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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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93 篇 学位论文
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主题

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3 篇 数据扩充
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3 篇 软件开发
3 篇 故障诊断
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机构

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7 篇 天津大学
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5 篇 西安理工大学
4 篇 江苏大学
4 篇 广西大学
4 篇 清华大学
4 篇 北京理工大学
3 篇 华中科技大学
3 篇 大连理工大学
3 篇 河南科技大学
3 篇 同济大学
3 篇 上海交通大学
3 篇 电子科技大学
2 篇 智慧环保北京实验...

作者

6 篇 乔俊飞
5 篇 汤健
4 篇 tang jian
4 篇 司风琪
3 篇 王慧芳
3 篇 qiao jun-fei
3 篇 wang huifang
2 篇 方培俊
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2 篇 刘祁跃
2 篇 朱鹰
2 篇 何海军
2 篇 周平
2 篇 蒙艳玫
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2 篇 郭天觉

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175 篇 中文

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两相湍流燃烧边界层的直接数值模拟及数据驱动建模

两相湍流燃烧边界层的直接数值模拟及数据驱动建模

引用

作者：汪卓浙江大学

学位级别：博士

目前,化石能源的燃烧依旧是人类获取能量和动力的主要方式。这些燃料通常以两相湍流燃烧的形式被组织在一个受限的装置中。在这些装置的壁面附近,存在着颗粒-湍流-火焰-壁面四者之间的复杂相互作用,例如颗粒影响湍流的强弱、湍流使火焰... 详细信息

目前,化石能源的燃烧依旧是人类获取能量和动力的主要方式。这些燃料通常以两相湍流燃烧的形式被组织在一个受限的装置中。在这些装置的壁面附近,存在着颗粒-湍流-火焰-壁面四者之间的复杂相互作用,例如颗粒影响湍流的强弱、湍流使火焰弯曲褶皱、火焰在壁面发生熄火回火、壁面产生壁湍流并经受颗粒的碰撞磨损等等。这些过程会影响燃烧装置的安全性、效率以及污染物的生成。然而,由于近壁面的两相湍流燃烧存在强剪切、强耦合和强非线性,给相关研究带来困难和挑战,目前人们对两相湍流燃烧边界层的认知还十分有限。因此,本文采用高精度直接数值模拟方法逐步地对这一问题展开研究,以揭示颗粒-湍流-火焰-壁面之间的相互作用机理,同时为解决实际工程问题提供参考和指导。首先采用内嵌边界方法从微观角度考察了有限体积颗粒与各向同性湍流的作用机理。发现颗粒靠对流体做功来增强湍流,靠增强耗散率来抑制湍流。被颗粒增强的耗散率主要位于颗粒上游和侧翼的小尺度涡中。进一步分析表明,两种影响湍流的机制都与颗粒和流体之间的滑移运动有关。采用颗粒雷诺数来表征滑移运动之后,本文建立了这两种对立机制的强弱与颗粒雷诺数之间的定量关联,发现当颗粒雷诺数较高时颗粒做的功大于耗散,从而增强湍流;反之抑制湍流。从微观角度分析得出的这一结论与宏观统计结果也是吻合的。接着我们采用拌线扰动法获得了准确的平板边界层湍流。以再热式分级燃气轮机为背景,本文研究了H2-O2高温贫燃预混火焰与边界层湍流之间的相互作用机理。我们发现边界层中存在传播和自着火两种燃烧模态,且火焰传播主要出现在边界层的缓冲层中。在粘性底层中火焰还会由于壁面冷却作用发生熄火,同时导致大的壁面热通量。这一热通量的范围可以用自着火和火焰传播模态下的一维正碰熄火的热通量来进行大致预测。与此前采用单步机理的研究不同的是,本文发现熄火区也存在中间反应和释热,且热释率与火焰法向和壁面法向的夹角的余弦值呈负相关。火焰就像一个过滤器,将穿过火焰面的边界层湍流的雷诺应力和外层的湍流脉动削弱,同时使得边界层的发夹涡结构被破坏,壁面律失效,缓冲层中的高低速条纹数量减少且变宽。燃烧的放热还导致了火焰法向与湍流主应变率方向的对齐关系发生转变。此外,当惰性颗粒进入燃烧边界层后,相对冷态两相边界层,颗粒在缓冲层中的低速条纹的聚集现象减弱,在边界层外层由于燃烧的加速作用颗粒的浓度降低,但由于边界层内流向涡的清扫事件受燃烧影响发生的次数占比提高,颗粒在近壁面的浓度反而升高。由于湍流在缓冲层内的流向脉动速度增强,颗粒的流向脉动速度也随之增强。最后,针对直接数值模拟产生的海量数据无法充分利用的问题,本文提出了数据驱动的建模思路,并对大涡模拟的亚网格应力进行了建模。先验分析表明,当前模型的相关系数远高于传统经典模型的相关系数。在后验分析中,数据驱动模型对湍动能、亚网格耗散和能谱分布等重要湍流统计量的预测准确性都更具有优势。通过特征重要性分析,我们还发现速度二阶导数与亚网格应力存在关联。本文的研究工作一方面增进了我们对边界层内两相湍流燃烧的理解,另一方面产生了数十太字节（TB）的数据,并验证了数据驱动方法是帮助研究者探索物理规律和建立关联的有效途径,为下一步进行更大规模、更复杂问题的数据挖掘和物理建模提供了工作基础。

