检索结果-内蒙古大学图书馆

太阳能学报 2023年第2期44卷 453-459页

作者：孙海蓉李帆华北电力大学自动化系保定071003 华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心保定071003

为解决光伏的红外热图像含有大量噪声且不同状态红外图像分布不均衡导致的热斑难以识别的问题,以Vision Transformer(ViT)模型为基础,利用卷积神经网络改进模型特征提取,利用紧凑多头自注意力机制改进模型结构,提出一种光伏红外图像热... 详细信息

为解决光伏的红外热图像含有大量噪声且不同状态红外图像分布不均衡导致的热斑难以识别的问题,以Vision Transformer(ViT)模型为基础,利用卷积神经网络改进模型特征提取,利用紧凑多头自注意力机制改进模型结构,提出一种光伏红外图像热斑识别模型ConCViT,利用CIFAR-10数据集对注意力权值进行预训练,以低信噪比小样本光伏红外图像为数据集,训练出高准确率的热斑检测模型。实验结果表明,ConCViT模型比传统卷积神经网络的识别准确率高12.02%,比深度卷积自编码网络的识别准确率高4.14%,并具有更快的收敛速度。

关键词：光伏组件图像识别卷积神经网络热斑效应自注意力机制预训练

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SCR脱硝系统NO_x排放浓度建模与仿真

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系统仿真学报 2020年第2期32卷 172-181页

作者：董泽闫来清华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心

由于选择性催化还原(Selective catalytic reduction, SCR)脱硝系统在工况变化时具有非线性、大滞后和强干扰性的特点,提出基于互信息(Mutualinformation,MI)和核隐变量正交投影(Kernel-based Orthogonal Projections to Latent Structures, KOPLS)对NOx排放浓度建立模型。利用互信息估计输入变量时延,并实现样本相空间重构;利用KOPLS建模。对标准数据集仿真,KOPLS具有较强的泛化、非线性逼近和抗噪能力。现场数据分析,MI-KOPLS与KOPLS相比,在训练和测试时RMSE减小17%和22%,使预测更精确;MI-KOPLS与其它算法相比,测试时RMSE和MAPE达到最小值3.1886mg/m^3和13.5917%,说明预测值最接近真实值,验证了其有效性。

关键词：选择性催化还原 NOx排放浓度互信息核隐变量正交投影建模

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基于EWT-LOF的热工过程数据异常值检测方法

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仪器仪表学报 2020年第2期41卷 126-134页

作者：董泽贾昊华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心保定071003 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

异常数据检测是热工过程数据处理的重要组成部分,也是进行系统建模、优化、控制的基础。针对热工过程频繁变工况导致异常数据检测困难的情况,提出一种将信号分解方法与基于密度的检测方法相结合的热工过程异常值检测方法。首先利用经验... 详细信息

异常数据检测是热工过程数据处理的重要组成部分,也是进行系统建模、优化、控制的基础。针对热工过程频繁变工况导致异常数据检测困难的情况,提出一种将信号分解方法与基于密度的检测方法相结合的热工过程异常值检测方法。首先利用经验小波变换方法提取热工过程时间序列的运行趋势,去除序列运行趋势后采用局部离群因子方法对各数据点求取其局部异常值,最后使用箱型图的方法确定序列异常点。通过使用某电厂1 000 MW机组的负荷数据作为实验数据,分别设置0.5%、1%、2%、5%、10%5种误差验证方法的有效性。实验结果表明,所提异常检测方法除对动态过程和稳态过程均具有适用性外,在以上5种误差条件下均取得了较高的检测准确率。

关键词：异常数据检测经验小波变换局部离群因子数据预处理热工过程

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面向数字孪生的区间二型T-S模糊建模方法研究

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动力工程学报 2023年第5期43卷 582-589页

作者：张悦高晓娜王梦雪练有焜华北电力大学自动化系河北保定071000 华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心河北保定071000

为提高变负荷工况下火电机组动态过程模型精度以达到数字孪生模型要求,构建串联结构混合模型,采用量子粒子群算法(QPSO)构建全局模型,引入区间二型T-S(IT2TSK)模糊模型实现孪生体子模型及过渡过程的精准演化。针对IT2TSK模糊模型中模糊... 详细信息

