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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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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)

检索范例：

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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201 篇 专利
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- 3 篇 电子科学与技术（可...
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- 3 篇 管理科学与工程(可...
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9 篇 预测控制
4 篇 模型预测控制
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4 篇 目标跟踪
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2 篇 多模型控制
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2 篇 自适应
2 篇 模型辨识
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2 篇 仿真
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机构

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6 篇 上海交通大学
6 篇 浙江大学
5 篇 南京航空航天大学
4 篇 中国人民解放军国...
4 篇 华北电力大学
4 篇 大连海事大学
4 篇 网易网络有限公司
4 篇 哈尔滨工业大学
4 篇 南京喂啊游通信科...
4 篇 武汉大学
4 篇 广东工业大学
4 篇 百度在线网络技术...
3 篇 厦门金龙联合汽车...
3 篇 华东交通大学
3 篇 河南科技大学
3 篇 华中理工大学
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作者

4 篇 张芮
4 篇 夏凯
4 篇 张军
4 篇 张文金
4 篇 孙宇航
4 篇 叶远璟
4 篇 王可东
4 篇 史文博
4 篇 王昕
4 篇 张磊
4 篇 杨志军
3 篇 高爱云
3 篇 薛邵锴
3 篇 秦亮
3 篇 龚刚
3 篇 夏添
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3 篇 孙斌
3 篇 梁坤峰
3 篇 李军良

语言

248 篇 中文
1 篇 日文

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基于线性动态系统的化工过程质量指标软测量方法研究

基于线性动态系统的化工过程质量指标软测量方法研究

引用

作者：李友高中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

关键产品质量指标对化工过程的运行状态监测、质量闭环控制、卡边优化起到了举足轻重的作用。然而,这类质量指标的常规检测方式存在滞后大、成本高、维护困难等诸多不足。数据驱动的软测量技术利用生产过程数据,借助工艺机理分析,建立... 详细信息

关键产品质量指标对化工过程的运行状态监测、质量闭环控制、卡边优化起到了举足轻重的作用。然而,这类质量指标的常规检测方式存在滞后大、成本高、维护困难等诸多不足。数据驱动的软测量技术利用生产过程数据,借助工艺机理分析,建立易测的辅助变量与质量指标之间的模型,可实现对产品质量指标的实时预测,具有无滞后、易维护、成本低、灵活性高等优点,是解决产品质量指标检测困难问题的理想手段。然而,化工过程的生产数据十分复杂,呈现出很强的动态特性,且辅助变量与质量变量之间由于质量和能量的传递广泛存在难以估计的时延,导致建立高精度的软测量模型并不容易。在众多软测量方法中,线性动态系统(Linear Dynamical System,LDS)是一种挖掘动态过程时间序列数据的有效方法,具有模型结构透明、参数少、复杂度低等优点。为此,本文以LDS为工具,研究复杂化工过程产品质量指标的高效、准确、可解释性强的软测量方法。本文主要研究内容概括如下。 (1)半监督场景下的分布式LDS训练方法传统的LDS模型采用有监督与集中式的训练方法,仅能利用化工过程中数量稀少的有标签样本、未能充分利用无标签样本,且在处理大规模数据时训练效率低下,也无法挖掘由于通讯故障或传感器故障导致的不连续时间序列数据。为此,本文提出了一种半监督场景下的分布式LDS训练方法,首先通过设计一种半监督学习算法使得LDS具有挖掘半监督数据的能力,然后基于参数服务器模式,提出了一种分布式训练方法,能够高效地从全部数据中提取动态信息。在仿真过程和实际化工过程上的实验结果表明,所提出的方法能够显著提高计算效率,并且比同类方法的精度更高、可解释性更好。 (2)分布式的鲁棒LDS模型化工过程生产数据经常被难以检出的离群点污染,导致传统基于线性高斯假设的LDS模型参数估计不准确、泛化性能恶化。针对这一问题,本文在上一部分工作的基础上进一步提出分布式的鲁棒LDS模型。首先采用学生t分布代替高斯分布,提升模型对离群数据的鲁棒性;其次,将除了自由度以外的所有模型参数概率化,提出一种贝叶斯鲁棒LDS模型;然后,在变分推理框架下,设计一种LDS的学习算法,能够有效提升模型训练过程中的数值稳定性与可靠性;最后,通过分块并行学习的框架来实现分布式计算,挖掘所有可用数据。通过一个数值例子和一个实际化工过程案例验证了分布式鲁棒LDS模型的有效性。 (3)基于切换策略的动态模型泛化性能提升框架化工过程优化辅助变量的时延已被证明能够有效提升软测量模型的精度。然而,数据集的不同划分使得时延估计结果不一致,导致模型泛化性能不高、可靠性差。另一方面,线性动态系统模型受限于高斯分布和线性关系的假设,应用范围有限。针对这一问题,提出一种基于切换策略的模型泛化性能提升框架。该框架的核心包括多样性的数据集局部化划分、时延优化、在线性能评估三部分,能够根据最新工况自适应地在线更新模型,且自动化程度高、易执行。通过两个实际的化工过程,以LDS和动态偏最小二乘法为基学习方法,验证了所提出的框架能够有效克服模型可靠性低与应用范围受限的问题,显著提升了模型泛化精度。