关键词：两相流湍流调制边界层燃烧火焰壁面作用数据驱动建模

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基于机器学习的工业过程数据驱动建模及数据扩充方法研究

基于机器学习的工业过程数据驱动建模及数据扩充方法研究

引用

作者：张晓晗北京化工大学

学位级别：博士

在现代流程工业中,建立准确可靠的工业过程数据驱动模型在决策者的早期规划中起着至关重要的作用。模型性能和数据质量是工业数据建模的两个关键问题。随着工业过程数据的日益复杂化,如何提升模型的精确度和鲁棒性是智能计算领域的一个... 详细信息

在现代流程工业中,建立准确可靠的工业过程数据驱动模型在决策者的早期规划中起着至关重要的作用。模型性能和数据质量是工业数据建模的两个关键问题。随着工业过程数据的日益复杂化,如何提升模型的精确度和鲁棒性是智能计算领域的一个重要研究方向。此外,因为系统内某些事件的发生概率较低或者受物理限制导致部分数据的获取成本较高,会导致复杂石化过程建模中存在着样本匮乏的问题。有效样本数量少、样本分布不均匀、样本具有强非线性、噪声、缺失和不确定性等特点,严重制约了数据驱动模型的性能,难以实现过程系统的优化运行。提高数据驱动模型性能和生成有效的虚拟样本扩充训练样本集,具有重要的理论研究意义和工业应用价值。在归纳和总结了国内外大量研究工作的基础上,本文将进一步研究神经网络结构及学习算法,以提出基于机器学习的工业过程数据驱动建模新方法。同时针对监督式学习算法中存在的样本匮乏问题,开展虚拟样本生成方法的相关研究工作,有效扩充训练样本集,以提升工业过程数据驱动模型的性能。本研究课题的主要内容可以概括为如下几个方面:1、基于PLSR的多激活函数极限学习机集成网络模型(PLSRMAFELM)。为了有效处理具有高度非线性的复杂工业过程数据,训练具有多激活函数的极限学习机模型,对输入样本进行模式识别或者函数逼近。并采用集成学习的策略将单个极限学习机模型的输出进行偏最小二乘回归聚合,获得集成网络模型的最终输出结果。所提模型具有较强的非线性处理能力,可有效处理数据的噪声信息。PLSR-MAFELM可以解决在数据复杂性增大的情况下,传统极限学习机存在的泛化精度低和模型鲁棒性差的问题。所提出的新模型具有泛化能力强、训练速度快和高鲁棒性等显著优势。2、基于流形学习的虚拟样本生成新方法(Isomap-VSG和LLE-VSG)。为了有效解决工业过程数据驱动建模中训练样本分布不均匀和样本匮乏的问题,提出基于拓扑流形概念的虚拟样本生成新方法实现数据扩充。作为建模中的一项数据预处理环节,数据扩充会直接影响模型的精度和泛化能力等性能指标。