检索结果-内蒙古大学图书馆

电力建设 2019年第9期40卷 99-106页

作者：王睿孙秋野张雪猛马大中东北大学信息科学与工程学院沈阳市110819 流程工业综合自动化国家重点实验室(东北大学) 沈阳市110819

随着电力电子化的分布式可再生能源大规模接入电网,同步振荡和谐波失稳现象越来越受到人们的关注。相较于传统的电力系统,新型微电网更多地表现出负阻抗性、低惯性、负阻尼性和能量的双向流动性。基于此,文章提出了一种基于小信号的电... 详细信息

随着电力电子化的分布式可再生能源大规模接入电网,同步振荡和谐波失稳现象越来越受到人们的关注。相较于传统的电力系统,新型微电网更多地表现出负阻抗性、低惯性、负阻尼性和能量的双向流动性。基于此,文章提出了一种基于小信号的电磁时间尺度相角稳定性分析方法。首先,建立了电磁时间尺度电力变换器的小信号模型,通过系统相角与分布式电源无功功率的内在联系得到电力变换器的相角稳定性指标;然后,建立了电力变换器的闭环传递函数并通过特征值分析得到相角稳定域;最后,通过仿真和实验验证了所提的微电网电磁时间尺度相角稳定性分析方法。

关键词：分布式电源电磁时间尺度小信号分析相角稳定性

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炼钢-精炼-连铸脱磷钢包调度算法研究

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控制工程 2019年第4期26卷 790-798页

作者：刘炜庞新富柴天佑沈阳工程学院自动化学院东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

针对炼钢厂采用人工方式进行钢包调度,在钢包温度、寿命、材质方面随意性较大,导致钢包选配结果优化程度偏低的问题,在炉次的加工时间已知、炉次对钢包的脱磷工艺要求已知的条件下,以钢包温度最高、钢包寿命最长、钢包剩余在线时间最大... 详细信息

针对炼钢厂采用人工方式进行钢包调度,在钢包温度、寿命、材质方面随意性较大,导致钢包选配结果优化程度偏低的问题,在炉次的加工时间已知、炉次对钢包的脱磷工艺要求已知的条件下,以钢包温度最高、钢包寿命最长、钢包剩余在线时间最大为性能指标,以钢包温度在规定范围内、钢包寿命在规定范围内和钢包维护结束时间早于炉次加工时间为约束,采用分类一致性方法给出了脱磷钢包选配规则,通过规则推理为进行脱磷的炉次决策脱磷钢包。采用仿真实验测试算法的性能,实验结果表明,相对于现场人工调度,算法能够使钢包周转更加流畅,提升生产效率,提高了企业的经济效益。

关键词：炼钢-精炼-连铸钢包调度钢包选配规则推理

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基于数据驱动多输出ARMAX建模的高炉十字测温中心温度在线估计

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自动化学报 2018年第3期44卷 552-561页

作者：周平刘记平东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

高炉(Blast furnace,BF)炼铁中,十字测温作为炉顶温度和煤气流分布监测的最主要手段,对高炉的安全、稳定和高效运行起着重要作用.然而,由于高炉炉顶中心部位温度较高,造成十字测温装置中心位置传感器极易损坏,并且更换周期长,因而无法... 详细信息

高炉(Blast furnace,BF)炼铁中,十字测温作为炉顶温度和煤气流分布监测的最主要手段,对高炉的安全、稳定和高效运行起着重要作用.然而,由于高炉炉顶中心部位温度较高,造成十字测温装置中心位置传感器极易损坏,并且更换周期长,因而无法及时判断炉顶煤气流分布.针对这一实际工程问题,本文基于时间序列建模思想,集成采用多输出自回归移动平均(Multi-output autoregressive moving average,M-ARMAX)建模、因子分析、Pearson相关分析、基于赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)与模型拟合优度联合定阶等混合技术,提出一种模型结构简单、精度较高且易于工程实现的十字测温中心温度在线估计方法.首先,提出利用因子分析与Pearson相关分析相结合的稳健特征选择方法选取多输出建模输入变量.然后,采用样本均值消去法预处理采集的高炉样本数据,使其成为离散随机数.基于离散随机数,建立算法简单、易于工程实现的M-ARMAX温度模型:为了克服传统基于AIC阶数确定造成模型阶次高、结构复杂的问题,提出在AIC准则基础上进一步引入模型拟合优度来选取模型最小阶,可保证模型估计精度的同时降低模型阶次;同时,采用可快速收敛的递推最小二乘算法辨识M-ARMAX模型参数,并用残差分析方法检验模型.工业试验和比较分析表明:建立的M-ARMAX模型能够根据实时数据同时对十字测温装置多个中心温度点进行准确和稳定估计,且模型估计误差符合高斯白噪声特性.

