检索结果-内蒙古大学图书馆

第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：闻超垚周平东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

本文针对高炉炼铁过程多元铁水质量建模提出了一种新的鲁棒建模回归预测算法。本文利用速度快、泛化性能强的随机权神经网络进行数据驱动建模,首先针对高炉炼铁过程数据中存在的多重共线性问题,利用偏最小二乘回归算法对随机权神经网络... 详细信息

本文针对高炉炼铁过程多元铁水质量建模提出了一种新的鲁棒建模回归预测算法。本文利用速度快、泛化性能强的随机权神经网络进行数据驱动建模,首先针对高炉炼铁过程数据中存在的多重共线性问题,利用偏最小二乘回归算法对随机权神经网络的输出权值进行计算。其次,实际的高炉冶炼数据中在输入样本和输出样本方向都广泛存在离群点,同时考虑到不同方向数据之间的离群点的关系,利用鲁棒估计中的Schweppe型广义M估计提高模型的稳健性。最后,对本文所提到的GM-PLS-RVFLNs鲁棒建模算法在真实的高炉数据中进行数据试验,结果表明所提方法在利用异常数据建模中具有更强的鲁棒性能和更高的预测准确率。

关键词：随机权神经网络偏最小二乘高炉多元铁水质量广义M估计(GM估计) 非线性迭代偏最小二乘

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基于鲁棒随机配置网络的原油总氮含量预测模型

基于鲁棒随机配置网络的原油总氮含量预测模型

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

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

炼厂多以混合原油作为原料油进行加工,多种原油混合造成原油物性指标不确定性增加,故本文提出了基于鲁棒随机配置网络(SCNs)的原油总氮含量预测模型。首先,提出了Bayesian框架下的鲁棒SCNs。在Bayesian框架下,假设噪声服从具有重尾分布... 详细信息

炼厂多以混合原油作为原料油进行加工,多种原油混合造成原油物性指标不确定性增加,故本文提出了基于鲁棒随机配置网络(SCNs)的原油总氮含量预测模型。首先,提出了Bayesian框架下的鲁棒SCNs。在Bayesian框架下,假设噪声服从具有重尾分布性质的两个高斯混合分布以提高SCNs的鲁棒性。然后,由于高斯混合分布的假设使模型参数没有解析形式的解,本文利用期望最大(EM)算法优化了模型的参数。最后,利用炼厂实际数据进行实验,实验结果表明本文提出的方法具有较好预测精度和鲁棒性。

关键词：随机配置网络鲁棒建模混合高斯分布期望最大算法

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基于互信息相似度的高炉铁水质量即时学习自适应预测控制

基于互信息相似度的高炉铁水质量即时学习自适应预测控制

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：陈玮琦周平东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

在实际高炉炼铁生产过程中,会产生大量离线和在线测量数据,如何充分利用这些数据信息对控制器参数进行实时调整是高炉炼铁自动控制过程中的关键问题。本文提出一种基于互信息相似度的高炉铁水质量即时学习自适应预测控制方法,有效解决... 详细信息

在实际高炉炼铁生产过程中,会产生大量离线和在线测量数据,如何充分利用这些数据信息对控制器参数进行实时调整是高炉炼铁自动控制过程中的关键问题。本文提出一种基于互信息相似度的高炉铁水质量即时学习自适应预测控制方法,有效解决了非线性预测控制中预测模型的在线更新问题,并且该方法可以重复利用有用数据样本,大大提高了离线和在线输入输出测量数据的利用率。此外,所提方法引入基于互信息熵的加权欧式距离作为相似度指标,充分考虑了输入输出数据之间的相关关系,有利于精确建立局部模型并能够更好地进行控制作用。高炉数据中的试验表明:所提基于互信息相似度即时学习数据驱动预测建模的自适应预测控制具有较快的求解速度、较好的设定值跟踪和干扰抑制性能,从而能够提高高炉炼铁系统的稳定性。

关键词：即时学习互信息熵数据驱动自适应预测控制

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基于强化学习的部分线性离散时间系统的最优输出调节

基于强化学习的部分线性离散时间系统的最优输出调节

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：庞文砚范家璐姜艺东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

本文针对同时具有线性与非线性未知动态干扰情况下的离散时间的部分线性系统的输出调节问题,提出了仅利用在线数据的基于强化学习的数据驱动控制方法.首先,该问题可拆分为一个受约束的静态优化问题和一个动态优化问题,第一个问题的解可... 详细信息