所提出的虚拟样本生成方法采用等度量映射或局部线性嵌入的流形学习方法从高维采样数据中恢复低维流形结构,得到相应的嵌入映射关系,实现数据的维数约简。低维流形可视化结构可以用于发掘高维匮乏样本的真实稀疏区域。然后采用插值法在低维数据空间的稀疏区域内生成有效的虚拟样本,扩充原始样本信息。在获得虚拟样本后,执行虚拟样本筛选步骤,根据数据属性特征构建三角隶属函数,找到样本的非对称可扩展区域,剔除落入可扩展区域范围以外的虚拟样本,以确保虚拟样本的合理性。3、基于分位数回归和变分生成式对抗网络的虚拟样本生成新方法(QRVAE-GAN)。为了使生成模型具有学习复杂概率分布和生成带标签虚拟样本的能力,本文提出了一个深度生成框架QRVAE-GAN。QRVAEGAN具备标签样本生成能力,可用于处理回归预测问题中的样本扩充。所提出的深度学习模型QRVAE-GAN中包含了与生成对抗网络相结合的变分自编码器。其中,编码器负责将真实样本映射到一个潜在向量,编码器的映射作用降低了生成器的训练难度;利用生成器重构原始样本,将原始样本的特性与给定的潜在向量相匹配;判别器则负责判断输入的样本是否属于真实样本分布。同时,所提出的虚拟样本生成模型QRVAE-GAN将样本的分位数回归输出y作为额外的条件嵌入到生成式对抗结构中,影响输入变量x的生成,使得模型具有更好的生成和预测能力。QRVAE-GAN模型可以大幅度提升训练速度,并且可以提高虚拟样本生成质量和增加样本多样性。4、将生成的虚拟样本扩充到原始数据集中,利用扩充后的训练数据集对所提出的神经网络模型进行训练,以提升智能数据驱动建模的精度和鲁棒性。本文使用具有复杂非线性关系的多变量基准函数验证提出方法的有效性和普适性,同时,将提出的方法应用到高密度聚乙烯和精对苯二甲酸溶剂系统两个实际工业过程的数据驱动建模中。多个基准函数数据集及两个实际工业过程数据集的验证结果显示,本文所提出的神经网络模型具有较快的训练速度和较好的泛化能力,且本文的虚拟样本生成方法可以有效地实现数据增强,进一步提高数据驱动模型性能。

关键词：数据驱动建模神经网络数据扩充虚拟样本生成流形学习深度生成模型

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癫痫状态的分析与数据驱动建模

癫痫状态的分析与数据驱动建模

引用

作者：单博楠天津大学

学位级别：博士

癫痫是一种常见的神经系统疾病,全球约有5千万患者,反复的癫痫发作给患者与社会带来了沉重的负担。因此,预测并控制癫痫成为神经科学的重要研究方向之一。建立宏观神经集群水平癫痫状态的计算模型,不仅有助于分析理解癫痫发作与传播机制... 详细信息