关键词：动态化工过程软测量线性动态系统时延估计分布式学习鲁棒学习模型切换

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预测控制在超超临界机组协调控制系统中的应用研究

预测控制在超超临界机组协调控制系统中的应用研究

引用

作者：常浩宁华北电力大学

学位级别：硕士

由于我国对环境保护的日益重视,超超临界发电技术以其在节约能源和避免环境污染等方面的突出优势,成为将来火力发电行业技术转型升级的重要方向。本文针对超超临界机组协调控制系统非线性、大迟延、多约束的特点,提出一种基于模型切换... 详细信息

由于我国对环境保护的日益重视,超超临界发电技术以其在节约能源和避免环境污染等方面的突出优势,成为将来火力发电行业技术转型升级的重要方向。本文针对超超临界机组协调控制系统非线性、大迟延、多约束的特点,提出一种基于模型切换的动态矩阵控制机炉协调控制策略。首先,在1000MW超超临界机组协调系统非线性模型的基础上,基于间隙度计算确定了6个典型工况点,随后采用偏导数方法对该非线性模型在稳态工作点处进行泰勒级数展开,从而得到系统的分段线性化模型。最后在可视化仿真软件中搭建被控对象的线性化仿真模型,获取了对象的阶跃响应曲线并对被控对象的动态特性进行了分析。随后,提出了机炉协调模型切换动态矩阵控制策略以提升机组的负荷响应性能。以机组负荷为依据,进行预测模型在线更新。分别采用初始工况模型和目标工况模型作为被控对象的预测模型。开展了被控量阶跃扰动实验,控制量扰动实验以及从工况#1到工况#6的连续变工况仿真实验,总结出了一种新的模型切换策略。控制系统在应用该模型切换策略时,具有更好的负荷跟踪能力。最后,针对多变量DMC控制系统中被控量权重和控制量权重难以确定且对控制效果有显著影响这一现实问题,分别采用了遗传算法和麻雀搜索算法两种优化算法进行参数优化,取得了明显的效果,系统从工况#1到工况#2的变工况过程被控量相对误差积分减小。

关键词：动态矩阵控制模型切换超超临界机组遗传算法麻雀搜索算法

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多雷达融合的智能车辆目标跟踪方法研究

多雷达融合的智能车辆目标跟踪方法研究

引用

作者：赵文旋重庆邮电大学

学位级别：硕士

在现有智能车辆目标跟踪算法中,数据关联和状态估计是两个难点。一方面,数据关联过程只考虑目标位置、速度等运动参量,在复杂环境下容易发生错误关联;另一方面,传统状态估计方法中的点目标滤波模型无法完整描述目标运动过程。因此,研究... 详细信息

