检索结果-内蒙古大学图书馆

2018中国自动化大会(CAC2018)

作者：汤健王科净刘卓余刚赵建军 Junfei Qiao Xiaojie Zhou 北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室流程工业国家重点实验室东北大学矿冶过程自动控制技术国家重点实验室矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室 Faculty of Information Technology Beijing University of Technology Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System

维持球磨机运行在最佳负荷状态是实现磨矿过程运行优化与反馈控制的关键因素之一。基于磨机振动/振声等信号构建的数据驱动磨机负荷软测量模型因存在磨机研磨机理不清、标记样本不完备、模型不能合理阐释等问题而难以工业应用。针对这... 详细信息

维持球磨机运行在最佳负荷状态是实现磨矿过程运行优化与反馈控制的关键因素之一。基于磨机振动/振声等信号构建的数据驱动磨机负荷软测量模型因存在磨机研磨机理不清、标记样本不完备、模型不能合理阐释等问题而难以工业应用。针对这些问题,本文提出了基于数值仿真的虚拟振动信号生成方法,旨在解决筒体振动过程无法精确建模的难题。首先,结合研磨钢球的运动过程对筒体振动产生机理进行定性分析;接着,提出由实验设计、数值仿真、信号处理等模块组成的虚拟振动信号生成与分析框架;最后,通过耦合离散元方法、有限元方法等仿真工具产生虚拟加速度信号。通过构建缩小长度的实验磨机数值仿真模型验证了所提方法的有效性。

关键词：磨机负荷数值仿真筒体振动虚拟振动信号

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基于CBR和SVR的生化需氧量预测模型

基于CBR和SVR的生化需氧量预测模型

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：于远航严爱军王普北京工业大学电子信息与控制工程学院数字社区教育部工程研究中心计算智能与智能系统北京市重点实验室城市轨道交通北京实验室

针对污水处理过程生化需氧量(BOD)浓度难以实时监测的问题,建立了一种基于支持向量回归机(SVR)修正方法的案例推理(CBR)预测模型。该模型主要包括案例检索、案例重用、SVR修正、案例存储等四个部分,其中,SVR修正模型是利用历史数据构造... 详细信息

针对污水处理过程生化需氧量(BOD)浓度难以实时监测的问题,建立了一种基于支持向量回归机(SVR)修正方法的案例推理(CBR)预测模型。该模型主要包括案例检索、案例重用、SVR修正、案例存储等四个部分,其中,SVR修正模型是利用历史数据构造修正案例库,并采用SVR训练而获得的,可以对传统CBR求解模型得到的BOD浓度建议值进行修正。使用某污水处理厂的历史数据进行对比实验,结果表明本文建立的预测模型精度优于支持向量机(SVM)、BP神经网络、RBF神经网络以及传统CBR方法,说明SVR修正方法的引入可以改善CBR的回归性能,提高CBR的学习能力。

关键词：生化需氧量 SVR BOD CBR 预测模型

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基于学习型案例推理的TE化工过程故障诊断方法

基于学习型案例推理的TE化工过程故障诊断方法

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第27届中国过程控制会议（CPCC2016）

作者：严爱军王英杰王普北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室数字社区教育部工程研究中心城市轨道交通北京实验室

针对TE化工过程的故障诊断准确率不高的问题,本文研究一种基于BP神经网络的学习型伪度量(LPM)检索的案例推理(CBR)诊断方法。首先利用BP神经网络对伪度量进行训练和学习得到一种LPM模型,然后度量目标案例与每一个源案例的相似性,得到与... 详细信息

针对TE化工过程的故障诊断准确率不高的问题,本文研究一种基于BP神经网络的学习型伪度量(LPM)检索的案例推理(CBR)诊断方法。首先利用BP神经网络对伪度量进行训练和学习得到一种LPM模型,然后度量目标案例与每一个源案例的相似性,得到与目标案例相似的同类案例,最后采用多数重用原则从同类案例中决策出目标案例的故障诊断结果。通过性能测试和对比实验,表明本文方法能有效提高CBR的诊断准确率,有实际化工过程中具有一定的推广应用价值.

关键词：化工过程故障诊断方法学习型案例推理

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基于计算机视觉的公路边坡裂缝检测方法

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测控技术 2021年第5期40卷 62-66页

作者：傅宇浩郭沛刘鹏宇李瑶瑶陈善继王聪聪中咨数据有限公司北京100089 空间信息应用与防灾减灾技术交通运输行业研发中心北京100089 北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 青海民族大学物理与电子信息工程学院青海西宁810007

裂缝是大部分公路边坡灾害的早期症状,安全监测集中在此阶段进行。目前,公路边坡多采用人工定期巡查等方法,但存在成本高、监测范围小、人工干预多、安全性差等问题。提出一种基于计算机视觉技术的边坡裂缝监测技术,使用专业级摄像头拍... 详细信息