本文针对同时具有线性与非线性未知动态干扰情况下的离散时间的部分线性系统的输出调节问题,提出了仅利用在线数据的基于强化学习的数据驱动控制方法.首先,该问题可拆分为一个受约束的静态优化问题和一个动态优化问题,第一个问题的解可以对应调节器方程的解.第二个问题可以确定出控制器的最优反馈增益.传统的控制方法需要准确的系统模型参数用来解决这两个优化问题.针对这个问题,本文提出了一种数据驱动离线策略算法,该算法仅使用在线数据找到动态优化问题的解.然后,基于动态优化问题的解,为静态优化问题提供了数据驱动的方法找到该问题的解.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性.

关键词：输出调节离散时间系统强化学习非线性未知动态

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基于工业云的原油物性快速评价平台设计与实现

基于工业云的原油物性快速评价平台设计与实现

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：陈东宇刘长鑫张煜丁进良东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

为了满足大型炼化企业在炼油生产过程对于原油物性快速评价的要求,完善原油物性建模机制,实现炼化企业的数据共享以及使用采集到的工业数据进行数据处理分析、数据建模、物性评价分析等功能,针对现有的原油物性快速评价软件的诸多不足,... 详细信息

为了满足大型炼化企业在炼油生产过程对于原油物性快速评价的要求,完善原油物性建模机制,实现炼化企业的数据共享以及使用采集到的工业数据进行数据处理分析、数据建模、物性评价分析等功能,针对现有的原油物性快速评价软件的诸多不足,提出并建立了基于工业云的原油物性快速评价平台。本文首先介绍了原油物性快速评价的背景以及目前存在的问题,然后介绍了设计与开发云平台的关键技术与应用服务架构,其次针对数据建模以及数据分析功能提出了算法库的核心理念,最后针对该云平台在某实际大型炼化企业的应用,给出了实际的应用效果示范。

关键词：云平台原油评价数据共享数据建模

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基于平滑交替辨识的氧化铝蒸发过程碱液浓度在线预报方法

基于平滑交替辨识的氧化铝蒸发过程碱液浓度在线预报方法

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第30届中国过程控制会议（CPCC2019）

作者：赵亮卢绍文张亚军柴天佑赵楷文于力一东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

氧化铝蒸发过程的关键指标是产品碱液浓度。然而蒸发过程存在大滞后,碱液浓度的检测值难以使用于设定值的优化。针对以上问题,本文介绍一种氧化铝蒸发过程在线预报方法。考虑到蒸发过程闭环控制系统的波动以及边界条件的变化,本文采用... 详细信息

氧化铝蒸发过程的关键指标是产品碱液浓度。然而蒸发过程存在大滞后,碱液浓度的检测值难以使用于设定值的优化。针对以上问题,本文介绍一种氧化铝蒸发过程在线预报方法。考虑到蒸发过程闭环控制系统的波动以及边界条件的变化,本文采用交替辨识算法实现碱液浓度的在线终端预报。本文的主要贡献是引入正则化因子,从而抑制交替辨识参数的方差,提高预测的稳定性,并给出了正则化因子的取值策略。通过仿真实验以及工业数据的实验说明本方法能够在较高精度的基础上有效的降低模型参数的方差,满足实际工业生产在线优化控制的要求。

关键词：运行指标终点预报碱液浓度交替辨识蒸发过程

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基于建模误差PDF形状优化的非高斯干扰过程数据建模及应用

基于建模误差PDF形状优化的非高斯干扰过程数据建模及应用

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：赵向志周平东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

本文针对高炉炼铁过程铁水硅含量的预测提出了一种新的建模方法即基于建模误差概率密度函数(PDF)形状优化的数据驱动建模方法,因为建模误差内部包含有一定的随机性及不确定性,所以建模误差可以看作为一个随机变量,通过引入概率密度函数(... 详细信息

本文针对高炉炼铁过程铁水硅含量的预测提出了一种新的建模方法即基于建模误差概率密度函数(PDF)形状优化的数据驱动建模方法,因为建模误差内部包含有一定的随机性及不确定性,所以建模误差可以看作为一个随机变量,通过引入概率密度函数(PDF)对建模误差进行描述能够全面的刻画建模误差内部包含的随机信息,本文只针对干扰为非高斯干扰过程通过小波神经网络(WNN)建模,采用梯度下降方法优化WNN模型参数集,使得最终建模误差PDF逼近目标PDF,将所提方法应用在高炉炼铁过程铁水硅含量预测中,验证了其有效性和实用性。