癫痫是一种常见的神经系统疾病,全球约有5千万患者,反复的癫痫发作给患者与社会带来了沉重的负担。因此,预测并控制癫痫成为神经科学的重要研究方向之一。建立宏观神经集群水平癫痫状态的计算模型,不仅有助于分析理解癫痫发作与传播机制,而且对预测癫痫发生以及抑制癫痫发作具有重要意义。构建癫痫发作与传播的计算模型能够从临床和实验数据中获得极有价值的新的信息。本文将脑电图数据与计算模型相结合,提出采用数据驱动方法构建癫痫状态的神经集群模型,实现对癫痫发作与传播的复现、预测和控制。（1）脑电图数据驱动的癫痫状态计算模型构建。采用基于贝叶斯估计的无迹卡尔曼滤波器估计神经集群模型的状态和参数,重构正常和癫痫状态脑电活动,复现多种癫痫状态的脑电特征;得到基于模型参数的表征神经元集群癫痫状态的电生理特征,该特征具有个体特异性,不仅可以用于预测癫痫,同时还可以作为癫痫闭环控制的反馈信号。（2）针对儿童失神癫痫建立癫痫状态的计算模型。分析儿童失神癫痫脑电信号时域、频域特征,并基于实验数据建立具有患者个体特异性的计算模型;重构的神经集群模型输出可以精准地跟踪实验脑电信号,估计得到的模型参数能准确地反应脑电活动状态;基于模型参数的电生理特征可以实现对癫痫发作的预测。（3）数据驱动的神经集群网络有效连接估计。构建多神经集群耦合的网络模型,模拟癫痫活动在脑区间的传播;通过数据驱动的方式,采用基于群体智能的粒子群优化算法,从可测的脑电数据拟合出耦合集群模型的连接参数,估计集群网络的有效连接,实现致痫区的初步定位。（4）抑制癫痫状态的闭环电磁刺激系统设计。该系统包括重构脑电活动的神经集群模型、基于参数估计的癫痫预测器以及调节刺激参数的控制器等环节;系统仅在检测到癫痫发作时才输出刺激信号,避免了持续刺激;刺激信号幅值根据反馈的癫痫状态信息自动调整,具有个体适应性。本文采用的数据驱动建模和闭环反馈控制策略将为进一步研究癫痫发作机制、预测癫痫和抑制癫痫提供新思路。

关键词：神经集群模型数据驱动建模参数拟合癫痫脑电信号

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一种非均匀稀疏采样系统的数据驱动建模及应用

一种非均匀稀疏采样系统的数据驱动建模及应用

引用

作者：李思铭杭州电子科技大学

学位级别：硕士

在实际工程应用中,考虑到产品使用便捷与外形美观等原因,工业产品会尽量减少非必要零部件。相对而言,在信息监测与反馈环节会较为薄弱,只会留下部分必要传感器。因此,对于这类工业产品,仅依靠自身携带的传感器很难得到精确且充足的采样... 详细信息

在实际工程应用中,考虑到产品使用便捷与外形美观等原因,工业产品会尽量减少非必要零部件。相对而言,在信息监测与反馈环节会较为薄弱,只会留下部分必要传感器。因此,对于这类工业产品,仅依靠自身携带的传感器很难得到精确且充足的采样数据,往往只能得到稀疏甚至非均匀的采样数据。若想要对设备进一步开发,首要问题是需要一个较为准确的数学模型,为研究提供基础。考虑到这一较为广泛的工程现象,对于此类仅能得到非均匀稀疏采样数据的真实系统,实现较为精确的建模具有很重要的实际意义。针对这一实际工程问题,本文进行以下几点创新。首先,提出了非均匀稀疏采样数据的数据重构方法。详细分析当前研究对象存在的特征与难点,突出现有方法论无法解决的问题。以综述性基础内容为启发点,从研究对象的物理特征和实验设计等多角度考虑,提出预处理过程以及两种数据重构方法。接着进行实验设计,介绍实验装置以及激励信号的选择,并进行大量实验。同时,基于原始采样数据进一步深入分析一类旋转机械非均匀稀疏采样的采样机制。最后使用数据重构方法,对非均匀稀疏采样数据进行处理,得到多组重构数据集。其次,实现了基于重构数据集的数据驱动建模。非均匀稀疏采样系统由于存在数据采集问题,很难直接进行数据驱动建模。因此,在数据重构环节的铺垫下,立足于待建模对象的物理特征,实现了一种基于梯度下降法的动力学建模方法。在实验过程中,考虑到研究对象的运行特点与数据采样特征,分别沿用不同重构数据集作为对照组。最后,提出多个模型评价指标,客观地对多组实验结果进行评估,从而对得到的训练模型进行多角度的分析与比较。此外,完成了多组训练模型的评价分析及应用。针对仅使用原始测量数据进行多个训练模型评价存在不准确、不完善的问题,进行基于多组训练模型的开环交叉验证测试实验设计。随后,对多组训练模型分别进行大量的开环测试工作。依据可靠的模型评价指标,对所有训练模型的测试结果进行分析,并以个别模型为例,用图形加以描述。另外,本文从控制角度,对模型进行了特性分析,分别包括可控性、可观性以及稳定性的分析。在此基础上进行了应用,针对系统设计多个控制器,并逐一分析比较。