在现有智能车辆目标跟踪算法中,数据关联和状态估计是两个难点。一方面,数据关联过程只考虑目标位置、速度等运动参量,在复杂环境下容易发生错误关联;另一方面,传统状态估计方法中的点目标滤波模型无法完整描述目标运动过程。因此,研究稳定性良好且能适应实际环境的智能车辆目标跟踪方法具有理论意义和实际价值。针对数据关联问题,本文从提高运动目标识别准确率出发,首先建立智能车辆局部栅格地图,并对栅格地图进行闭运算处理,以便更准确的进行栅格聚类和提取目标矩形轮廓;然后利用激光雷达原始数据进行道路边沿检测,限定道路可通行区域;接着基于目标形状特征、运动特征和道路可通行区域三种约束条件识别运动目标,剔除静止目标,以此降低运动目标误检率;最后,基于最优分配原理,将目标特征信息引入量测与轨迹关联过程,以此改善数据关联结果并提高算法实时性。为完善目标滤波模型,本文考虑目标运动过程中的特征信息变化,提出点目标和扩展目标混合跟踪方法。该方法首先根据目标扩展特征大小以及目标距离将运动目标分类为点目标和扩展目标;接着建立相应状态空间模型分别描述不同类型目标;然后基于Kalman滤波框架建立点目标和扩展目标混合跟踪滤波器,在同一时刻实现点目标和扩展目标混合跟踪,在不同时刻实现同一目标自适应跟踪模型切换。本文首先通过仿真场景对比实验验证了目标跟踪方法的有效性;然后设计并开发了智能车辆目标跟踪系统,该系统将各功能模块进行封装,以UI形式进行交互显示;最后在实际道路场景下对系统软件进行实车实验,实验结果表明所开发系统软件实时性和稳定性良好,同时也进一步验证了本文方法在实际环境下的有效性与稳定性。

关键词：智能车辆目标跟踪数据关联扩展目标模型切换

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基于典型工况的水泥脱硝过程控制研究

基于典型工况的水泥脱硝过程控制研究

引用

作者：杜广成济南大学

学位级别：硕士

我国水泥生产行业发展迅猛,其氮氧化物的排放量正在逐年递增,占全国总排放量的10%～20%。氮氧化物是国家控制的主要大气污染物之一,对环境和人们的身体健康造成巨大的危害,因此对氮氧化物的控制就变得至关重要。目前国内水泥企业脱硝技... 详细信息

我国水泥生产行业发展迅猛,其氮氧化物的排放量正在逐年递增,占全国总排放量的10%～20%。氮氧化物是国家控制的主要大气污染物之一,对环境和人们的身体健康造成巨大的危害,因此对氮氧化物的控制就变得至关重要。目前国内水泥企业脱硝技术大多为选择性非催化还原技术(SNCR),长期以来该技术仍存在很多问题。SNCR脱硝技术的控制方式是以人工控制或者半自动控制的策略,而人工控制主观性强、随意性大,不仅消耗人力且造成了氮氧化物浓度波动过大、排放量超标,氨水消耗量大的问题。由于脱硝过程自身具有一定的滞后性以及窑炉系统工况参数长时间内发生变化引起的典型工况波动的影响,简单的自动控制算法甚至单一模型的先进控制算法也无法实现对系统实施有效控制。随着各种先进控制算法在一些工业现场应用,为解决上述存在的问题,针对水泥脱硝过程控制系统采用一种更加智能化的控制策略,本文展开了一系列的研究。水泥脱硝反应过程受烧成系统影响,采集烧成系统重要参数数据,运用K-Means对历史数据进行聚类分析,划分出脱硝系统典型工况;通过典型工况聚类中心点的波动范围,采用模糊加权的方法制定工况输出规则表,给出典型工况类型和典型工况下的权重系数;通过MATLAB系统辨识工具箱辨识出各典型工况下传递函数模型,并根据工况规则输出表制定了各典型工况切换时的模型切换规则,以避免模型硬切换时引起的系统振荡;基于各典型工况下脱硝过程模型的动态响应特性,提出了动态矩阵控制策略并做了详细介绍,借助MATLAB仿真选取各典型工况下最优控制参数,多工况下动态矩阵控制(DMC)的控制策略具有良好的跟踪性、稳定性和鲁棒性,能够有效解决了水泥脱硝系统多工况和滞后时间长的问题;针对DMC的在线计算流程做了简要介绍并制定了一系列控制规则,为控制软件的设计与实现奠定基础。

