检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：任舒彬浙江大学

学位级别：硕士

本论文改进并实现了面向手持设备的说话人识别系统,该系统实现了说话人语音的录制,鉴别,确认以及自学习等功能,应用前景广阔。本系统针对手持设备环境下低计算复杂度,高响应时间,高识别性能的需求,在说话人识别系统得各个阶段提出优化... 详细信息

本论文改进并实现了面向手持设备的说话人识别系统,该系统实现了说话人语音的录制,鉴别,确认以及自学习等功能,应用前景广阔。本系统针对手持设备环境下低计算复杂度,高响应时间,高识别性能的需求,在说话人识别系统得各个阶段提出优化方案或者新的功能,PDA作为最常用的手持设备,本文提出并实现了以下的方案与算法: 1.面向PDA的说话人系统快速实现化方案:说话人识别常用的特征提取和模型计算方法在PDA平台上存在运行时间长的问题,本论文从实现的角度,提出一整套的简化方案,加快说话人识别算法在PDA平台上的运行效率,达到实时运算的目的,为说话人识别在手持设备上的实际应用提供了实际的解决方案。 2.特征评估和筛选:传统的特征提取算法仅仅考虑说话人的本身的说话特点和声道特征。实际的环境中,特征的某些维受到干扰较大,已经不能反映原来的特征。本文通过特征评估,判别特征的各个维在我们的应用中对整体性能的贡献,并基于这个结果给出特征筛选方案。通过对比实验验证这个方案在降低了计算量的基础上提高了说话人识别系统的性能。 3.说话人模型快速搜索。对于说话人识别,由于遍历所有模型需要大量的运算时间,本文提出两种改进策略。通过实现说话人模型聚类可以直接排除区别较大的模型;通过基于权重系数调整的GMM-UBM模型大幅提高经典GMM-UBM在识别中的计算效率,避免高斯函数重复计算。 4.说话人确认策略。对于说话人确认,传统的单阀值判别对于环境以及说话人本身的变化缺乏适应能力,本文通过一个全局背景模型,动态的决定确认阀值,并且基于模型分类算法提出适用于对错误接受率限制较严格的环境。针对单阀值确认性能受限的情况,本文提出基于最小错误数的多指标系数快速搜索算法,达到较好的融合效果。 5.说话人模型自学习。传统的说话人识别软件,模型仅仅通过一次训练得到,缺乏时间鲁棒性,影响系统的识别性能。本文提出说话人模型自学习方法,通过模型的自我学习能力,在识别的同时进行模型的更新,使得模型既有原有说话人的特点也结合了说话人的变化。在大规模数据库实验中,验证了这个方法有助于提高模型的适应能力和识别性能。本文得到以下基金资助:国家自然科学基金60273059、浙江省自然科学基

关键词：面向手持设备的说话人识别特征评估筛选分类说话人识别和确认 GMM-UBM 模型自学习

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司家营选矿厂磨矿分级过程研究及应用

司家营选矿厂磨矿分级过程研究及应用

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作者：张亚如辽宁科技大学

学位级别：硕士

选矿厂中的磨矿分级过程具有非线性、时滞性、时变性,不确定性等特性,是一个典型的复杂的多输入多输出(MIMO)过程。磨矿分级过程控制性能直接关系到工业经济效益与资源利用率,具有非常重要的意义,磨矿分级过程控制也是近年来的一个研究... 详细信息