关键词：非均匀稀疏采样数据重构数据驱动建模模型评价

来源：评论

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面向数据驱动建模的数据预处理方法研究

面向数据驱动建模的数据预处理方法研究

引用

作者：任志伟河南科技大学

学位级别：硕士

由于生产工艺、技术及设备的日趋复杂化，经典控制理论中依据物理化学机理建立精确数学模型对生产过程进行控制的传统方法已变得越来越困难。在此背景下，数据驱动思想得到快速发展，然而采集于生产过程中的监测数据往往存在含有缺失值... 详细信息

由于生产工艺、技术及设备的日趋复杂化，经典控制理论中依据物理化学机理建立精确数学模型对生产过程进行控制的传统方法已变得越来越困难。在此背景下，数据驱动思想得到快速发展，然而采集于生产过程中的监测数据往往存在含有缺失值、异常值等数据质量问题，如果直接利用这些未经处理的数据进行数据驱动作预测或决策，所建模型的准确性会受到极大影响，甚至产生错误的分析结果。因此，在数据驱动建模前必须对数据进行预处理。本文首先对数据驱动以及数据预处理的发展进行了回顾和总结，介绍了数据驱动建模的相关理论知识，对数据预处理的基本任务和相应的主要方法作了详细阐述。然后，本文对缺失值填补问题进行了重点研究。在总结分析现有主要填补方法的基础上，针对工业过程监测数据的实际特点，提出了一种基于遗传优化的自适应填补算法，并成功运用于电站锅炉监测数据的缺失值填补，对于不同工况下产生的缺失值以及在缺失率较高的情况下，该算法都具有较为理想的准确率与稳定性。之后，着重研究了异常值检测问题。在比较学习异常值检测主要算法优缺点的基础上，给出一种基于全局距离和的异常值检测算法，不仅消除了经典的基于距离的异常值检测算法对参数设置的敏感性，而且降低了数据分布不均对检测算法的影响，同时量化了异常值的异常程度。在电站锅炉监测数据上仿真分析，结果表明该算法具有较高查全率和较低误报率。最后，分别利用未经预处理和经本文所提算法预处理的数据建立基于最小二乘支持向量机的电站锅炉烟气含氧量软测量模型，通过对比所建模型的准确度，表明本文所提的基于遗传优化的自适应缺失值填补算法和基于全局距离和的异常值检测算法等数据预处理算法有效改善了数据质量，为监控电站锅炉的运行、提高其燃烧效率及降低污染排放奠定了坚实的数据基础。

关键词：数据驱动建模数据预处理电站锅炉缺失值填补异常值检测

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波轮洗衣机弹性悬挂系统的数据驱动建模与仿真研究

波轮洗衣机弹性悬挂系统的数据驱动建模与仿真研究

引用

作者： PEI ZIA NGU 上海交通大学

学位级别：硕士

随着时代的进步,越来越多计算机技术进入产品开发的流程,工程师可以通过在计算机搭建虚拟仿真模型,并进行多种条件的实验来对设计进行分析与验证,此过程省去了反复制造实验样机与各个不同的部件的时间与成本,可以提高产品的研发效率。... 详细信息

随着时代的进步,越来越多计算机技术进入产品开发的流程,工程师可以通过在计算机搭建虚拟仿真模型,并进行多种条件的实验来对设计进行分析与验证,此过程省去了反复制造实验样机与各个不同的部件的时间与成本,可以提高产品的研发效率。在本文构建波轮洗衣机的仿真模型中,由于悬挂系统在力学上表现出高度非线性的现象,使得无法使用刚度与阻尼常数来表述其力学关系式,故通过传统的仿真建模方法或实验数学建模方法会有精度与效率上的不足。随着近年来的人工智能概念普及,机器学习、深度学习、强化学习等技术在工程的领域开始有了实际的运用。本文通过数据驱动方法对波轮洗衣的悬挂系统进行建模,解决传统方法构建悬挂系统模型在准确率与效率上的不足。此方法能降低仿真模型的复杂度,增加仿真的解算效率,也能使用实验数据学习悬挂系统的非线性关系,而不只是使用数学建模方法。通过为悬挂系统搭建实验台与同步信号采集系统来采集其同步的加速度信号与力信号,并使用机器学习方法来学习其非线性关系,构建悬挂系统的代理模型。采用Matlab与Adams的联合仿真技术将代理模型应用至波轮洗衣机的刚柔耦合模型中,获得动力学仿真模型,以数据驱动的方法实现波轮洗衣机的动力学仿真。最后,设置多个不同转速与偏心质量的实验条件,将动力学仿真模型与洗衣机样机在相同的实验条件下做对比与验证,并使用频域信号的幅值作为验证标准。验证结果表明,基于数据驱动搭建的波轮洗衣机动力学仿真模型与洗衣机样机在多种实验条件下的误差率能保持在9.38%以内,并且有优秀的模型泛化能力。