裂缝是大部分公路边坡灾害的早期症状,安全监测集中在此阶段进行。目前,公路边坡多采用人工定期巡查等方法,但存在成本高、监测范围小、人工干预多、安全性差等问题。提出一种基于计算机视觉技术的边坡裂缝监测技术,使用专业级摄像头拍摄边坡裂缝图片结合人工标注,构建目前种类多样的、且符合标准的边坡裂缝数据集;基于此数据集,利用深度学习、膨胀卷积等思想设计了边坡裂缝检测模型FSNet,实现了裂缝的精准分割与识别。经实验证明,该模型对边坡裂缝具有较好的识别能力,识别准确率达到94.21%,且该模型网络参数少、运算复杂度低,为实现公路边坡智能化监测提供可行性。

关键词：裂缝检测边坡灾害计算机视觉 FSNet

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基于子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断

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计算机与应用化学 2016年第4期33卷 465-471页

作者：高学金薛攀娜齐咏生王普北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算机智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 内蒙古工业大学电力学院内蒙古自治区呼和浩特010051

针对基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的间歇过程故障诊断准确率低的问题,结合间歇过程的时段特性,提出了一种基于子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断方法。首先,利用多向主成分分析(Multi-way principal component analy... 详细信息

针对基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的间歇过程故障诊断准确率低的问题,结合间歇过程的时段特性,提出了一种基于子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断方法。首先,利用多向主成分分析(Multi-way principal component analysis,MPCA)提取出间歇过程正常运行状态下的每个采样点的主成分,将相邻的且具有相同主成分个数的采样点归到同一粗划分时段内,再在每一个粗时段内利用相邻采样点的负载矩阵的角度信息作为相似性判据来细化分时段;其次,对每个时段建立MPCA在线过程监测模型,同时,利用MPCA提取每个时段内各个类型故障的特征,并用特征数据建立SVM故障诊断模型;最后,MPCA监测模型实施监测功能,当检测到故障时,相应时段的SVM故障诊断模型进行诊断。将该方法应用于青霉素发酵过程仿真平台进行验证,该方法相比于不分时段的SVM的故障诊断方法,平均可提高故障诊断准确率11%,实验结果表明了该方法的有效性和可行性。

关键词：间歇过程多向主成分分析支持向量机过程监测故障诊断

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多特征分块匹配的移动机器人目标跟踪

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电子设计工程 2016年第1期24卷 23-25,30页

作者：贾松敏白聪轩王丽佳李秀智北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室数字社区教育部工程研究中心北京100124 河北工业职业技术学院信息工程与自动化系河北石家庄050091

为了实现复杂环境下移动机器人目标跟踪,提出多特征分块匹配的跟踪算法。该算法对目标区域进行分块,利用颜色、深度特征对各块图像进行特征匹配,实现目标的精确定位。在跟踪过程中,根据块图像中颜色和深度的相似度大小,及时更新目标模... 详细信息

为了实现复杂环境下移动机器人目标跟踪,提出多特征分块匹配的跟踪算法。该算法对目标区域进行分块,利用颜色、深度特征对各块图像进行特征匹配,实现目标的精确定位。在跟踪过程中,根据块图像中颜色和深度的相似度大小,及时更新目标模型和子块权重,提高跟踪的准确性。利用扩展卡尔曼滤波(Extend Kalman Filter,EKF)提取目标运动特征,当目标被完全遮挡时,根据其先验估计预测目标位置,以提高算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法对目标快速移动、光照变化、遮挡问题具有较强鲁棒性,算法跟踪速度达132frame/s,满足跟踪实时性要求。

关键词：分块匹配多特征跟踪子块权重目标模型更新

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基于自适应宽度学习算法的城市污水处理污泥膨胀识别

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控制工程 2024年第10期31卷 1856-1861页

作者：何政李杰赵楠陈行行阜崴顾剑韩红桂刘峥北京城市排水集团有限责任公司北京 100044 北京北排水环境发展有限公司北京 100044 北京城市排水集团有限责任公司北京 100044 北京工业大学信息科学技术学院北京 100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京 100124

针对污水处理过程的污泥膨胀难以精准识别的问题,提出了一种基于自适应宽度学习算法(adaptive broad learning algorithm,ABLA)的污泥膨胀识别方法.首先,结合城市污水处理过程的运行数据,采用主元分析法选取与污泥体积指数(sludge volum... 详细信息

针对污水处理过程的污泥膨胀难以精准识别的问题,提出了一种基于自适应宽度学习算法(adaptive broad learning algorithm,ABLA)的污泥膨胀识别方法.首先,结合城市污水处理过程的运行数据,采用主元分析法选取与污泥体积指数(sludge volume index,SVI)相关的特征变量;其次,建立了一种基于ABLA的污泥膨胀识别模型,利用自适应伪逆算法更新模型参数,提高了识别精度,并验证了模型的收敛性;最后,将所提模型应用于实际的污水处理过程中,利用污水处理厂的实际运行数据对其进行实验验证.实验结果表明,基于ABLA的污泥膨胀识别模型能够实现污泥膨胀的精准识别.

关键词：城市污水处理污泥膨胀自适应宽度学习算法识别

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