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：韩红桂张嘉成乔俊飞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

针对污水处理生化除磷过程中出水总磷难以实时达标的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)的出水总磷控制方法。首先,通过分析污水处理生化除磷机理,确定了控制器的操作变量为生化反应池第五分区外部碳源与D... 详细信息

针对污水处理生化除磷过程中出水总磷难以实时达标的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)的出水总磷控制方法。首先,通过分析污水处理生化除磷机理,确定了控制器的操作变量为生化反应池第五分区外部碳源与DO传递系数;其次,设计了一种基于FNN的出水总磷控制器,采用梯度下降算法更新控制器参数,提高了其精度;最后,将基于FNN的出水总磷控制器应用于基准仿真1号模型(Benchmark simulation model No.1,BSM1),实验结果表明,基于FNN的出水总磷控制器能实现出水总磷浓度的达标。

关键词：污水处理生化除磷模糊神经网络过程控制

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城市污水处理过程出水氨氮优化控制

城市污水处理过程出水氨氮优化控制

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：韩红桂杨士恒伍小龙乔俊飞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

为了优化调节城市污水处理硝化和反硝化过程,降低出水氨氮浓度,文中提出了一种城市污水处理出水氨氮浓度优化控制方法。首先,基于机理分析建立出水氨氮浓度与可控变量溶解氧之间的特征关系,以曝气能耗最小,出水氨氮浓度达标为目标,优化... 详细信息

为了优化调节城市污水处理硝化和反硝化过程,降低出水氨氮浓度,文中提出了一种城市污水处理出水氨氮浓度优化控制方法。首先,基于机理分析建立出水氨氮浓度与可控变量溶解氧之间的特征关系,以曝气能耗最小,出水氨氮浓度达标为目标,优化获取氨氮控制设定点;其次,通过模型预测控制方法(Model predictive control,MPC)对氨氮浓度实时跟踪,实现对出水氨氮浓度的精确控制;最后,将所提出的优化控制方法应用于基准仿真1号模型(Benchmark simulation model No.1,BSM1)。实验结果表明,该优化控制方法能够对出水氨氮浓度进行有效控制,确保氨氮达标。

关键词：氨氮城市污水处理过程模型预测控制 BSM1

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放空火炬高效燃烧控制系统设计

放空火炬高效燃烧控制系统设计

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：谢晓添武利顾锞刘茂珅乔俊飞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

放空火炬广泛存在于石化企业的工业系统中,火炬气的排放会对环境造成污染,其高效燃烧有助于减少环境污染。控制助燃蒸汽流量是高效燃烧的关键。国内外石化企业主要通过人为调整助燃蒸汽流量,会导致响应时间慢、控制精度差等问题。论文... 详细信息

放空火炬广泛存在于石化企业的工业系统中,火炬气的排放会对环境造成污染,其高效燃烧有助于减少环境污染。控制助燃蒸汽流量是高效燃烧的关键。国内外石化企业主要通过人为调整助燃蒸汽流量,会导致响应时间慢、控制精度差等问题。论文设计了一种放空火炬高效燃烧控制系统,以PLC控制器为核心,接入仪器仪表完成数据采集与处理。采用FameView组态软件进行系统通信并编写上位机操作界面。通过高清摄像机获取燃烧场景图像,基于图像处理技术评估黑烟品质并反馈至PLC控制器。对系统进行了测试,结果表明系统响应时间不超过1.5秒,能够满足不同工况下的火炬气高效燃烧,同时助燃蒸汽用量尽可能少,减少了物耗能耗。

关键词：火炬高效燃烧控制系统 PLC FameView组态软件

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基于GSA的递归RBF神经网络出水BOD预测模型

基于GSA的递归RBF神经网络出水BOD预测模型

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第三十八届中国控制会议

作者：任忠铭李文静乔俊飞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

针对实际污水处理过程中BOD难以准确测量的问题,本文提出了基于递归RBF神经网络的出水BOD预测模型,由于在建模过程中输入变量选择对模型预测精度影响较大,所以提出了一种基于引力搜索算法(GSA)的出水BOD特征选择方法,该方法将神经网络... 详细信息

