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基于最大均值差异多源域迁移学习的湿式球磨机负荷参数软测量 被引量:16
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作者 阎高伟 贺敏 +1 位作者 汤健 韩东升 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期1795-1800,共6页
针对湿式球磨机工况改变时,实时数据与建模数据分布不一致,不满足数据同分布的假设,传统软测量模型难以适应数据分布变化,造成模型性能恶化的问题,有针对性地引入迁移学习策略,并通过多源域集成机制提高模型的鲁棒性,实现多工况下湿式... 针对湿式球磨机工况改变时,实时数据与建模数据分布不一致,不满足数据同分布的假设,传统软测量模型难以适应数据分布变化,造成模型性能恶化的问题,有针对性地引入迁移学习策略,并通过多源域集成机制提高模型的鲁棒性,实现多工况下湿式球磨机负荷参数测量.首先,对多工况数据进行预处理并提取频谱特征,经过联合分布适配对多工况数据进行边缘、条件分布适配;然后,使用最大均值差异对适配后的数据进行分布度量并为源域构建的回归器加权;最后,对目标域数据进行负荷预测.通过对比实验与交叉实验表明了模型的实用性和有效性. 展开更多
关键词 湿式球磨机负荷 最大均值差异 联合分布适配 多源域 软测量 迁移学习
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浮选生产过程经济技术指标的软测量建模 被引量:5
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作者 张勇 王介生 +1 位作者 王伟 姚伟南 《控制工程》 CSCD 2005年第4期346-348,378,共4页
依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神... 依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神经网络进行建模。仿真结果表明,该模型具有较快的训练速率和较高的预测精度,可以满足浮选过程实时控制的在线软测量要求。 展开更多
关键词 浮选过程 主元分析法 径向基函数神经网络 软测量
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基于卷积长短期记忆网络的加热炉温度场实时预测方法 被引量:2
3
作者 李涛 王艳丽 《石油化工设备技术》 CAS 2021年第3期46-50,I0004,I0005,共7页
易结焦加热炉由于燃烧过程不稳定,会引起炉管局部超温,导致其破坏失效,因此实际工程中需要对加热炉各处的温度进行测量。目前采用计算流体力学(CFD)数值方法进行直接实时温度场预测,虽然精度高,但是非常耗时,且现有计算能力无法实现。... 易结焦加热炉由于燃烧过程不稳定,会引起炉管局部超温,导致其破坏失效,因此实际工程中需要对加热炉各处的温度进行测量。目前采用计算流体力学(CFD)数值方法进行直接实时温度场预测,虽然精度高,但是非常耗时,且现有计算能力无法实现。为解决这个难题,文章提出一种基于卷积长短期记忆网络的加热炉温度场实时预测方法,该方法完全由数据驱动,使用ConvLSTM动态地提取时间序列的内部关系进行温度场预测,可实现工业加热炉温度场的软测量,预测温度场的平均绝对误差MAE为31.7 K。 展开更多
关键词 ConvLSTM 软测量 加热炉温度场 结焦 加热炉
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CMAC神经网络在热舒适度测试中的应用 被引量:11
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作者 李慧 段培永 《山东建筑工程学院学报》 2003年第4期54-57,共4页
采用传统计算方法无法对热舒适度进行直接测量。利用CMAC神经网络的非线性函数逼近功能,建立热舒适度软测量仪表模型,克服热舒适度计算复杂的缺陷,实现热舒适度的在线检测,可广泛应用于智能家电和基于热舒适度的中央空调控制系统中。仿... 采用传统计算方法无法对热舒适度进行直接测量。利用CMAC神经网络的非线性函数逼近功能,建立热舒适度软测量仪表模型,克服热舒适度计算复杂的缺陷,实现热舒适度的在线检测,可广泛应用于智能家电和基于热舒适度的中央空调控制系统中。仿真结果表明,该方法简单实用、精度高、速度快。 展开更多
关键词 中央空调 控制系统 CMAC神经网络 热舒适度 测试