为提高变负荷工况下火电机组动态过程模型精度以达到数字孪生模型要求,构建串联结构混合模型,采用量子粒子群算法(QPSO)构建全局模型,引入区间二型T-S(IT2TSK)模糊模型实现孪生体子模型及过渡过程的精准演化。针对IT2TSK模糊模型中模糊集和模糊规则较难确定的问题,设计了两步循环迭代法确定前后件参数,保证模糊集参数能够纵向体现不同状态集之间的不确定性,以及模糊规则能够横向实现子模型间的平稳过渡,保证全工况下孪生体模型高度逼近动态过程。结果表明:以空气预热器为例,在变负荷训练集上,较简化定工况模型和一型T-S模糊模型而言,基于IT2TSK模糊模型的参数在线自适应混合模型的输出能够更准确地跟踪实际值,整体精度更高。

关键词：混合模型串联结构数字孪生 QPSO 区间二型T-S模糊模型参数在线自适应

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基于散点图-AlexNet网络的光伏红外热图像识别方法

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太阳能学报 2023年第1期44卷 55-61页

作者：孙海蓉周映杰华北电力大学控制与计算机工程学院保定071003 华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心保定071003

针对神经网络在光伏发电中对光伏红外热图像识别准确率和训练效率低的问题,提出基于散点图-AlexNet网络的识别模型。首先将光伏红外热像图对应的HSI空间数据信息直接投射到平面坐标系中,形成由若干散点构成的可视化RGB三色图像,并使用基... 详细信息

针对神经网络在光伏发电中对光伏红外热图像识别准确率和训练效率低的问题,提出基于散点图-AlexNet网络的识别模型。首先将光伏红外热像图对应的HSI空间数据信息直接投射到平面坐标系中,形成由若干散点构成的可视化RGB三色图像,并使用基于AlexNet网络的快速AlexNet网络进行训练。为了证明新方法的优良性能,选取识别准确率和单次训练时间对模型进行评价。实验结果表明,该方法识别率高,能准确识别光伏红外热图像中的图片种类,且训练效率也显著提升。

关键词：光伏发电红外热像图卷积神经网络散点图图像识别

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基于定制内点法的多无人机协同轨迹规划

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自动化学报 2023年第11期49卷 2374-2385页

作者：王祝徐广通龙腾华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心保定071003 北京理工大学宇航学院北京100081

为提高多无人机(Unmanned aerial vehicles,UAV)协同轨迹规划(Cooperative trajectory planning,CTP)效率,在解耦序列凸优化(Sequential convex programming,SCP)方法基础上,提出一种高效求解凸优化子问题的定制内点法.首先引入松弛变量,构建子问题的等价描述形式,并推导该形式下的子问题最优性条件.然后在预测-校正原对偶内点法的框架下,构建一套高效求解最优性条件方程组的计算流程以降低子问题计算复杂度,并利用约束矩阵特征提出一种快速计算原对偶搜索方向的方法以提高规划效率.仿真结果表明,在解耦序列凸优化框架下,定制内点法可将协同轨迹规划耗时降低一个数量级,达到秒级.

关键词：轨迹规划多无人机凸优化内点法

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PEMFC热管理系统的改进偏差型自抗扰控制

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太阳能学报 2024年第10期45卷 68-76页

作者：孙明邹浓茂白阳振徐文鑫河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心(华北电力大学) 保定071003 中国联合工程有限公司杭州310052

该文建立带有循环水泵和散热器的电堆热管理系统动态数学模型,采用冷却水流量跟随电流、风扇控制电堆温度的前馈-反馈复合控制策略。通过提取部分确定性模型信息对一阶偏差型自抗扰控制算法进行改进,以提高热管理系统的温度控制品质。... 详细信息

该文建立带有循环水泵和散热器的电堆热管理系统动态数学模型,采用冷却水流量跟随电流、风扇控制电堆温度的前馈-反馈复合控制策略。通过提取部分确定性模型信息对一阶偏差型自抗扰控制算法进行改进,以提高热管理系统的温度控制品质。仿真实验结果表明:所提出的改进ADRC控制算法可有效解决PEMFC热管理系统中存在的强耦合、多扰动的控制难题,相较于传统的PI控制算法,闭环控制系统的主要单项性能指标,即超调量下降了43.7%,调节时间缩短了20.2%,总体体现了系统良好的抗干扰性能和鲁棒性能,能达到预期控制效果。

关键词：质子交换膜燃料电池热管理模型自抗扰控制温度控制

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基于改进YOLOv8的蝴蝶兰组培苗视觉伺服种植平台设计与试验