选矿厂中的磨矿分级过程具有非线性、时滞性、时变性,不确定性等特性,是一个典型的复杂的多输入多输出(MIMO)过程。磨矿分级过程控制性能直接关系到工业经济效益与资源利用率,具有非常重要的意义,磨矿分级过程控制也是近年来的一个研究热点。论文以河北钢铁集团司家营选矿厂磨矿分级过程为对象,对磨矿分级过程控制以及综合自动化系统相关技术进行了研究。在分析球磨机、旋流器控制特点的基础上,论文首先给出了磨矿分级过程的控制依据,并将整个磨矿系统分解为若干控制子系统以方便工程实现。在控制策略上,采用模糊控制方案实现了稳定粒度控制,运用模型自学习算法以稳定磨矿给矿量和给水量,实现磨矿浓度的自动控制。其次,论文对软测量技术进行了研究,建立了磨矿浓度的软测量模型,为后续的工程实现奠定了良好的理论基础。出于工程实际应用的考虑,对模型自学习进行了重点分析,并用仿真实验结果验证了所规划方案的有效性。最后,论文给出了磨矿过程综合自动化系统的实现,设计考虑了工艺过程和控制需求:磨矿区内采用了基于PLC的监督控制;作业区内则采用三层网络的NetLinx架构(EtherNet/IP、ControNet和Device Net),并采用了冗余规划;各作业区之间采用光纤环网网络结构进行连接。文中给出了现场运行的计算机截图。现场运行情况表明该方案具有良好的经济性、可靠性和灵活性。研究成果具有很好的应用价值和推广前景,对采用自动化和信息技术改造传统流程企业都具有重要的借鉴意义和参考价值。

关键词：磨矿软测量模型自学习模糊控制

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冷连轧二级控制系统的研究及应用

冷连轧二级控制系统的研究及应用

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作者：王鸿砾河北工业大学

学位级别：硕士

冷连轧生产线具有多变量、非线性、高速度、连续化等特点,同时随着轧制工艺技术的发展以及产品来料的多样化和复杂化,使得对其的控制过程越来越复杂多变。冷轧从业人员逐渐意识到主要依靠经验的传统生产方式已经很难满足现代冷连轧生产... 详细信息

冷连轧生产线具有多变量、非线性、高速度、连续化等特点,同时随着轧制工艺技术的发展以及产品来料的多样化和复杂化,使得对其的控制过程越来越复杂多变。冷轧从业人员逐渐意识到主要依靠经验的传统生产方式已经很难满足现代冷连轧生产对产品精度和生产效率的要求。本文以福建某850mm六机架冷连轧机组为研究对象,为其开发二级控制系统,将轧制生产过程中轧制规程的制定,关键工艺参数值的设定计算等核心任务都交由二级控制系统来完成,旨在提高冷连轧生产线的自动化水平,提高带钢产品的质量精度,为厂商带来更高的经济收益。首先,从冷连轧机组工艺过程出发,在充分了解冷连轧计算机控制系统组成及其控制功能基础上,确定了二级控制系统的主要功能,对其工作流程进行了总体设计,并对二级控制系统软件进行了功能和需求分析。然后,根据二级控制系统功能需求并结合以往工程经验,重点对轧制参数模型计算功能进行了研究分析。逐一建立了冷轧过程中涉及的主要相关数学模型以及设计了多种轧制规程负荷分配方式,使其基本符合实际轧制规律,为后续软件开发奠定了理论基础。同时,研究了计算机在线控制所需的简化算法,采用Newton-Raphson法对轧制负荷分配中涉及的非线性方程组问题进行了快速、稳定求解。最后,考虑到轧制过程中轧制工况的变化对模型精确度的影响,对轧制模型自学习功能进行了深入研究。重点针对模型自学习时轧制力模型较为复杂,难以直接进行自学习的问题,提出了利用线性回归和指数平滑法对变形抗力模型和摩擦系数模型进行自学习,从而达到间接提高轧制力模型设定精度的方法。在分析研究以上内容的基础上,开发了此二级控制系统的软件界面及功能实现。通过现场实际应用表明,本文所述二级控制系统取得了较好的效果。

关键词：冷连轧机组二级控制系统参数模型计算模型自学习

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面向人车路协同能耗优化的卡车微孪生建模算法研究

面向人车路协同能耗优化的卡车微孪生建模算法研究

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作者：李斌天津大学

学位级别：硕士

智能化、网联化时代下,开展中重型卡车的人车路协同能耗优化对于推进社会生态文明建设、维护国家能源安全具有重要意义。但由于动力系统内部做功过程复杂、外部负载变化明显、系统内部件存在老化演变,且缺乏多类型可靠传感数据等困难,... 详细信息