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气体分馏装置停开脱戊烷塔可行性分析
5
作者 梁旻 熊智华 +1 位作者 徐用懋 康飚 《化工自动化及仪表》 CAS 2000年第3期6-12,共7页
根据炼油厂气体分离装置脱戊烷塔的地位和作用 ,探讨了停开脱戊烷塔的可行性。研究中采用了非平衡级严格机理稳态模型仿真技术、基于统计模型的软测量技术和动态仿真技术等分析方法。对停开脱戊烷塔后的综合经济效益给出了详细而且定量... 根据炼油厂气体分离装置脱戊烷塔的地位和作用 ,探讨了停开脱戊烷塔的可行性。研究中采用了非平衡级严格机理稳态模型仿真技术、基于统计模型的软测量技术和动态仿真技术等分析方法。对停开脱戊烷塔后的综合经济效益给出了详细而且定量的分析 ,在不同进料组分下 ,平均可以得到 1 85万元 /年的经济效益 ,但进料中C5浓度不同对效益的影响不可忽略。同时通过比较C5与MTBE的分离特性、MEOH与C4的共沸特性、灵敏板温度设定值对产品组分的影响等 ,对停开脱戊烷塔后装置操作参数的变化提出了建议。 展开更多
关键词 气体分离装置 脱戊烷 塔器 可行性分析 炼油厂
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动态分群的微粒群优化算法
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作者 卜艳萍 俞金寿 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期846-849,共4页
在分析基本微粒群优化算法的基础上,引进分群思想,提出了一种动态分群的微粒群优化算法(DPSO)。根据适应值的大小将微粒群分成两个或多个分群,然后,每个分群采用不同的策略分别搜索,得到输出最优值。将动态分群的微粒群优化算法用于一... 在分析基本微粒群优化算法的基础上,引进分群思想,提出了一种动态分群的微粒群优化算法(DPSO)。根据适应值的大小将微粒群分成两个或多个分群,然后,每个分群采用不同的策略分别搜索,得到输出最优值。将动态分群的微粒群优化算法用于一些常用测试函数的优化问题,实例计算表明:DPSO具有较强的全局寻优能力。将DPSO用于延迟焦化装置粗汽油干点软测量,所建模型的泛化性较好,模型具有较高的精度。 展开更多
关键词 微粒群优化算法 动态分群 全局优化 软测量
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基于核主元分析和动态递归模糊神经网络的软测量建模 被引量:1
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作者 张瑶 《南京工程学院学报(自然科学版)》 2013年第1期19-24,共6页
针对软测量建模过程中的误差数据剔除、特征提取,及模型的动态辨识问题,提出基于核主元分析和动态递归模糊神经网络软测量建模方法.首先,利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本中错误数据以确保数据质量;然后利用核主元分析... 针对软测量建模过程中的误差数据剔除、特征提取,及模型的动态辨识问题,提出基于核主元分析和动态递归模糊神经网络软测量建模方法.首先,利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本中错误数据以确保数据质量;然后利用核主元分析提取系统的非线性主元,作为动态递归模糊神经网络的输入;最后利用新样本数据训练动态递归模糊神经网络.将该方法应用于赖氨酸发酵过程的产物浓度预测,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度,满足现场测量要求. 展开更多
关键词 马氏距离 核主元分析法 动态递归模糊神经网络(DRFNN) 软测量
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基于数据驱动的多模型软传感器在一阶水箱中的应用
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作者 张婧瑜 周娜 赵才先 《河西学院学报》 2017年第2期54-57,共4页
针对一类非线性系统建立精确机理模型困难、仅用单一模型构建软传感器不甚可靠等问题,提出一种基于数据驱动的多模型传感器构建方法,该方法利用数据驱动技术建立一类非线性系统RBF神经网络、最小二乘支持向量机和核部分最小二乘3种预测... 针对一类非线性系统建立精确机理模型困难、仅用单一模型构建软传感器不甚可靠等问题,提出一种基于数据驱动的多模型传感器构建方法,该方法利用数据驱动技术建立一类非线性系统RBF神经网络、最小二乘支持向量机和核部分最小二乘3种预测模型,用系统多个预测模型的融合值代替传感器的输出构建软传感器;最后将所提出的方法应用于一阶水箱液位控制系统,实验结果表明多模型软传感器预测输出和实际系统响应基本重合,说明多模型软传感器能为非线性系统建立准确的模型,对复杂工业过程的建模有一定的普适性. 展开更多