关键词：关键词高炉炼铁十字测温多输出自回归移动平均建模温度估计赤池信息准则拟合优度 Pearson相关分析

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基于Regression GAN的原油总氢物性预测方法

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自动化学报 2018年第5期44卷 915-921页

作者：郑念祖丁进良东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

针对生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN) 不适用于原油物性回归预测的问题,本文提出一种回归生成对抗网络(Regression GAN, RGAN) 结构,该结构由生成模型G、判别模型D 及回归模型R 组成.通过判别模型D 与生成模型G间的... 详细信息

针对生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN) 不适用于原油物性回归预测的问题,本文提出一种回归生成对抗网络(Regression GAN, RGAN) 结构,该结构由生成模型G、判别模型D 及回归模型R 组成.通过判别模型D 与生成模型G间的对抗学习,D提取原油物性核磁共振氢谱(1H NMR)谱图的潜在特征.首层潜在特征是样本空间的浅层表示利于解决回归问题,采用首层潜在特征建立回归模型R,提高了预测的精度及稳定性.通过增加条件变量和生成样本间的互信息约束,并采用回归模型R 的MSE 损失函数估计互信息下界,生成模型G 产生更真实的样本.实验结果表明,RGAN 有效地提高了原油总氢物性回归预测精度及稳定性,同时加快了生成模型的收敛速度,提高了谱图的生成质量.

关键词：回归生成对抗网络原油物性预测生成对抗网络核磁共振氢谱

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基于平行坐标边绑定的PCB质量可视化监控方法

基于平行坐标边绑定的PCB质量可视化监控方法

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：俞胜平孙一白徐昌国钟志军赵丽丽东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室浙江达峰科技有限公司

PCB为所有电子产品的核心组成部分,其质量基本决定了电子产品整体质量,各企业也对PCB的质量提出了更高的要求,有必要进行质量的监控。PCB质量监控数据属于高维数据,采用平行坐标可视化技术能够直观地展现数据,但若将平行坐标直接用于高... 详细信息

PCB为所有电子产品的核心组成部分,其质量基本决定了电子产品整体质量,各企业也对PCB的质量提出了更高的要求,有必要进行质量的监控。PCB质量监控数据属于高维数据,采用平行坐标可视化技术能够直观地展现数据,但若将平行坐标直接用于高维数据的可视化会发生视觉混乱。针对上述问题,本文提出一种通过预处理、PCA降维、K-Means聚类的方法通过平行坐标边绑定进行质量可视化监控。通过现场实际数据仿真验证表明该方法能有效降低视觉混乱的效果,为用户呈现清晰直观的质量可视化监控。

关键词：数据可视化平行坐标边绑定

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面向原油总氢物性预测的数据扩增预处理方法

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控制与决策 2018年第12期33卷 2153-2160页

作者：易令吕忠元丁进良刘长鑫东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110004

针对原油总氢物性回归预测中核磁共振光谱数据不足的问题,结合深度学习相关理论,提出一种光谱数据扩增预处理方法.根据样本输入和标签的相关系数,在原始样本中加入随机噪声以生成虚拟样本;处理样本数据结构以利于卷积神经网络特征提取,... 详细信息

针对原油总氢物性回归预测中核磁共振光谱数据不足的问题,结合深度学习相关理论,提出一种光谱数据扩增预处理方法.根据样本输入和标签的相关系数,在原始样本中加入随机噪声以生成虚拟样本;处理样本数据结构以利于卷积神经网络特征提取,并加入数据冗余改进该结构以进一步提高数据特征提取的完整性;搭建实现原油总氢物性回归预测的卷积神经网络(Regression forecasting convolutional neural network, RF-CNN).实验结果表明,对于总氢物性的回归预测,该数据扩增预处理方法不但可以解决原始数据训练中的过拟合现象,而且相比于传统的偏最小二乘(PLS)回归方法,更具稳定性和精确性.

关键词：卷积神经网络核磁共振光谱原油物性回归预测虚拟样本

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一类工业运行过程多模型自适应控制方法

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自动化学报 2018年第7期44卷 1250-1259页

作者：富月杜琼东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

针对一类动态未知的工业运行过程,提出一种基于神经网络补偿和多模型切换的自适应控制方法.为充分考虑底层跟踪误差对整个运行过程优化和控制的影响,将底层极点配置控制系统和上层运行层动态模型相结合,作为运行过程动态模型.针对参数... 详细信息

针对一类动态未知的工业运行过程,提出一种基于神经网络补偿和多模型切换的自适应控制方法.为充分考虑底层跟踪误差对整个运行过程优化和控制的影响,将底层极点配置控制系统和上层运行层动态模型相结合,作为运行过程动态模型.针对参数未知的运行过程动态模型,设计由线性鲁棒自适应控制器、基于神经网络补偿的非线性自适应控制器以及切换机制组成的多模型自适应控制算法.采用带死区的递推最小二乘算法在线辨识控制器参数,克服了投影算法收敛速度慢、对参数初值灵敏的局限.理论分析和仿真实验结果表明了所提方法的有效性.

