检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2025年第2期40卷 590-598页

作者：牟淼赵小强兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

基于邻域保持嵌入(NPE)的故障诊断算法因其能够有效地提取过程数据的局部信息而被广泛应用,但是典型的NPE方法对参数选择和噪声等离群点敏感,同时忽略了过程数据的全局信息,由此提出一种基于鲁棒低秩自适应邻域保持嵌入(RLANPE)的故障... 详细信息

基于邻域保持嵌入(NPE)的故障诊断算法因其能够有效地提取过程数据的局部信息而被广泛应用,但是典型的NPE方法对参数选择和噪声等离群点敏感,同时忽略了过程数据的全局信息,由此提出一种基于鲁棒低秩自适应邻域保持嵌入(RLANPE)的故障诊断算法.该方法将自适应邻域嵌入、投影学习和低秩表示集成到一个框架中,在获得全局最优解的同时能有效提取数据的局部信息;进一步地,为了探索数据的全局信息并减轻异常值的影响,对RLANPE施加低秩表示约束,以增强RLANPE的特征提取能力和鲁棒性;此外,对RLANPE引入基于l2,1范数的投影约束,以从复杂的数据中选择最有判别力的特征.通过3个合成数据集验证所提方法的降维效果和结构保持能力,在田纳西伊斯曼过程中的平均故障检测率可达83.72%,相比对比算法可提高近3%.

关键词：工业过程故障诊断邻域保持嵌入低秩表示流形学习

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DoS攻击下微能源网事件触发一致性协同控制

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太阳能学报 2025年第2期46卷 200-208页

作者：吴丽珍魏建平陈伟杨珩兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心北京100044 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

微能源网是一种典型的信息物理系统,通过稀疏网络传递控制信息,易受网络攻击,影响系统的稳定性,甚至造成系统失稳。该文将拒绝服务攻击考虑到微能源网信息物理系统(CPS)控制中,分析拒绝服务攻击机理以及攻击频率对系统的影响。并设计基... 详细信息

微能源网是一种典型的信息物理系统,通过稀疏网络传递控制信息,易受网络攻击,影响系统的稳定性,甚至造成系统失稳。该文将拒绝服务攻击考虑到微能源网信息物理系统(CPS)控制中,分析拒绝服务攻击机理以及攻击频率对系统的影响。并设计基于事件触发一致性算法的弹性控制器,通过Lyapunov理论证明该控制系统的稳定性,能够避免Zeno现象的发生。该控制器能够在拒绝服务攻击下实现控制目标,并具有较好的动态性能。最后,在Matlab/Simulink仿真平台验证该控制方法的可行性和有效性。

关键词：信息物理系统拒绝服务攻击 Lyapunov函数微能源网事件触发一致性弹性控制

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基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 323-333页

作者：赵小强李森兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

为了解决单传感器单一分支网络的输入容易受到外界干扰以及在不同域信号转换过程中丢失特征信息,导致故障诊断效果不佳的问题,提出了基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法。设计了数据预处理模块,以数据级的融合方式实现来... 详细信息

为了解决单传感器单一分支网络的输入容易受到外界干扰以及在不同域信号转换过程中丢失特征信息,导致故障诊断效果不佳的问题,提出了基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法。设计了数据预处理模块,以数据级的融合方式实现来自多传感器的多角度故障特征互补,充分考虑了轴承设备多传感器之间的相关性。同时,将经过快速傅里叶变换(FFT)和频率切片小波变换(FSWT)处理后的信号融合为多域信号作为模型的输入,以多域信号独立作为模型输入的形式确保不同域信号在转换过程中关键的特征信息不会丢失。该方法针对不同的域信号设计了相对应的互异网络结构对多传感器数据高维非线性空间中的低维特征关键提取,这也为设备维修人员提供了更加可靠方便的维修手段。当其中一个分支网络的输入受到外界干扰时,另外两个分支网络会起到纠错的作用,不仅增强了网络的容错能力,同时也会增加网络的特征互补能力。利用记忆单元将特征视为不同的时间步,以此建立不同故障特征之间的依赖关系。为了防止模型陷入局部最优,使用适配于所提模型的学习率余弦退火算法优化模型训练。在两个轴承数据集上进行实验,结果表明,该方法拥有好的故障诊断效果和泛化能力,可以满足基于多传感器数据融合的轴承故障诊断任务。

关键词：滚动轴承故障诊断多传感器互异网络数据融合特征互补

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基于DDFCM-KSFA并行模型的间歇过程故障监测方法

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控制工程 2025年

作者：赵小强陈雪倩兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心

针对间歇过程在不同阶段呈现出多个稳态和复杂动态特性导致故障监测精确度不高的问题，提出了一种基于DDFCM-KSFA(diffusion distance fuzzy C-means algorithm-kernel slow feature analysis)并行模型的间歇过程故障监测方法。首先，... 详细信息