智能化、网联化时代下,开展中重型卡车的人车路协同能耗优化对于推进社会生态文明建设、维护国家能源安全具有重要意义。但由于动力系统内部做功过程复杂、外部负载变化明显、系统内部件存在老化演变,且缺乏多类型可靠传感数据等困难,一般的油耗建模和仿真方法难以使模型精准模拟当前系统的能耗特性,给基于模型的选车优化过程带来巨大挑战。本文设计了一套整车能耗系统的微孪生模型,能够根据有限类型的实车运行数据进行学习,从而精准模拟整车系统当前的能耗特性。在模型自学习算法验证有效后,构建了精准的人车路闭环油耗仿真模型,用于离线推演,指导选车优化。首先,面向能耗优化需求和有限类型传感数据,建立用于高效学习的整车能耗微孪生模型。采用数字驱动+机理建模方法,对动力系统、传动系统、整车纵向动力学系统进行分层建模。其中动力系统层模型实现与实车油耗一致,整车纵向动力学模型实现与实车运行工况及车速一致,并为后续动力系统模型的学习过程提供重构扭矩。其次,设计了整车能耗微孪生模型自学习算法。第一,针对整车纵向动力学模型设计了分区自学习框架,在不同场景下实现参数解耦学习。通过优化学习器的边界区间条件,参数在仿真验证中均可在5s内收敛至5%内偏差,实车学习验证车重在5s内收敛至稳定数值。第二,基于整车纵向动力学模型和实际车速等信息,重构发动机力矩,仿真验证中重构力矩曲线的均方根偏差为4.2Nm,拟合系数达0.99。第三,基于重构的发动机扭矩,和同步采集发动机转速、油耗信息,重构动力系统的油耗MAP。随机生成300张油耗MAP进行重构算法仿真验证,重构前后的油耗曲面均方根偏差最大4.73g/kwh;在实车验证中根据重构的局部油耗MAP分析出动力系统做功能力下降现象,证明能耗微孪生模型自学习算法具备有效性和实际可行性。最后,面向人车路协同能耗优化的高精度能耗仿真需求,建立用于离线推演和指导优化的人车路闭环模型。基于企业提供车型参数配置微孪生车辆模型库,并基于真实道路数据和驾驶员操作换挡信息,构造车速场景工况数据库和驾驶员换挡策略模型库,形成人车路闭环模型。使用实车数据进行闭环仿真油耗验证,高速道路运行265.6公里,累计油耗偏差2.7%;城市道路运行6.0694公里,累计油耗偏差2.6%,证明模型能够精准描述真实场景下的实车油耗。然后根据一段运输道路和选定的驾驶员,搭配多车模型,进行离线油耗推演。通过对比模型的油耗,可以指导选出最佳车辆。

关键词：能耗微孪生模型自学习扭矩重构人车路模型

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基于两级DBN的滚动轴承故障自学习方法研究

基于两级DBN的滚动轴承故障自学习方法研究

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作者：师芳内蒙古工业大学

学位级别：硕士

滚动轴承是旋转机械的重要部位,其工作状态的好坏直接影响整个设备的工作性能,且轴承运行环境复杂,极易发生故障,而轴承故障往往会造成严重的事故,因此,对滚动轴承进行准确的故障识别与分类是工程应用中至关重要的问题。随着现代工业的... 详细信息