关键词：波轮洗衣机悬挂系统弹簧吊杆数据驱动建模动力学仿真技术

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允许碰撞的绳索驱动并联机器人的数据驱动建模与控制

允许碰撞的绳索驱动并联机器人的数据驱动建模与控制

引用

作者：邹永威哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来随着机器人技术的迅猛发展,机器人的任务场景也逐渐多元化。为满足任务对大工作空间的需求,绳索驱动并联机器人的应用日渐广泛。当前绳索驱动并联机器人多是基于无碰撞假设而设计开发的,而无碰撞的绳索驱动并联机器人难以应对复... 详细信息

近年来随着机器人技术的迅猛发展,机器人的任务场景也逐渐多元化。为满足任务对大工作空间的需求,绳索驱动并联机器人的应用日渐广泛。当前绳索驱动并联机器人多是基于无碰撞假设而设计开发的,而无碰撞的绳索驱动并联机器人难以应对复杂的工作环境,无碰撞假设一定程度上限制了机器人在复杂环境中的应用。允许碰撞的绳索驱动并联机器人允许绳索与环境或机器人执行器等发生碰撞,有望扩大机器人在复杂环境中的工作空间,进而拓展机器人的应用范围。本文研究内容如下:本文以允许碰撞的绳索驱动并联机器人为对象,研究其数据驱动建模与控制策略,以实现其在允许碰撞的情况下的位姿控制。数据驱动建模与控制策略基于数据拟合允许碰撞的绳索驱动并联机器人的运动模型,将任务空间中的控制律转化为关节空间中绳索长度变化速度。鉴于基于数据驱动的运动模型存在一定的误差,会对数据驱动建模与控制策略的控制效果产生不利影响,为提升数据驱动建模与控制策略的稳定性和鲁棒性,本文在任务空间中设计了滑模控制器,并利用李雅普诺夫第二法进行了稳定性分析。为验证数据驱动建模与控制策略的有效性,本文基于ROS和Gazebo软件搭建了允许碰撞的绳索驱动并联机器人的仿真模型,并基于仿真模型进行了验证实验。基于仿真模型的验证实验实现了对机器人的有效控制,初步验证了建模与控制策略的有效性。其后,本文开发了允许碰撞的绳索驱动并联机器人实物样机,并基于实物样机对所提出的建模与控制策略进行了验证实验,还提出了数据驱动模型的改进方法。实验结果表明,本文提出的数据驱动建模与控制策略能够有效地实现对允许碰撞的绳索驱动并联机器人的位姿控制,并能在位姿控制后利用数据进一步提升位姿控制效果。

关键词：绳索驱动并联机器人允许碰撞数据驱动建模运动学滑模控制

来源：评论

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基于含噪数据的电站锅炉数据驱动建模方法研究

基于含噪数据的电站锅炉数据驱动建模方法研究

引用

作者：田韶超河南科技大学

学位级别：硕士

我国火电机组占发电装机容量的75%左右，随着经济发展对电力需求的增加和社会对环境质量的日益关注，提高电站锅炉的燃烧效率、降低其污染排放愈来愈重要。电站锅炉是一个复杂大系统，其中包含燃料燃烧、工质流动与换热等物理化学过程... 详细信息