针对间歇过程在不同阶段呈现出多个稳态和复杂动态特性导致故障监测精确度不高的问题，提出了一种基于DDFCM-KSFA(diffusion distance fuzzy C-means algorithm-kernel slow feature analysis)并行模型的间歇过程故障监测方法。首先，采用扩散距离改进模糊C均值算法(FCM)准确划分间歇过程的不同阶段。其次，根据时间信息和对应稳态信息，建立核慢特征分析(KSFA)的并行模型，该模型利用多个局部KSFA模块来识别不同阶段操作条件之间的稳态偏差，同时，利用构建的全局KSFA模块监测时间变化以检测过程动态异常。最后，使用青霉素发酵过程和半导体蚀刻过程进行验证，结果表明所提方法不仅可以提升阶段划分准确性，而且可以提升故障监测的精确度。

关键词：间歇过程故障监测核慢特征分析并行模型

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基于自适应t分布的改进麻雀搜索算法及其应用

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兰州理工大学学报 2025年第2期51卷 78-87页

作者：赵小强顾鹏兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心甘肃兰州730050

针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动... 详细信息

针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动,提高算法的全局搜索能力,同时结合动态选择概率来调节引入的t分布变异算子,平衡算法的全局搜索能力;最后,融合精英反向学习策略,在产生最优解的位置进行扰动,产生新解,促使算法跳出局部最优.仿真实验利用10个基准测试函数进行测试,结果表明ATSSA相较于SSA具有更好的寻优能力.将改进后的算法与深度极限学习机构建预测模型,选用辛烷值数据集进行实验,模型预测精度从87.31%提高到99.32%,验证了改进后的算法具有良好的工程应用前景.

关键词：麻雀搜索算法 Tent混沌映射自适应t分布动态选择策略精英反向学习

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抵抗虚假数据注入攻击的综合能源系统弹性提升策略

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发电技术 2025年

作者：吴丽珍张永朋魏建平陈伟兰州理工大学电气工程与信息工程学院北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心

【目的】为提升系统在虚假数据注入攻击下的弹性能力，研究综合能源系统(integrated energy system， IES)遭受虚假数据注入攻击(false data injection attack， FDIA)后的弹性提升问题。【方法】构造系统遭受FDIA攻击的弹性提升框架，... 详细信息

【目的】为提升系统在虚假数据注入攻击下的弹性能力，研究综合能源系统(integrated energy system， IES)遭受虚假数据注入攻击(false data injection attack， FDIA)后的弹性提升问题。【方法】构造系统遭受FDIA攻击的弹性提升框架，建立考虑安全性及经济性的系统弹性评估方法。在分析能量流与信息流攻击机理的基础上，提出基于连续小波变换(continuous wavelet transform， CWT)+卷积神经网络(convolutional neural network， CNN)的能量流FDIA检测方法，以及基于CWT+广义回归神经网络模型(general regression neural network， GRNN)的信息流FDIA检测方法。进一步分析FDIA攻击对系统调度造成的影响，建立优化调度模型，提升系统受到网络攻击后的弹性。【结果】含CWY+GRNN检测模型的综合能源系统弹性提升策略比不含检测模型的提升策略更具优越性，安全可靠性高出22.79％，运行经济性高出12.89%，弹性提升水平高出19.82％。含检测模型的综合能源系统弹性提升策略接近于不受网络攻击运行时的水平。【结论】提出CWT+GRNN检测模型的综合能源系统弹性提升策略在系统受FDIA攻击后能够明显提升系统弹性，系统弹性提升后的效果接近于正常运行时的水平。

关键词：电热气综合能源系统(IES) 虚假数据注入攻击(FDIA) 攻击检测优化调度弹性提升

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基于天空区域分割与边缘优化的图像去雾算法

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兰州理工大学学报 2025年第1期51卷 92-99页

作者：赵小强周康毅兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验室教学中心甘肃兰州730050

针对暗通道先验算法对天空区域和景深突变区域处理能力不足,复原后的图像存在光晕以及颜色失真等降质问题,提出一种将区域分割与边缘优化相结合的去雾算法.首先,提出一种有效的自适应阈值分割算法,将有雾图像中的天空区域和非天空区域... 详细信息

针对暗通道先验算法对天空区域和景深突变区域处理能力不足,复原后的图像存在光晕以及颜色失真等降质问题,提出一种将区域分割与边缘优化相结合的去雾算法.首先,提出一种有效的自适应阈值分割算法,将有雾图像中的天空区域和非天空区域分割开来,在天空区域内对全局大气光值进行求解.其次,对有雾图像天空区域的暗通道和透射率进行分析,求出天空区域透射率权重图,进而求出该区域透射率;对非天空区域提出一种边缘优化算法来改进暗通道,抑制光晕现象的产生.然后,通过引导滤波细化透射率,利用大气散射模型复原出图像.最后,对复原后的图像进行色调映射,使其更加符合人眼视觉特性.实验结果表明,本文算法去雾效果明显,天空区域恢复自然,边缘光晕现象得到有效抑制,复原后的图像在主观视觉和客观指标方面均表现出色.

