCI平台水泥抗压强度和焚烧过程DXN数据验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 城市固废焚烧 过程系统 二噁英 参数估值 选择性集成 废物处理
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基于CPS框架的微粉生产过程多模型自适应控制 预览
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作者 李晓理 王康 +1 位作者 于秀明 苏伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1354-1365,共12页
针对矿渣微粉(Ground granulated blast-furnace slag, GGBS)生产这一多变量、强耦合、多工况的复杂非线性过程,本文根据大量生产数据,提炼出矿渣微粉生产过程的三个典型工况.求解多工况多目标优化问题以求得最优设定值.建立多工况下的... 针对矿渣微粉(Ground granulated blast-furnace slag, GGBS)生产这一多变量、强耦合、多工况的复杂非线性过程,本文根据大量生产数据,提炼出矿渣微粉生产过程的三个典型工况.求解多工况多目标优化问题以求得最优设定值.建立多工况下的递归神经网数据驱动模型,并采用自适应动态规划方法,建立多个控制器,结合加权多模型控制,实现矿渣微粉生产过程在多工况切换情况下的自适应控制.通过过程运行优化、跟踪控制优化、通讯、工业以太网等信息资源与矿渣微粉生产物理资源之间的融合,构建基于信息物理系统(Cyber-physical system, CPS)的矿渣微粉生产优化控制系统.实验分析表明,本文提出的基于CPS的多模型自适应控制器,能够有效实现多工况条件下矿渣微粉生产过程的自适应控制,减小超调量,提高控制品质. 展开更多
关键词 矿渣微粉生产过程 信息物理系统 多模型自适应控制 自适应动态规划 优化控制
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