检索结果-内蒙古大学图书馆

控制工程 2020年第2期27卷 219-225页

作者：郭章王克栋程盟盟刘晓丽卢绍文东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

电熔镁炉生产过程中,"欠烧"是一种异常工况,需要及时发现和处理。目前,欠烧工况主要依靠有经验的巡检工人在生产现场"看火"。工人劳动强度大,且容易漏检、误检。本文提出了一种基于视频监控图像的欠烧工况自动判别... 详细信息

电熔镁炉生产过程中,"欠烧"是一种异常工况,需要及时发现和处理。目前,欠烧工况主要依靠有经验的巡检工人在生产现场"看火"。工人劳动强度大,且容易漏检、误检。本文提出了一种基于视频监控图像的欠烧工况自动判别技术。采用多元图像分析技术提取炉口火焰的可视化特征,采用AdaBoost(决策树)建立欠烧工况的分类器模型,设计开发了欠烧工况的视频监控系统,并将该系统在某电熔镁炉厂的实际生产中进行了实验。结果表明,该欠烧工况图像判别系统能够准确、及时地判断出欠烧工况,而且避免误报、漏报的现象。

关键词：视频监控电熔镁炉工况判别多元图像分析 AdaBoost

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电熔镁炉多模态信息工况智能识别方法研究

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控制理论与应用 2025年第5期42卷 931页

作者：李帷韬顾嘉钦王殿辉吴高昌合肥工业大学电气自动化与工程学院安徽合肥230009 中国矿业大学人工智能研究院江苏徐州221116 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110004

针对电熔镁炉识别过程中出现的模态完备性不足问题,本文阐述了一种电熔镁炉多模态信息工况智能识别方法.首先,通过语义神经网络提取工况图像特征和双向编码语言模型提取语言特征,构建多模态工况的完备联合特征向量,并通过Transformer编... 详细信息

针对电熔镁炉识别过程中出现的模态完备性不足问题,本文阐述了一种电熔镁炉多模态信息工况智能识别方法.首先,通过语义神经网络提取工况图像特征和双向编码语言模型提取语言特征,构建多模态工况的完备联合特征向量,并通过Transformer编码层实现全局交互,捕捉视觉与语言信息的细粒度对齐.引入自适应Transformer解码层的自注意力机制,采用全连接网络获得多模态工况识别结果.基于强化学习定义门控单元评估策略,实时评估不确定工况识别结果,构建解码层的动态调节机制,以获取多模态工况的细粒度特征,并采用模糊积分集成模型库的识别结果.实验证明了本方法的有效性和鲁棒性.

关键词：电熔镁炉多模态强化学习 Transformer 工况识别

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双向耦合Kuramoto振子网的反相同步阻挫控制

双向耦合Kuramoto振子网的反相同步阻挫控制

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2020中国自动化大会(CAC2020)

作者：张睿代学武崔东亮俞胜平东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

Kuramoto模型是同步模型中具有代表性的可解模型,当振子只与相邻振子存在耦合关系时,称这种模型为双向耦合的Kuramoto模型。在双向耦合的Kuramoto模型中,N个自然频率相同的振子均匀分布在单位圆上,此时,振子系统处于反相同步状态。本文... 详细信息

Kuramoto模型是同步模型中具有代表性的可解模型,当振子只与相邻振子存在耦合关系时,称这种模型为双向耦合的Kuramoto模型。在双向耦合的Kuramoto模型中,N个自然频率相同的振子均匀分布在单位圆上,此时,振子系统处于反相同步状态。本文将讨论双向耦合Kuramoto模型在反相同步情况下,当振子初始相位存在偏差时,可恢复到反相同步状态的初始相位稳定性范围与加入阻挫控制器后振子可恢复到反相同步状态的初始相位稳定性范围相比较,得出后者具有更优的稳定性范围的结论。

关键词： Kuramoto模型双向耦合反相同步阻挫控制器

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基于集成贝叶斯稀疏随机配置网络的预测区间建模方法

基于集成贝叶斯稀疏随机配置网络的预测区间建模方法

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第32届中国过程控制会议(CPCC2021)

作者：陆军丁进良东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

针对高维数据建模时神经网络的参数求解不适定问题和网络规模控制问题,提出了一种基于Bayesian学习的稀疏随机配置网络(BSSCN)。BSSCN继承了在Bayesian框架下学习SCN的基本思想,但是用拉普拉斯分布代替了常用的高斯分布,作为SCN输出权... 详细信息