针对实际污水处理过程中BOD难以准确测量的问题,本文提出了基于递归RBF神经网络的出水BOD预测模型,由于在建模过程中输入变量选择对模型预测精度影响较大,所以提出了一种基于引力搜索算法(GSA)的出水BOD特征选择方法,该方法将神经网络的均方根误差(RMSE)作为粒子的适应度函数,将特征变量选择转换成0-1组合优化问题,来选取出最优特征子集。将该方法选取出的最优特征子集作为递归RBF神经网络的输入,来对出水BOD进行预测。将实验结果与其他方法进行比较,结果表明所提出的算法能够在保证预测精度的前提下选取出最精简的输入变量,证明了算法的有效性。

关键词：特征选择引力搜索算法软测量递归RBF神经网络

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基于模糊神经网络的膜生物反应器透水率多步预测

基于模糊神经网络的膜生物反应器透水率多步预测

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第三十八届中国控制会议

作者：韩红桂张芊乔俊飞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

针对污水处理过程中膜生物反应器(Membranebio-reactor,MBR)透水率难以预测的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)的多步预测方法。首先,采用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对膜污染中的过程变... 详细信息

针对污水处理过程中膜生物反应器(Membranebio-reactor,MBR)透水率难以预测的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)的多步预测方法。首先,采用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对膜污染中的过程变量降维,得到膜透水率的辅助变量。其次,建立了基于模糊神经网络的透水率软测量模型,实现对当前时刻透水率的预测。最后,设计了一种基于时间差分(Time difference,TD)方法的多步预测模型,通过在迭代预测中更新辅助变量来减少每步的预测误差,进而提升对透水率的多步预测效果。结果表明,该预测方法能够实现对膜透水率的精确多步预测,具有较好的预测精度。

关键词：膜污染透水率软测量模糊神经网络多步预测

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基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

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第30届中国过程控制会议（CPCC2019）

作者：乔俊飞郭子豪汤健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

城市固体废物焚烧（MSWI）是目前国内外广泛应用的生活垃圾资源化处理技术,其存在"邻避效应"的主要原因之一是排放具有高毒性、持久性等污染特性的二噁英（DXN）。长周期、高成本的离线检测方式导致DXN排放浓度的实时监测难... 详细信息

城市固体废物焚烧（MSWI）是目前国内外广泛应用的生活垃圾资源化处理技术,其存在"邻避效应"的主要原因之一是排放具有高毒性、持久性等污染特性的二噁英（DXN）。长周期、高成本的离线检测方式导致DXN排放浓度的实时监测难以实现。针对上述问题,本文提出基于多层特征选择的MSWI过程DXN排放浓度软测量方法。首先,从单特征与DXN相关性视角,结合相关系数和互信息构建综合评价值指标,实现MSWI多个子系统过程变量的第1层特征选择;接着,从多特征冗余性和特征选择鲁棒性视角,多次运行基于遗传算法-偏最小二乘法（GA-PLS）的特征选择算法,实现第2层特征选择;最后,结合上层选择特征的统计频次、模型预测性能及机理知识进行第3层特征选择,构建得到DXN排放浓度软测量模型。结合某焚烧厂的多年DXN检测数据验证了所提方法的有效性。

关键词：城市生活垃圾焚烧（MSWI）二噁英（DXN）特征选择相关性冗余性

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基于特征选择和选择性集成策略的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

基于特征选择和选择性集成策略的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度...

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：汤健乔俊飞徐喆郭子豪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

城市固废焚烧(MSWI)过程排放的二噁英(DXN)对生态环境以及人类健康具有巨大现实和潜在危害。DXN排放浓度的连续实时检测对实现焚烧过程运行优化和城市污染控制至关重要。DXN生成机理的复杂性导致其与MSWI输入输出变量间的映射关系难以... 详细信息

城市固废焚烧(MSWI)过程排放的二噁英(DXN)对生态环境以及人类健康具有巨大现实和潜在危害。DXN排放浓度的连续实时检测对实现焚烧过程运行优化和城市污染控制至关重要。DXN生成机理的复杂性导致其与MSWI输入输出变量间的映射关系难以表征。针对上述问题,本文提出了一种基于特征选择和选择性集成策略的DXN排放浓度软测量方法。首先,对焚烧流程过程变量和易检测排放气体浓度数据进行预处理,获得DXN排放浓度建模样本;接着,基于线性潜结构映射算法的变量投影重要性(VIP)和依据经验设定的输入特征选择比率,确定软测量模型输入特征;最后,基于操纵训练样本集成构造策略,构建自适应确定核参数的选择性集成软测量模型。该方法适合于构建基于小样本数据的难以检测参数软测量模型。采用文献和实际MSWI过程的DXN排放浓度数据仿真验证了所提方法的有效性。