我国火电机组占发电装机容量的75%左右，随着经济发展对电力需求的增加和社会对环境质量的日益关注，提高电站锅炉的燃烧效率、降低其污染排放愈来愈重要。电站锅炉是一个复杂大系统，其中包含燃料燃烧、工质流动与换热等物理化学过程，难以用精确数学模型描述，对系统的优化运行造成了困难。锅炉工作过程中一些重要参数，如飞灰含炭量、烟气含氧量、风粉浓度和氮氧化物含量等都能反映锅炉燃烧效率，但由于燃烧系统复杂、关联性强，加上技术或经济的原因，很难通过直接测量获取这些参数值，通过机组运行过程中积累的数据，建立这些关键参量的软测量模型是一种有效方法。本文以烟气含氧量模型为例，研究了数据驱动的软测量建模方法，来解决难以测量的问题。锅炉工作过程中由于受到外界干扰或内部设备振动等影响，数据易受到噪声污染，本文对含噪数据进行小波去噪处理，建立基于最小二乘支持向量机（least square support vector machine, LS-SVM）软测量模型，并将粒子群算法应用在LS-SVM参数优化上，进而优化模型提高测量精度和泛化能力。本文的主要工作如下：通过分析比较几种常用小波去噪方法，提出了利用小波收缩阈值的去噪方法，分析了阈值函数、分解层数、小波基和阈值选取方式对去噪效果的影响，并对锅炉工作现场采集的数据进行仿真分析，结果表明小波收缩阈值法可有效去除噪声。结合电站锅炉工作过程，以烟气含氧量为例，建立基于最小二乘支持向量机的烟气含氧量软测量模型，考虑到数据噪声对LS-SVM模型精度的影响，将小波收缩阈值去噪方法用于对采集到样本数据的处理，并建立LS-SVM模型，并对数据去噪前后建模效果进行了对比分析，仿真结果表明小波阈值去噪和LS-SVM相结合能够提高模型精度。模型参数是影响模型性能的一个重要因素，本文利用一种改进的粒子群算法（improved particle swarm optimization, IPSO）对LS-SVM的参数进行优化，仿真结果表明改进的PSO算法较标准PSO算法可提高优化效率；在此基础上提出了一种IPSO-LSSVM算法，用于建立烟气含氧量的软测量模型，将其与未优化LS-SVM模型做比较，仿真结果表明IPSO-LSSVM模型相对LS-SVM模型提高了测量精度。

关键词：电站锅炉数据驱动建模含噪数据最小二乘支持向量机粒子群优化

来源：评论

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中药饮片蒸晒过程数据驱动建模与预测控制

中药饮片蒸晒过程数据驱动建模与预测控制

引用

作者：岑江晖浙江工业大学

学位级别：硕士

中药饮片是一种需要传统炮制工艺进行加工的药材，是我国传统特色产业，且在医药领域具有一定的地位。随着科技发展，运用现代科学技术开展中药饮片炮制技术研究是中药饮片行业发展的必然趋势。蒸晒过程作为中药饮片生产过程中不可或缺... 详细信息

中药饮片是一种需要传统炮制工艺进行加工的药材，是我国传统特色产业，且在医药领域具有一定的地位。随着科技发展，运用现代科学技术开展中药饮片炮制技术研究是中药饮片行业发展的必然趋势。蒸晒过程作为中药饮片生产过程中不可或缺的环节，在市场上具有广泛的应用，然而目前的中药饮片蒸晒过程整体发展较为落后，难以达到智能化控制的目标。针对中药饮片蒸晒过程现状，开展对该过程的工艺分析并建模，并设计合适的控制器，以提高中药饮片蒸晒过程的良品率。再结合三维可视化平台进行监控和数据统计，对于中药饮片蒸晒过程的高质量发展具有重要意义。　　本文在总结国内外研究成果的基础上，应用模糊神经网络、粒子群优化算法和多目标理想点跟踪法，开展中药饮片蒸晒过程数据驱动建模与预测控制技术研究。本文主要研究工作总结如下：　　(1) 针对中药饮片蒸晒过程复杂的工艺流程，分析该过程中主要影响因素，确定控制输入输出变量，采用模糊神经网络算法对系统进行建模。对该过程的大量数据，进行采集、分析和处理，构建该过程对应的模糊神经网络模型，并通过评价指标判断模型的好坏，最后通过实验验证该模型的效果。　　(2) 针对中药饮片蒸晒过程中的温度稳定跟踪控制，基于上述建立的模糊神经网络模型设计预测控制器，并通过引入粒子群优化算法求解优化问题。最后通过仿真验证稳定跟踪预测控制算法的有效性。后续在稳定跟踪的基础上，考虑节能减排目标，围绕蒸晒过程的能耗问题进行讨论，并设计相应的能耗目标，通过引入理想点跟踪法解决两个目标之间的冲突问题。设计多目标预测控制器，通过对比仿真验证多目标预测控制算法的有效性。　　(3) 针对实际过程可视化监控以及数据展示并分析的需求，采用三维组态软件对中药炮制蒸晒过程进行三维监控界面开发。针对该过程的三维物理模型、动作模型、数据等关键因素进行分析，按照机械要求进行三维物理模型绘制，并通过工艺分析建立动作模型中的各结构动作，最后根据变量设置将数据进行保存并展示。通过该可视化平台可以直观便捷的观察该过程的运行情况。