关键词：工业运行过程参数未知多模型自适应控制递推最小二乘算法

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集成自编码与PCA的高炉多元铁水质量随机权神经网络建模

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自动化学报 2018年第10期44卷 1799-1811页

作者：周平张丽李温鹏戴鹏柴天佑东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

针对随机权神经网络(Random vector functional-link networks, RVFLNs)建模存在的过拟合和泛化能力差的问题,集成自编码(Autoencoder)和主成分分析(Principal component analysis, PCA)技术,提出一种新型的改进RVFLNs算法,即AE-P-RVFLNs算法,用于建立高炉多元铁水质量在线估计的NARX (Nonlinear autoregressive exogenous)模型.首先,为了尽可能挖掘实际复杂工业数据中的有用信息和充分揭示输入数据之间的内在关系,采用Autoencoder前馈随机网络技术训练建模输入数据,并将训练得到的输出权值作为后续RVFLNs的输入权值;然后,引入PCA技术对RVFLNs的高维隐层输出矩阵进行降维,避免隐层输出矩阵多重共线性问题,从而解决由于隐层节点过多导致模型过拟合的问题;最后,基于所提AE-P-RVFLNs算法建立某大型高炉多元铁水质量在线估计的NARX模型.工业实验和比较分析表明:采用本文算法建立的多元铁水质量在线估计模型可有效提高运算效率和估计精度,尤其是避免常规RVFLNs建模存在的过拟合问题.

关键词：随机权神经网络 AE-P-RVFLNs 自编码主成分分析 NARX建模高炉炼铁过拟合

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基于LSTM时间序列的PCBA质量预测

基于LSTM时间序列的PCBA质量预测

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：王德新俞胜平徐昌国冉海周苏玮东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室浙江达峰科技有限公司

在PCBA生产过程中,由于SMT和DIP的工艺的流水式作业,产品质量的检测往往在工艺的最后环节进行,时间上具有很大的滞后性。为了能够及时获取产品质量信息,判断产品质量是否达标,需要对其进行合理的预测。已有学者利用RBF神经网络对PCBA进... 详细信息

在PCBA生产过程中,由于SMT和DIP的工艺的流水式作业,产品质量的检测往往在工艺的最后环节进行,时间上具有很大的滞后性。为了能够及时获取产品质量信息,判断产品质量是否达标,需要对其进行合理的预测。已有学者利用RBF神经网络对PCBA进行了质量的预测分析,但是忽略了生产时间上的因素。本文选择了以LSTM神经网络为核心的多指标预测模型,避免了神经网络的梯度消失和爆炸问题,并将时间因素考虑在内。利用DIP生产线上的FCT测试阶段的数据作为模型的输入特征,建立了LSTM电子元器件产品的预测模型。并且将所建立的模型与传统的BP、RNN神经网络和SVR模型进行比较,仿真研究表明该模型在针对电子产品质量的预测上具有更好的效果。

关键词： PCBA LSTM 质量预测 DIP

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磨机筒体振动单模态子信号选择方法研究

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中国科技论文 2020年第12期15卷 1422-1428页

作者：余刚汤健刘卓张健赵建军矿冶科技集团有限公司矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室北京102600 北京工业大学信息学部北京100124 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110004 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

针对磨机负荷与磨机运行所产生多组分机械信号间存在的非确定性复杂映射关系,以及运行专家基于耳所固有“带通滤波”效应凭借人脑模型有效估计所熟悉磨机的负荷及其内部参数等问题,为获得具有物理含义和互补特性的多个单模态信号用于磨... 详细信息

针对磨机负荷与磨机运行所产生多组分机械信号间存在的非确定性复杂映射关系,以及运行专家基于耳所固有“带通滤波”效应凭借人脑模型有效估计所熟悉磨机的负荷及其内部参数等问题,为获得具有物理含义和互补特性的多个单模态信号用于磨机负荷建模,提出了磨机筒体振动单模态子信号选择方法。首先,采用依据经验设定多个进行变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)的分解层数值;接着,采用VMD将原始机械信号分解为具有不同带宽和尺度的多个时域子信号,变换至频域获得多尺度机械频谱;最后,基于获得的机械频谱构建多个候选磨机负荷参数预测子模型,构建选择性集成模型,并基于其预测性能选择具有互补特点的若干单模态子信号。采用实验磨机筒体振动数据仿真验证了所提方法的有效性。

关键词：变分模态分解分解层数单模态子信号预测性能

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