针对高维数据建模时神经网络的参数求解不适定问题和网络规模控制问题,提出了一种基于Bayesian学习的稀疏随机配置网络(BSSCN)。BSSCN继承了在Bayesian框架下学习SCN的基本思想,但是用拉普拉斯分布代替了常用的高斯分布,作为SCN输出权值的先验分布,从而得到稀疏SCN。同时,采用了基于两级递阶的先验分布作为拉普拉斯稀疏先验分布的下界,得到具有稀疏性质的近似高斯后验,进而简化了BSSCN的训练过程,并可以得到BSSCN输出权值的解析解。然后,通过最大化相应的边际似然函数的下界,利用期望最大算法对BSSCN的超参数进行估计。另外,为了衡量模型参数失配和实际数据产生的不确定性,构建了基于bootstrap集成策略和BSSCN(BE-BSSCN)的预测区间。基于2个高维实际数据集的实验结果表明所提方法具有较好预测精度,同时可以构建高质量预测区间。

关键词：随机配置网络 bootstrap 稀疏学习高维数据建模预测区间期望最大算法

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基于鲁棒随机权神经网络集成的高炉铁水质量预测建模

基于鲁棒随机权神经网络集成的高炉铁水质量预测建模

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第33届中国过程控制会议

作者：赵鹏荣键吴延林周平东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室国防科技大学信息通信学院

高炉铁水质量是表征高炉炼铁过程运行品质的重要指标,利用现有技术难以对铁水质量指标进行在线测量,因此建立准确可靠的铁水质量预测模型就显得尤为重要。首先,针对传统随机权神经网络隐含层节点选择不当导致模型过拟合问题,采用自编码... 详细信息

高炉铁水质量是表征高炉炼铁过程运行品质的重要指标,利用现有技术难以对铁水质量指标进行在线测量,因此建立准确可靠的铁水质量预测模型就显得尤为重要。首先,针对传统随机权神经网络隐含层节点选择不当导致模型过拟合问题,采用自编码算法对输入数据进行训练,并将训练得到的输出权值作为后续神经网络的输入权值。其次,针对单一随机权神经网络模型鲁棒性差、预测精度较低的问题,提出基于广义M估计的随机权神经网络集成模型,子模型网络隐含层包含双激活函数,加权项由自适应粒子群算法优化确定。集成模型的输出由各子模型的输出进行高维映射并添加标签信息后以均方根误差为选取标准进行加权确定。最后,结合实际高炉数据进行实验验证,结果表明所提算法具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。

关键词：自编码广义M估计宽度学习系统随机权神经网络集成学习

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多模态数据驱动的氧化铝蒸发过程运行优化控制方法

多模态数据驱动的氧化铝蒸发过程运行优化控制方法

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第32届中国过程控制会议(CPCC2021)

作者：蒋鹏谌卓玲赵楷文卢绍文贾瑶东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

氧化铝母液蒸发过程是氧化铝生产的重要环节,但是其存在着碱液浓度无法实时检测,以及无法对其输入输出成分建立精确的数学模型等问题,这使得现有的优化控制方法无法完成对母液蒸发过程的优化控制.为解决这些问题,本文采用多层次混合高... 详细信息

氧化铝母液蒸发过程是氧化铝生产的重要环节,但是其存在着碱液浓度无法实时检测,以及无法对其输入输出成分建立精确的数学模型等问题,这使得现有的优化控制方法无法完成对母液蒸发过程的优化控制.为解决这些问题,本文采用多层次混合高斯模型与交叉熵优化算法相结合对优化预设定模型进行补偿的优化控制算法.采用某氧化铝厂氧化铝生产过程的现场数据和METSIM仿真平台进行仿真实验,实验结果表明本文的方法对碱液浓度的控制具有良好的效果.

关键词：碱液浓度优化控制多层次混合高斯模型交叉熵

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基于扩展PI观测器和复系数增益滤波的故障检测方法

基于扩展PI观测器和复系数增益滤波的故障检测方法

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第32届中国过程控制会议(CPCC2021)

作者：胡宇翔代学武崔东亮贾志安东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

针对控制系统中一类存在特定频谱扰动的故障检测问题,本文构建了一种基于扩展PI观测器和复系数增益的故障检测滤波器,以达到对具有特征频谱扰动信号的有效衰减,提高对微小故障及时准确的检测能力.本文所提的这种"复系数增益滤波器&... 详细信息

针对控制系统中一类存在特定频谱扰动的故障检测问题,本文构建了一种基于扩展PI观测器和复系数增益的故障检测滤波器,以达到对具有特征频谱扰动信号的有效衰减,提高对微小故障及时准确的检测能力.本文所提的这种"复系数增益滤波器"实现了扩展PI观测器和复数滤波器的结合,并给出了系统收敛性的充分条件和性能优化目标.在抗扰优化方面,首先通过零点配置在扰动频率处设置零点,实现初步降扰.其次,分析了扰动对残差信号作用机理,传递函数矩阵描述,利用扰动传递函数矩阵在干扰零点处的降秩性和残差信号向量的各分量中残留扰动信号的相关性,构造复系数增益矩阵,优化调整残差向量各分量的幅频特征,实现对残差信号中扰动信号的进一步衰减.最后以燃气涡轮发动机的模型为例,对比了复系数增益滤波器与传统观测器的故障检测效果,仿真结果表明了通过扩展PI观测器和复系数增益矩阵对残差信号的两次降扰处理,可有效提升对具有特征频谱的扰动的衰减,提高故障检测性能.