关键词：建模误差PDF 小波神经网络梯度下降高炉炼铁铁水硅含量

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基于Q-Learning的高速列车动态调度方法

基于Q-Learning的高速列车动态调度方法

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：韩忻辰俞胜平袁志明程丽娟东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所

高速铁路作为国家综合交通运输体系的骨干核心,近十年来取得了飞速蓬勃的发展。其飞速发展的同时也引发了路网复杂化、分布区域广等现象,这些现象对高铁调度提出了更高的要求。突发事件的不确定性会对列车造成时间延误影响,甚者时间延... 详细信息

高速铁路作为国家综合交通运输体系的骨干核心,近十年来取得了飞速蓬勃的发展。其飞速发展的同时也引发了路网复杂化、分布区域广等现象,这些现象对高铁调度提出了更高的要求。突发事件的不确定性会对列车造成时间延误影响,甚者时间延误会沿路网传播,造成大面积列车到发晚点。所以本文针对上述问题,建立了以各列车在各车站延误时间总和最小为目标函数的高速铁路动态调度模型,在此基础上设计了用于与智能体交互的仿真环境,采用了强化学习中的Q-Learning算法对模型进行求解。最后通过仿真实例验证了仿真环境的合理性以及Q-Learning算法用于高铁动态调度的有效性,为高铁调度员做出优化决策提供了良好的依据。

关键词：高铁动态调度强化学习 Q-Learning

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电熔镁砂熔炼过程带输出补偿的PID控制

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自动化学报 2018年第7期44卷 1282-1292页

作者：王维洲吴志伟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 国家冶金自动化工程技术研究中心沈阳110819

电熔镁砂熔炼过程是以三相电机转动方向与频率为输入,以三相电极电流为输出的强非线性工业过程,其模型参数埋弧电阻率、熔池电阻率和熔池高度随熔炼过程和原矿颗粒长度及杂质成分的变化而变化.本文采用线性模型和未知高阶非线性项来描... 详细信息

电熔镁砂熔炼过程是以三相电机转动方向与频率为输入,以三相电极电流为输出的强非线性工业过程,其模型参数埋弧电阻率、熔池电阻率和熔池高度随熔炼过程和原矿颗粒长度及杂质成分的变化而变化.本文采用线性模型和未知高阶非线性项来描述电熔镁砂熔炼过程,其中未知高阶非线性项用已知的前一时刻高阶非线性项和其变化率来描述,采用线性模型设计PID控制器,并设计消除前一时刻高阶非线性项的补偿器和消除其变化率的补偿器,提出了带输出补偿的PID控制器,同时采用一步最优前馈控制律和一步最优调节律设计控制器参数.通过仿真实验和电熔镁炉的工业应用,表明当该过程的动态特性发生未知随机变化时,本文所提方法在所有运行时间内可以将电流跟踪误差控制在目标值范围内.

关键词：关键词电熔镁炉未知高阶非线性项一步最优前馈控制律一步最优调节律带输出补偿的PID控制器

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具预警状态的单模块可修复系统的指数稳定性

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东北大学学报（自然科学版） 2018年第7期39卷 954-958页

作者：刘东旭王兰豪贾瑶张菁雯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 延边大学理学院吉林延吉133002

研究了具有预警状态的单模块可修复系统,将其动态变化过程用一组微分方程描述.通过选取适当的状态空间和系统算子的定义域,将方程化为Banach空间中的抽象柯西问题.利用泛函分析和线性算子半群理论证明了系统具有严格占优的单重的0本征值... 详细信息

研究了具有预警状态的单模块可修复系统,将其动态变化过程用一组微分方程描述.通过选取适当的状态空间和系统算子的定义域,将方程化为Banach空间中的抽象柯西问题.利用泛函分析和线性算子半群理论证明了系统具有严格占优的单重的0本征值,说明系统的解满足渐近稳定性,并求出其稳态解.随后通过研究系统主算子的谱分布,证明了系统主算子的本质谱界为负.最后讨论了系统主算子在紧扰动下的本质谱界变化情况,结果表明系统的动态解是指数稳定的.

关键词： C0半群指数稳定性本质谱界紧算子扰动

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