滚动轴承是旋转机械的重要部位,其工作状态的好坏直接影响整个设备的工作性能,且轴承运行环境复杂,极易发生故障,而轴承故障往往会造成严重的事故,因此,对滚动轴承进行准确的故障识别与分类是工程应用中至关重要的问题。随着现代工业的快速发展,更多的机械设备加入到工业生产,轴承故障频发,轴承故障呈现出一种“大数据”的特性,使得BP神经网络等其他浅层模型面临维数灾难等问题,且现场获取的故障数据往往是不完备和无标签的,因此,传统模式识别的方法很难建立有效的诊断模型,亟需具有自学习能力的诊断算法及模型的开发与研究,这已成为当前主要研究热点和亟待解决的问题之一。深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)采用无监督逐层贪婪的训练方法,可避免特征提取与选择的人工操作,具有处理高维、非线性数据的能力,能有效地防止发生维数灾难等问题,非常适合处理新时期工业“大数据”的故障诊断难题。前期研究已表明,DBN的一个显著特点是可直接从低层原始信号出发,通过逐层贪婪学习得到高层特征表示,故本文从滚动轴承的原始数据出发,结合S变换和贝叶斯分类器,提出一种基于两级深度置信网络(DBN)的滚动轴承故障自学习方法,主要研究内容如下:(1)建立一个多隐层的DBN网络,在故障类型完备故障损伤等级不完备的情况下,直接将原始轴承故障数据归一化处理后作为DBN的输入,经过DBN的特征提取与分类器的分类,实现故障类型的准确识别,并将其与BP神经网络的分类效果进行了对比,结果表明DBN具有其他浅层网络不可比拟的特征提取能力。(2)利用DBN强大的特征提取能力,建立两级DBN滚动轴承故障自学习模型。首先,建立DBN1故障类型自学习模型,对原始轴承故障数据做S变换处理后,求取S变换模矩阵,其结果是一个二维矩阵,行代表频率,列代表时间,通过提取时间列的幅值均值信息作为DBN1的输入用于提取特征,将提取的特征作为贝叶斯分类器的输入,对贝叶斯分类器输出的后验概率划分合理的属于相同故障类型或不同故障类型的置信区间,实现故障类型分类模型的自学习。其次,建立DBN2故障损伤等级自学习模型,对实现故障类型识别的数据进行故障损伤等级的分类,把这些数据归一化处理后作为DBN2的输入用于提取特征,将提取的特征作为贝叶斯分类器的输入,选择与故障类型分类相同的置信区间划分方法,实现故障损伤等级分类模型的自学习。最后,通过该两级DBN分类模型实现轴承故障类型与损伤等级的智能分类。

关键词：滚动轴承深度置信网络贝叶斯分类器不完备数据建模模型自学习

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基于GAN和迁移学习的设备故障智能诊断方法研究

基于GAN和迁移学习的设备故障智能诊断方法研究

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作者：蔡伟东北京化工大学

学位级别：硕士

设备是现代工业的基石,对设备的运行状态进行监测与诊断对保障生产安全、为企业降本增效具有重要意义。近年来,随着计算机信息技术的发展,设备故障诊断迈入新阶段,有研究人员将其称为设备的“大数据时代”,在设备的“大数据时代”诞生... 详细信息

设备是现代工业的基石,对设备的运行状态进行监测与诊断对保障生产安全、为企业降本增效具有重要意义。近年来,随着计算机信息技术的发展,设备故障诊断迈入新阶段,有研究人员将其称为设备的“大数据时代”,在设备的“大数据时代”诞生了许多以数据驱动的智能故障诊断方法。然而,在现实应用场景中,设备大数据存在“大而不全”的问题:状态监测数据大多为正常状态数据,故障数据数量少且种类不全。该问题使得现有智能诊断方法泛化能力弱,且无法建立完备的诊断模型,即存在未知故障。为此,本文研究了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)和迁移学习的设备故障智能诊断方法框架,该框架结合了故障机理等领域知识和人工智能技术的优势,为每台设备建立个性化的诊断模型,从根本上避免了泛化能力弱的问题,同时诊断模型具备自学习能力,能够识别未知故障并依据新故障更新模型。为实现方法框架的搭建,本文研究内容由基于虚拟样本的模式识别(Virtual Samples-Based Pattern Recognition,VSPR)方法研究和基于概率置信度卷积神经网络(Probability Confidence Convolutional Neural Network,PCCNN)模型的设备故障智能诊断方法研究两方面组成,具体研究内容如下:(1)虚拟样本生成及其模式识别方法研究。提出了虚拟样本生成的D3IF(Different Distribution for Different Influence Factors)原则,在 D3IF原则的指导下通过领域知识建立虚拟样本生成模型,提出了 VSPR方法的一般应用流程。(2)VSPR方法在设备故障诊断中的应用。针对现实场景中正常状态数据多故障状态数据少的问题,提出了基于迁移学习的虚拟故障样本生成方法和基于GAN的数据增强方法。虚拟故障样本生成方法是基于故障机理和设备自身的正常状态数据建立,一方面解决了故障诊断模型建立初期无故障数据的问题,另一方面生成的虚拟样本均是针对具体设备,因此具有很好的泛化性能。(3)VSPR方法在指针式仪表图像识别中的应用。针对基于CNN的指针式仪表图像识别方法中存在的样本采集难的问题,提出了基于先验知识的指针式仪表图像虚拟样本生成方法,有效解决了该应用场景中的小样本问题。(4)基于PCCNN模型的设备故障智能诊断方法研究。针对故障诊断模型不完备的问题,提出了基于PCCNN模型的未知故障识别方法和模型自学习方法。在未知故障识别中,研究采用了 Early-Stopping策略缓解PCCNN训练方法中输出概率过高的问题;在模型自学习过程中,提出了模型自学习应遵守的两项准则,研究采用了 Fine-tune和Class-Weight策略提高诊断模型自学习过程的性能。该项研究弥补了 VSPR方法在现实应用中的不足,实现了诊断模型自学习。