关键词：复数滤波零点配置扩展PI观测器故障检测

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线性切换系统的最优跟踪控制及其应用

线性切换系统的最优跟踪控制及其应用

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第32届中国过程控制会议(CPCC2021)

作者：毛艳岭富月东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

本文分别针对连续时间和离散时间线性切换系统,利用嵌入转换方法,将切换序列看作辅助输入,提出了一种最优切换和最优跟踪控制方法。首先将切换系统等价转化成多个线性系统的组合,然后将该组合系统嵌入到一类大系统中,最后针对该类大系... 详细信息

本文分别针对连续时间和离散时间线性切换系统,利用嵌入转换方法,将切换序列看作辅助输入,提出了一种最优切换和最优跟踪控制方法。首先将切换系统等价转化成多个线性系统的组合,然后将该组合系统嵌入到一类大系统中,最后针对该类大系统利用极小值原理设计最优切换和最优跟踪控制器。由于嵌入式大系统的最优解为bang-bang型,因此该bang-bang解即为原切换系统的最优解。仿真实验及在双容水箱上的物理实验验证了本文所提方法的优越性和可应用性。

关键词：切换系统最优跟踪控制嵌入转换

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基于图像序列与电流特征的电熔镁炉异常工况半监督分类方法

基于图像序列与电流特征的电熔镁炉异常工况半监督分类方法

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第32届中国过程控制会议(CPCC2021)

作者：温乙鑫卢绍文潘庆玉东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

针对电熔镁炉缺料工况的识别任务,本文在半监督学习框架下提出一种将电流与图像序列特征融合的识别算法。本文主要工作如下:利用工人经验与多元图像分析技术相结合,更为客观地提取电熔镁炉炉口火焰特征;利用长短期记忆网络自编码器对图... 详细信息

针对电熔镁炉缺料工况的识别任务,本文在半监督学习框架下提出一种将电流与图像序列特征融合的识别算法。本文主要工作如下:利用工人经验与多元图像分析技术相结合,更为客观地提取电熔镁炉炉口火焰特征;利用长短期记忆网络自编码器对图像序列特征进行降维,同时将特征的动态变化信息考虑在内;利用基于熵正则化的半监督学习框架将图像序列特征与电流特征融合,并构造分类器训练目标函数;针对目标函数的形式,提出使用交叉熵方法对其进行优化,以望提高训练速度。最后,通过电熔镁炉工业数据集验证了所提方法的有效性及应用潜力。

关键词：电熔镁炉异常工况识别多元图像分析长短期记忆网络自编码器特征融合基于熵的半监督学习交叉熵方法

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基于离散事件仿真的高铁晚点影响评估

基于离散事件仿真的高铁晚点影响评估

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第32届中国过程控制会议(CPCC2021)

作者：刘瑞广崔东亮代学武王星皓岳鹏东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

随着铁路行业的发展,高速铁路路网的规模、结构愈加庞大、复杂,当干扰列车按计划运行的事件发生时,减小列车总延误、缩小受晚点影响的列车范围显得愈发重要。本文针对列车在区段交接站允许晚点范围内任意晚点情况,由调度算法得到对应晚... 详细信息

随着铁路行业的发展,高速铁路路网的规模、结构愈加庞大、复杂,当干扰列车按计划运行的事件发生时,减小列车总延误、缩小受晚点影响的列车范围显得愈发重要。本文针对列车在区段交接站允许晚点范围内任意晚点情况,由调度算法得到对应晚点场景的调度方案,基于TCP/IP协议将该离散事件作为调度仿真平台的输入,仿真平台模拟列车实际运行,期间检验并解决调度方案中可能存在的微观冲突,如资源占用冲突等,从而得到该晚点场景真实评价。通过该过程得到区段运行列车交接站全局最佳晚点向量,使所有列车总延误最小。使用仿真平台进行仿真需要耗费一定时间,为避免付出昂贵代价,本文引入高斯过程代理模型,基于代理模型的学习函数,使用主动学习策略选择样本点,实现以较少样本数量得到交接站全局最佳晚点向量。

关键词：离散晚点场景仿真平台晚点评价代理模型

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