关键词：暗通道先验天空区域分割透射率权重边缘优化色调映射

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基于MADSC和SIDSwinT的滚动轴承故障诊断

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电子测量与仪器学报 2024年第11期38卷 58-69页

作者：赵小强安贵财兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

针对卷积神经网络通过局部感受野对输入信号进行特征提取,在变负荷和变噪声条件下无法有效捕获全局上下文信息导致滚动轴承故障诊断精度较低的问题,提出了一种多尺度自适应深度可分离卷积(MADSC)和空间交互双流Swin Transformer(SIDSwi... 详细信息

针对卷积神经网络通过局部感受野对输入信号进行特征提取,在变负荷和变噪声条件下无法有效捕获全局上下文信息导致滚动轴承故障诊断精度较低的问题,提出了一种多尺度自适应深度可分离卷积(MADSC)和空间交互双流Swin Transformer(SIDSwinT)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用小波变换将一维振动信号转换成二维时频图以保留完整信息;接着,构建MADSC提取局部特征信息,捕捉不同尺度下滚动轴承振动信号的特征变化;然后,设计SIDSwinT提取全局特征信息,利用提出的空间交互模块(SIM)自适应地调整特征权重;同时,通过可变形注意力对采样信息进行加权消除工况波动造成的分布差异;最后,利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)更好地理解上下文信息,提升诊断准确性和稳定性。使用两种不同数据集验证所提方法的故障诊断性能,实验结果表明,所提方法在信噪比为-4时准确率高于93.00%,在变负荷条件下准确率高于92.00%,验证了所提方法较对比方法具有更强的抗噪性能和泛化能力。

关键词：滚动轴承故障诊断空间交互可变形注意力深度可分离卷积 SwinT

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基于ISTA-LSTM模型的间歇过程质量预测

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控制与决策 2023年第11期38卷 3279-3289页

作者：赵小强脱奔奔惠永永蒋红梅兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

为了考虑过程变量与质量变量的相关性,解决间歇过程的时序性和动态特性导致预测精度不高的问题,提出一种基于改进时空注意力-长短时记忆神经网络(improved spatial and temporal attention long short-term memory,ISTA-LSTM)的模型进... 详细信息

为了考虑过程变量与质量变量的相关性,解决间歇过程的时序性和动态特性导致预测精度不高的问题,提出一种基于改进时空注意力-长短时记忆神经网络(improved spatial and temporal attention long short-term memory,ISTA-LSTM)的模型进行间歇过程质量预测.首先,对间歇过程的三维数据按变量方向展开成二维矩阵,对二维数据采用Min-max方法归一化;然后,使用偏最小二乘(PLS)方法对原始数据降维,提取数据的特征信息,基于时间注意力和空间注意力构建编码-解码器结构的双层LSTM网络,利用注意力机制自适应地学习神经网络参数,关注每一个过程变量对质量变量的重要性并分配相应的注意值,从而保留所有输入的必要信息,采用带交叉验证的网格搜索算法对预测模型进行超参数寻优,并建立预测模型;最后,在青霉素发酵仿真平台上进行实验验证,实验结果验证了所提模型对间歇过程质量预测的可行性和有效性.

关键词：间歇过程质量预测注意力机制长短时记忆网络网格搜索法偏最小二乘方法

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基于交叉熵的改进NPE间歇过程故障检测算法

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控制与决策 2021年第2期36卷 411-417页

作者：赵小强张和慧兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

针对具有复杂动态特性的间歇过程进行故障检测,邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法在保持数据局部几何结构时因忽略全局信息而造成检测率较低的问题,提出一种基于交叉熵(cross entropy,CE)的邻域保持嵌入(CEGLNPE... 详细信息

针对具有复杂动态特性的间歇过程进行故障检测,邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法在保持数据局部几何结构时因忽略全局信息而造成检测率较低的问题,提出一种基于交叉熵(cross entropy,CE)的邻域保持嵌入(CEGLNPE)算法.首先,将交叉熵保持全局结构的思想引入NPE的局部结构保持中,得到兼顾全局-局部的目标函数;然后,利用滑动窗进一步解决间歇过程动态性问题并建立全局-局部的故障检测模型,可以同时兼顾全局和局部数据的结构保持,以提高故障检测效率和精度;最后,通过监测SPE、T^(2)统计量判断是否发生故障.利用人工数据集Swiss-Roll和青霉素发酵仿真过程与KPCA、NPE算法进行对比验证,所得结果表明了所提出算法在故障检测中的有效性.

关键词：间歇过程故障检测交叉熵邻域保持嵌入全局-局部滑动窗

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