关键词：中药饮片蒸晒过程数据驱动建模模型预测控制模糊神经网络

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预测斜坡变形的数据驱动建模方法及工程应用

预测斜坡变形的数据驱动建模方法及工程应用

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作者：蔡军重庆交通大学

学位级别：硕士

斜坡是地壳表部一切具有侧向临空面的地质体,它在自重及外部因素耦合作用下,易沿软弱面下滑、失稳破坏,即形成滑坡。滑坡是一类重大地质灾害,我国因滑坡造成的经济损失仍居高不下。分析斜坡稳定性是滑坡防灾减灾的重要内容。据岩、土力... 详细信息

斜坡是地壳表部一切具有侧向临空面的地质体,它在自重及外部因素耦合作用下,易沿软弱面下滑、失稳破坏,即形成滑坡。滑坡是一类重大地质灾害,我国因滑坡造成的经济损失仍居高不下。分析斜坡稳定性是滑坡防灾减灾的重要内容。据岩、土力学的研究表明,斜坡稳定性可通过强度和变形两方面表征。基于极限平衡法的斜坡稳定性计算是从强度入手研究斜坡稳定性的典型案例;变形是斜坡在各种内外因素作用下的宏观体现,基于斜坡变形演化系统论的观点是从变形入手研究其稳定性的重要内容。此外,工程建设中越来越注重实时反馈的信息化施工,而反馈的信息常是通过各种监测手段获得的斜坡不同部分变形。综合以上论述可得出,建立斜坡变形演化模型(或斜坡变形预测模型)尤为重要。本文以数据驱动建模为手段,提出了两类新的斜坡变形预测模型。与物理驱动建模相比,数据驱动建模的实施更为简单,容易被工程师所应用。全文获得的主要结论如下:(1)将非线性动力系统中的自记忆性原理与灰色预测模型相结合,提出了种斜坡变形预测的自记忆性原理模型。该模型是一种单因素方法。通过将所提出模型用于古树屋斜坡与卧龙寺斜坡两个典型斜坡工程案例,与灰色预测模型GM(1,1)和人工神经网络模型预测精度相比较,反映出本文所建立模型在预测斜坡工程中的有效性和优越性。(2)建立了一种顾及斜坡变形影响因素的预测模型。该模型通过融合时间序列分解、灰色预测模型以及深度学习方法等实现。以三峡库区八字门斜坡为例,考虑降雨和库水位对斜坡变形的贡献,详细地介绍了新模型的实现过程,表明了新模型的优越性。(3)以重庆市万州区高梁镇收费站斜坡为工程实例,在查明区域地质构造、水文条件等情况下,布设监测网,监测该斜坡不同部位变形。通过卡尔曼滤波对该斜坡典型测点监测数据去噪,应用前文所提出的新模型分析该斜坡发展趋势。结果表明:在该实例的应用中,本文建立的新模型具有较高的准确度,可为斜坡工程建设所采用。

关键词：斜坡变形数据驱动建模预测模型工程应用

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