关键词：水泥脱硝工况识别模型辨识动态矩阵控制模型切换

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等离子危废垃圾焚烧炉的燃烧自适应算法及策略研究

等离子危废垃圾焚烧炉的燃烧自适应算法及策略研究

引用

作者：蒙升朋桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着经济社会的发展,产生的危废垃圾数量持续增长,引起了广泛的社会关注。为应对这一问题,国家相继出台了关于危废垃圾处置的相关政策,旨在寻求高效和环保的处理方法。传统的油气焚烧炉处置危废垃圾时,由于无法到达足够高的温度,容易产... 详细信息

随着经济社会的发展,产生的危废垃圾数量持续增长,引起了广泛的社会关注。为应对这一问题,国家相继出台了关于危废垃圾处置的相关政策,旨在寻求高效和环保的处理方法。传统的油气焚烧炉处置危废垃圾时,由于无法到达足够高的温度,容易产生二噁英等有害气体,也无法将危废垃圾中的重金属进行固化,而使用等离子体作为热源的等离子危废垃圾焚烧炉因具有高温、高焓的特点,被应用在危废垃圾的处理中。在危废垃圾的燃烧控制策略中,焚烧炉膛内的温度是影响燃烧效果的关键因素,精准地控制等离子危废垃圾焚烧炉的膛温对实现等离子危废垃圾焚烧炉的安全高效燃烧至关重要。本文围绕等离子危废垃圾焚烧炉的温度控制问题展开研究,主要工作如下: 1、本文提出将模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法应用到等离子危废垃圾焚烧炉的玻璃化熔池和第二气体燃烧室的温度控制中,与传统的比例积分微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制方法进行对比实验,实验结果表明,MPC到达设定温度更快,而且控制温度的稳定性较好,具有一定的节能效果。 2、本文提出了一种使用系统辨识优化改进MPC的算法,即基于系统辨识的自适应模型预测控制(System Identification-based Adaptive Model Predictive Control,SIAMPC)算法。将SIAMPC算法应用于复杂工况的等离子危废垃圾焚烧炉中,当加入不同种类的危废垃圾,工况发生较大变化时,通过模型切换的性能函数判断模型是否失配,如果模型失配,则重新对系统参数进行辨识,将MPC的模型参数自动切换至当前工况下的系统模型。通过与PID、MPC的对比实验显示了SIAMPC算法在工况变化、模型失配时的适应性和有效性,SIAMPC算法能够有效控制等离子危废垃圾焚烧炉的温度稳定,从而可以进一步提高危废垃圾处理效率和环保性能。

关键词：等离子危废垃圾焚烧炉模型预测控制系统辨识模型切换

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模型动态量化方法、装置、电子设备和计算机可读介质

模型动态量化方法、装置、电子设备和计算机可读介质

引用

作者：田光亚朱勇 100083 北京市海淀区清华东路9号创达大厦1层101-105室(东升地区)

本申请实施例公开了模型动态量化方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的实施例包括：在利用量化模型执行前向传播任务的过程中，响应于满足第一预设条件，将量化模型切换为对应的原始模型，以利用原始模型执行后续的前向传播... 详细信息

标准号: CN113469324B

本申请实施例公开了模型动态量化方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的实施例包括：在利用量化模型执行前向传播任务的过程中，响应于满足第一预设条件，将量化模型切换为对应的原始模型，以利用原始模型执行后续的前向传播任务；统计原始模型所涉及的各张量在原始模型执行前向传播任务期间的数值范围；响应于满足第二预设条件，基于数值范围更新量化模型，并将原始模型切换为更新后的量化模型，以利用更新后的量化模型执行后续的前向传播任务。该实施方式能够在前向传播过程中使量化模型动态更新以实现量化模型的自校准，降低了人力成本，同时提高了量化模型的精度。

关键词：量化前向传播原始模型预设条件计算机可读介质电子设备动态更新动态量化范围更新模型切换人力成本自校准响应更新申请统计

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模型优化方法、装置、电子设备及存储介质

模型优化方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：林丹峰 310051 浙江省杭州市滨江区阡陌路555号

本申请提供一种模型优化方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：利用指定场景下采集的图像确定当前使用的第一图像识别模型在进行图像识别时的第一图像识别准确度；利用指定场景下采集的图像确定第二图像识别模型在进行图像识... 详细信息