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农业工程学报 2024年第20期40卷 138-146页

作者：苑朝马嘉宁张盼浩赵明雪王家豪王静娴徐大伟华北电力大学自动化系保定071003 河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心(华北电力大学) 保定071003 河北白沙烟草有限责任公司保定卷烟厂保定071000

为降低蝴蝶兰组织培养快速繁育的人力成本,该研究提出了一种基于视觉伺服机械臂的自动化组培苗种植平台,以完成流水线上蝴蝶兰组培苗的自动夹取与种植。平台主要由视觉检测系统和机械臂种植系统组成,在视觉检测系统中,通过将AKConv与DSC... 详细信息

为降低蝴蝶兰组织培养快速繁育的人力成本,该研究提出了一种基于视觉伺服机械臂的自动化组培苗种植平台,以完成流水线上蝴蝶兰组培苗的自动夹取与种植。平台主要由视觉检测系统和机械臂种植系统组成,在视觉检测系统中,通过将AKConv与DSConv模块引入YOLOv8算法形成AKDS_YOLOv8检测算法,提高系统对组培苗识别的准确率;在机械臂种植系统中,基于模糊算法实现机械臂的伺服控制,使机械臂末端能顺利完成对传送带上组培苗的追踪及夹取。试验结果表明,相较于原YOLOv8,AKDS_YOLOv8对组培苗根部的识别准确率、召回率、真实框与检测框交并比值取50%时的平均检测精度分别提高了8.6、10.7、7.4个百分点;实现了机械臂末端工具对移动组培苗的追踪、抓取与种植,种植成功率达到82.5%。该种植平台能够实现蝴蝶兰组培苗的自动化种植,可为蝴蝶兰快速繁育过程的自动化提供一定参考。

关键词：蝴蝶兰组培苗 YOLOv8 AKConv DSConv 模糊控制

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基于改进高斯混合模型的热工过程异常值检测

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系统仿真学报 2023年第5期35卷 1020-1033页

作者：吴铮张悦董泽华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心(华北电力大学) 河北保定071003

热工过程异常数据检测是进行系统建模、控制、优化的基础,也是数据处理的重要组成部分。提出一种基于改进高斯混合模型的无监督热工过程异常值检测算法,利用每一维高斯分量捕获一类特定工况数据集群,通过添加惩罚约束因子修正传统模型... 详细信息

热工过程异常数据检测是进行系统建模、控制、优化的基础,也是数据处理的重要组成部分。提出一种基于改进高斯混合模型的无监督热工过程异常值检测算法,利用每一维高斯分量捕获一类特定工况数据集群,通过添加惩罚约束因子修正传统模型的后验概率密度,对误检、漏检项加以惩罚,并根据与集群的相关性差异实现异常数据的识别。仿真实验结果表明,模型在多种误差条件下均可准确定位异常数据位置,具有很强的泛化性能,同时相较于传统高斯混合模型,误检、漏检点的检测效果总体提升了37.8%和15%,反映出模型改进的有效性。

关键词：异常值检测高斯混合模型惩罚约束热工过程无监督

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基于Elman神经网络的风力机风轮子系统故障预警

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太阳能学报 2021年第12期42卷 157-162页

作者：段巍韩旭马良玉刘帅刘卫亮河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室华北电力大学保定071003 河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心华北电力大学保定071003

以某风电场1.5 MW风力机风轮子系统为研究对象,对风力机全工况下的SCADA原始数据进行清洗和归一化处理,通过参数间相关性分析及不同隐含层数目的 Elman神经网络预测模型精度对比,建立风轮子系统线下预测模型;采用滑动窗口模型计算正常... 详细信息

以某风电场1.5 MW风力机风轮子系统为研究对象,对风力机全工况下的SCADA原始数据进行清洗和归一化处理,通过参数间相关性分析及不同隐含层数目的 Elman神经网络预测模型精度对比,建立风轮子系统线下预测模型;采用滑动窗口模型计算正常运行状态下的评价指标,基于小概率事件假设,获得风轮子系统评价指标的阈值,实现线上监测和运行状态评估。结果表明:该预警模型可实现对风轮子系统运行异常状态的识别和早期预警,且无需对异常数据或相关故障的先验知识进行挖掘和训练,该方法也可运用到整机及其他子系统的预警及状态评估中。

关键词： SCADA系统神经网络风力机故障状态评估

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