关键词：故障诊断先验知识机理模型未知故障识别模型自学习迁移学习

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六辊冷连轧机边降自动控制系统设计及应用

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冶金自动化 2016年第1期40卷 34-39+44页

作者：胡强王晓晨杨荃北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心北京科技大学冶金工程研究院

针对国内某无取向硅钢生产现场六辊五机架冷连轧机组工作辊窜辊功能改造,设计了成套边降控制数学模型,形成了完整的边降自动控制系统。系统主要由设定控制系统和在线控制系统两大部分构成。设定控制系统包括预设定、设定、再设定、窜辊... 详细信息

针对国内某无取向硅钢生产现场六辊五机架冷连轧机组工作辊窜辊功能改造,设计了成套边降控制数学模型,形成了完整的边降自动控制系统。系统主要由设定控制系统和在线控制系统两大部分构成。设定控制系统包括预设定、设定、再设定、窜辊插入量自学习、窜辊边降调控功效系数自学习五大部分,在线控制系统包括闭环反馈控制和前馈控制两大部分。该系统是国内第1套完全自主设计开发完成的针对无取向硅钢的边降控制系统,系统测试运行状况稳定,边降稳定在目标值范围内,能很好地满足现场生产的要求。

关键词：冷连轧机边降控制模型自学习反馈控制前馈控制

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提高马钢CSP热轧带钢卷取温度命中率

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安徽冶金科技职业学院学报 2021年第4期31卷 12-14页

作者：王宏军赵海山曹荐李耀辉史红林张云锦王鸿翔贾龙杰刘树伟马钢股份公司长材事业部安徽马鞍山243000

卷取温度命中率的提高有利于提高产品性能稳定性,减少质量损失,也有利于提高csp产品形象。本文实践了提高卷取温度命中率的几种方法,在分厂实践取得了良好的成效。

关键词：卷取温度开阀设定模型自学习

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优化热连轧轧制单位的编制原则

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山西冶金 2023年第2期46卷 101-102页

作者：王超海王子璇徐夏冰李玮安阳钢铁集团有限责任公司销售公司河南安阳455133

通过熟悉热连轧二级模型中的数学模型自学习原理,了解轧制单位是如何影响产品质量的。以此来优化热连轧轧制单位的编制原则,可以直接有效地降低宽度不合、厚度不合、性能不合、板形异常等不合格品的数量。

关键词：热轧带钢模型自学习轧制单位的编制

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热连轧卷取温度优化措施研究

热连轧卷取温度优化措施研究

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中国计量协会冶金分会2010年会

作者：张春草武汉钢铁工程技术集团自动化有限责任公司

卷取温度对带钢的金相组织影响很大,是决定成品带钢加工性能、力学性能、物理性能的重要工艺参数之一。轧制某些特殊品种时,终轧温度很高而卷取温度很低,并且轧制速度快,卷取温度控制尤其困难。本文针对国内某热连轧厂卷取温度控制中出... 详细信息

卷取温度对带钢的金相组织影响很大,是决定成品带钢加工性能、力学性能、物理性能的重要工艺参数之一。轧制某些特殊品种时,终轧温度很高而卷取温度很低,并且轧制速度快,卷取温度控制尤其困难。本文针对国内某热连轧厂卷取温度控制中出现的若干问题,进行了分析,提出了相应的改造措施;现场应用结果表明,措施效果良好,具有很好的在线应用前景。

关键词：热连轧层流冷却卷取温度控制数学模型模型自学习

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