标准号: CN111723609B

本申请提供一种模型优化方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：利用指定场景下采集的图像确定当前使用的第一图像识别模型在进行图像识别时的第一图像识别准确度；利用指定场景下采集的图像确定第二图像识别模型在进行图像识别时的第二图像识别准确度；所述第二图像识别模型是通过对所述第一图像识别模型进行深度优化处理得到的；根据所述第一图像识别准确度和所述第二图像识别准确度确定当前使用的图像识别模型是否从第一图像识别模型切换为第二图像识别模型。本申请有利于提高对指定场景下的图像的识别准确度。

关键词：图像识别准确度图像确定场景采集存储介质电子设备模型切换模型优化深度优化申请图像

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模型优化方法、装置、电子设备及存储介质

模型优化方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：林丹峰 310051 浙江省杭州市滨江区阡陌路555号

标准号: CN111723609A

关键词：图像识别准确度图像确定场景采集存储介质电子设备模型切换模型优化深度优化申请图像

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基于多模型模糊神经网络PI的STATCOM控制方法

基于多模型模糊神经网络PI的STATCOM控制方法

引用

作者：郑益慧王昕李立学周晨李军良王艳华谢宁王滨 200240 上海市闵行区东川路800号

本发明涉及一种基于多模型模糊神经网络PI的STATCOM控制方法，其包括以下步骤：S1：根据配电系统负载侧接入不同冲击性负载后接入点电压Upcc的降低幅值大小，将配电系统划分为三个模型Mi(i＝1,2,3)；S2：对于每个模型分别设计d轴PI控制... 详细信息

标准号: CN102856910A

本发明涉及一种基于多模型模糊神经网络PI的STATCOM控制方法，其包括以下步骤：S1：根据配电系统负载侧接入不同冲击性负载后接入点电压U_pcc的降低幅值大小，将配电系统划分为三个模型M_i(i＝1,2,3)；S2：对于每个模型分别设计d轴PI控制器PI_di（i＝1,2,3）与q轴PI控制器PI_qi（i＝1,2,3）；S3：模糊神经网络模块包括模糊控制器和神经网络两个部分。通过模糊神经网络模块来整定M_i(i＝1,2,3)中d轴PI控制器PI_di（i＝1,2,3）与q轴PI控制器PI_qi（i＝1,2,3）的控制参数k_p、k_i。本发明的优越性在于：1.设计的PI控制器采用了多模型技术，该技术根据模型切换指标对PI参数进行了选择，使PI控制器能够适应接入点负载的变化；***控制器参数k_p、k_i通过模糊神经网络进行整定得到，大大减少了人工PI参数整定带来的繁琐工作量。

关键词：控制器模糊神经网络配电系统接入点控制器参数模糊控制器参数进行控制参数模型技术模型切换神经网络幅值工作量电压冲击

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一种基于隐马尔科夫和变结构的交互式多模型跟踪方法

一种基于隐马尔科夫和变结构的交互式多模型跟踪方法

引用

作者：吴波张成宝郑庆琳李靖舒宋凯孟凡 210003 江苏省南京市中山北路346号

本发明提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM，Hidden Markov Model)和变结构(VS，variablestructure)的交互式多模型(IMM，interacting multiple model)雷达机动目标跟踪方法，主要解决传统交互式多模型算法中对机动目标的模型量与计算量... 详细信息

标准号: CN113362378A

本发明提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM，Hidden Markov Model)和变结构(VS，variablestructure)的交互式多模型(IMM，interacting multiple model)雷达机动目标跟踪方法，主要解决传统交互式多模型算法中对机动目标的模型量与计算量的矛盾，以及概率转移矩阵固定造成的模型切换误差所引起的精度下降。本发明在传统IMM算法基础上引入变结构多模型，克服了交互式多模型受模型数量限制的缺陷，自适应调整切换模型集，并引入了HMM来自适应更新概率转移矩阵，提高了模型切换的效率，从而提高了对机动目标的跟踪性能和精度。

关键词：交互式多模型概率转移矩阵机动目标模型切换变结构隐马尔科夫模型机动目标跟踪自适应调整跟踪性能切换模型数量限制算法基础计算量模型量引入算法雷达更新矛盾

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