关键词：城市生活垃圾焚烧(MSWI) 二噁英(DXN) 潜结构映射算法特征选择选择性集成

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基于火焰图像颜色特征提取的城市固废焚烧过程燃烧工况识别

基于火焰图像颜色特征提取的城市固废焚烧过程燃烧工况识别

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：乔俊飞段滈杉汤健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

国内城市固体废物（MSW）的组分复杂,领域专家通常依据经验观测火焰视频图像识别焚烧炉燃烧状态进而调整MSW焚烧（MSWI）过程操作参数,难以维持稳定的运行工况。针对上述问题,本文提出了基于火焰图像颜色矩特征的MSWI过程燃烧工况识别... 详细信息

国内城市固体废物（MSW）的组分复杂,领域专家通常依据经验观测火焰视频图像识别焚烧炉燃烧状态进而调整MSW焚烧（MSWI）过程操作参数,难以维持稳定的运行工况。针对上述问题,本文提出了基于火焰图像颜色矩特征的MSWI过程燃烧工况识别方法。首先,对焚烧火焰图像进行去雾和去噪预处理,提高图像清晰度;接着,将图像转换到适合视觉系统识别的HSV空间后采用滑窗分块提取颜色矩特征,采用主成分分析（PCA）提取潜在特征以消除高维颜色矩特征间的共线性;最后,以提取的相互独立的潜在特征为输入,采用最小二乘支持向量机（LSVM）算法构建燃烧工况识别模型。基于国内某厂的实际焚烧图像仿真验证了所提方法的有效性。

关键词：城市固废焚烧(MSWI) 图像预处理 HSV颜色模型潜在特征提取(PCA) 最小二乘支持向量机(LSSVM)

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基于模糊神经网络的污泥膨胀智能预测

基于模糊神经网络的污泥膨胀智能预测

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第三十八届中国控制会议

作者：韩红桂董立新乔俊飞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

针对目前污泥膨胀现象征兆信息难以获取的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络的污泥膨胀多指标智能预测的方法。首先,通过分析污泥膨胀的机理,获取了影响污泥膨胀的主要水质变量和评价污泥膨胀的指标变量。其次,采用偏最小二乘算法(Pa... 详细信息

针对目前污泥膨胀现象征兆信息难以获取的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络的污泥膨胀多指标智能预测的方法。首先,通过分析污泥膨胀的机理,获取了影响污泥膨胀的主要水质变量和评价污泥膨胀的指标变量。其次,采用偏最小二乘算法(Partial Least Squares,PLS)选取与指标性变量相关性最大的变量作为污泥膨胀的特征变量。最后,设计了一种基于模糊神经网络的污泥膨胀多指标预测模型,实现污泥膨胀的在线预测。通过实验验证了污泥膨胀多指标智能预测方法的有效性。

关键词：智能诊断污泥膨胀模糊神经网络多指标

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基于E-LSTM循环神经网络的制冷设备状态预测

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测控技术 2019年第12期38卷 40-45页

作者：徐晨蕊贾克斌刘鹏宇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

制冷设备是高可靠性和高安全性的复杂系统,多年的设备运行产生了大量的时间序列数据。为了解决制冷设备运行状态难以准确预测等问题,提出使用改进型LSTM(Enhanced-LSTM)对制冷设备的状态进行预测。通过使用均值滤波的方法对原始数据进... 详细信息

制冷设备是高可靠性和高安全性的复杂系统,多年的设备运行产生了大量的时间序列数据。为了解决制冷设备运行状态难以准确预测等问题,提出使用改进型LSTM(Enhanced-LSTM)对制冷设备的状态进行预测。通过使用均值滤波的方法对原始数据进行预处理,填补空缺值,处理异常值。对特征进行相关性分析,选择与制冷设备状态关联系数较大的特征:PUE、冷源功率、冷冻二次泵作为研究对象,实现基于E-LSTM的网络结构的设计、训练和预测,最后对预测结果进行比较分析。通过与线性回归、SVR、GRU、RNN、LSTM等模型的对比实验,表明了所改进的E-LSTM神经网络对制冷设备的运行状态有更高的预测精度。对制冷设备里的重要参数进行预测,在理论研究方面为制冷设备检修风险评估分析提供科学、真实、有效的数据,保证数据中心正常工作。

关键词：预测深度学习 LSTM 制冷设备智能化

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