关键词 软传感器 多模型 数据驱动 数据融合
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带自相关约束的NARX动态软测量模型 被引量:9
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作者 熊伟丽 孙文心 马君霞 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期816-822,共7页
非线性带外输入自回归模型(NARX)在进行预测估计时依赖于主导变量的实时测量,因此在实际工业过程中存在一定的实施难度.针对该问题,利用神经网络构造一种新型NARX动态软测量模型,当工业过程无法及时提供上时刻主导变量测量值时,能通过... 非线性带外输入自回归模型(NARX)在进行预测估计时依赖于主导变量的实时测量,因此在实际工业过程中存在一定的实施难度.针对该问题,利用神经网络构造一种新型NARX动态软测量模型,当工业过程无法及时提供上时刻主导变量测量值时,能通过多步预测方法来确保主导变量的实时预测,通过设计模型结构来降低预测序列的自相关性,从而抑制由多步估计造成的累积误差,以适当降低单步预测精度为代价,使模型在主导变量检测时间长、采样周期长、测量存在噪声的工业场合下得到更好的预测效果.通过数学分析和脱丁烷塔数据仿真实验验证了所构建模型的有效性. 展开更多
关键词 动态软测量建模 神经网络 NARX模型 多步预测
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基于改进LS-SVM的球磨机制粉出力软测量建模
10
作者 郭云峰 王运民 杨锋 《微计算机信息》 2012年第8期53-55,共3页
针对火电厂双进双出钢球磨直吹式制粉系统出力较难直接测量的问题,本文在Suykens的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)稀疏化算法的基础上,提出了一种更好的改进方式,并将改进后的LS-SVM算法对双进双出... 针对火电厂双进双出钢球磨直吹式制粉系统出力较难直接测量的问题,本文在Suykens的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)稀疏化算法的基础上,提出了一种更好的改进方式,并将改进后的LS-SVM算法对双进双出钢球磨直吹式制粉系统出力建立软测量模型,通过对算法改进前后模型仿真结果的对比分析可知,改进后的LS-SVM算法学习收敛速度更快,误差更小,更加适用于在线学习,并为制粉系统的在线优化控制打下了良好的基础。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 双进双出钢球磨煤机 直吹式制粉系统 制粉出力 软测量建模
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基于多元线性回归分析的大型电站锅炉飞灰含碳量在线软测量模型的应用研究 被引量:3
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作者 李佳东 宋志强 吴宇 《工业控制计算机》 2016年第12期30-31,34,共3页
飞灰含碳量是判断锅炉运行好坏和降低煤耗的一项重要指标,是指导评价锅炉燃烧优劣的依据之一。针对锅炉飞灰合碳量的测量难以满足控制系统实时在线采集的需要,以华能铜川照金电厂600MW机组为研究对象,通过分析大量实验室飞灰含碳测量数... 飞灰含碳量是判断锅炉运行好坏和降低煤耗的一项重要指标,是指导评价锅炉燃烧优劣的依据之一。针对锅炉飞灰合碳量的测量难以满足控制系统实时在线采集的需要,以华能铜川照金电厂600MW机组为研究对象,通过分析大量实验室飞灰含碳测量数据和DCS历史数据,建立了基于多元线性自回归的飞灰含碳软测量模型。将多元线性自回归飞灰含碳模型在DCS控制系统中进行工程组态,实现了实时在线测量。组态完毕后进行了大量的飞灰含碳量软测量模型在线比对试验。试验结果表明该算法模型具有良好的测量精度,能够实时有效测量锅炉飞灰含碳量。 展开更多
关键词 锅炉飞灰 飞灰含碳量 多元线性回归分析 软测量模型
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