检索结果-内蒙古大学图书馆

信息与控制 2018年第4期47卷 448-454页

作者：刘晓凤仇力栾小丽刘飞江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

针对间歇过程优化中存在的批次数据不等长问题,提出了一种基于特征轨线的多阶段融合数据同步方法,进一步基于指标增量及载荷余弦相似度对操作曲线进行递推优化.首先通过主成分分析(PCA)将数据在时间维度的变化特征投影到得分空间,获得... 详细信息

针对间歇过程优化中存在的批次数据不等长问题,提出了一种基于特征轨线的多阶段融合数据同步方法,进一步基于指标增量及载荷余弦相似度对操作曲线进行递推优化.首先通过主成分分析(PCA)将数据在时间维度的变化特征投影到得分空间,获得基于过程本质时间的特征变化轨迹;考虑到间歇过程的多阶段特性,应用K均值算法对数据进行阶段划分,根据各阶段数据的特征差异进行数据同步及融合,实现多阶段融合的批次数据同步;接着利用同步的批次数据,基于指标增量及载荷余弦相似度对操作曲线进行递推优化.最后将该方法应用到某化工产品的间歇结晶过程中,结果表明所提方法的有效性和优越性.

关键词：间歇过程不等长数据操作曲线优化特征轨线指标增量

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带参数摄动的时延分段仿射系统事件触发控制

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计算机工程与应用 2020年第1期56卷 232-237页

作者：谈超群刘飞江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室

针对带有参数摄动以及状态时延的网络化分段仿射系统,提出了基于周期事件触发机制的鲁棒控制器设计方法,引入周期事件触发机制来减少通讯网络中信号的传输次数从而降低网络带宽占用。通过构建分段Lyapunov函数,结合李雅普诺夫稳定性定理... 详细信息

针对带有参数摄动以及状态时延的网络化分段仿射系统,提出了基于周期事件触发机制的鲁棒控制器设计方法,引入周期事件触发机制来减少通讯网络中信号的传输次数从而降低网络带宽占用。通过构建分段Lyapunov函数,结合李雅普诺夫稳定性定理,将系统的控制器设计问题转换为求线性矩阵不等式可行解问题,实现周期事件触发机制与鲁棒控制器的协同设计。仿真结果说明了该方法的有效性。

关键词：分段仿射系统周期事件触发机制参数摄动时延鲁棒控制协同设计

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结合LM算法的PID神经网络预测控制系统

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计算机与应用化学 2010年第10期27卷 1434-1436页

作者：张译江刘飞轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学自动化研究所江苏无锡214122

针对工业过程中非线性系统的复杂控制和实时性问题,提出1种基于LM算法的PID神经网络预测控制器的设计方法。该方法在原有的神经网络预测控制基础上,引入了1种新的神经网络结构与学习算法来建立预测模型,并针对该模型采用神经网络逆动态... 详细信息

针对工业过程中非线性系统的复杂控制和实时性问题,提出1种基于LM算法的PID神经网络预测控制器的设计方法。该方法在原有的神经网络预测控制基础上,引入了1种新的神经网络结构与学习算法来建立预测模型,并针对该模型采用神经网络逆动态控制方法进行滚动优化以实现下一步控制量的优化。仿真结果表明,该方法有结构简单、计算量小、响应速度快等特点。在一定程度上满足复杂工业过程控制中的实时性要求。

关键词：预测控制 PID神经网络 LM算法

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蚁群算法在苹果糖度近红外光谱分析波长选择中的应用

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分析试验室 2013年第10期32卷 50-54页

作者：陈鑫刘飞江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室自动化研究所无锡214122

针对苹果近红外光谱数据的特点,研究了蚁群算法(ACO)在近红外光谱波长选择中的应用,建立了一种基于串联双通路构建图的波长变量选择模型。首先采集了苹果表面的漫反射近红外光谱,进而采用蚁群优化算法优选出近红外波长的最佳变量,使用... 详细信息

针对苹果近红外光谱数据的特点,研究了蚁群算法(ACO)在近红外光谱波长选择中的应用,建立了一种基于串联双通路构建图的波长变量选择模型。首先采集了苹果表面的漫反射近红外光谱,进而采用蚁群优化算法优选出近红外波长的最佳变量,使用所选择的近红外光谱波长数据建立苹果糖度预测模型。与GAPLS、siPLS等波长选择方法进行了比较,新模型的变量数减少到580,模型校正均方根误差RMSEC为0.2712,验证均方根误差RMSEP为0.3059。实验结果表明,蚁群算法用于苹果漫反射近红外光谱波长变量的选择,有效地减少了波长的使用,降低了模型复杂度,同时提高模型的预测精度。

关键词：苹果近红外光谱糖度检测波长变量选择蚁群算法

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一种改进的基于多项式滤波的稳态检测方法

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控制工程 2012年第2期19卷 195-197,202页

作者：陈文驰刘飞江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

化工过程的数据中常常含有较多的随机误差和粗差干扰,导致传统的稳态检测方法无法得到准确的结果,从而降低系统故障诊断的可靠性。针对实际的工业过程数据,提出一种融合自适应平滑技术的稳态检测方法,该方法首先以基于导数分析的自适应... 详细信息

化工过程的数据中常常含有较多的随机误差和粗差干扰,导致传统的稳态检测方法无法得到准确的结果,从而降低系统故障诊断的可靠性。针对实际的工业过程数据,提出一种融合自适应平滑技术的稳态检测方法,该方法首先以基于导数分析的自适应平滑算法进行降噪处理,消除随机误差的影响,然后引入阈值拟合技术进一步抑制粗差干扰,以多项式滤波方法对数据进行稳态检测,根据测量信号的趋势特征确定过程是否处于稳态。仿真实验研究表明:融合自适应平滑技术的稳态检测方法能够克服传统稳态检测方法中随机误差和粗差干扰对检测结果的影响,进而显著提高稳态检测处理的准确性,检测结果明显优于传统的基于多项式滤波的检测方法。

关键词：稳态检测多项式滤波阈值拟合

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独立因子分析方法在过程监控中的应用

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计算机与应用化学 2010年第10期27卷 1353-1356页

作者：尹雪岩刘飞江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

针对工业生产过程非高斯分布的特点,并为解决因子分析(FA)监控方法假设生产过程高斯分布以及独立元分析(ICA)监控方法假设模型为无噪模型等问题,本文结合FA、ICA等多元统计方法的优点,提出1种基于独立因子分析(IFA)的过程监控新方法。... 详细信息

针对工业生产过程非高斯分布的特点,并为解决因子分析(FA)监控方法假设生产过程高斯分布以及独立元分析(ICA)监控方法假设模型为无噪模型等问题,本文结合FA、ICA等多元统计方法的优点,提出1种基于独立因子分析(IFA)的过程监控新方法。此监控方法运用EM算法求解参数,建立数据的非高斯分布模型,构造GI^2、GSPE 2种监控指标,通过非参数全局估计算法计算控制限,并将生产过程采集数据实时输入监控系统,以判断有无故障发生。将此方法应用于化工吸附分离过程,通过监控图可以发现,IFA可以及时对故障发生予以报警,而ICA的I^2监控指标甚至无法给出故障报警,同时IFA的漏检率、误报率分别较FA降低了40%～60%,以上试验结果均验证了本方法的有效性及优越性。

关键词：独立因子分析混合高斯模型 EM算法非参数控制限过程监控

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工业过程数据异常检测的改进局部离群因子法

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计算机与应用化学 2013年第1期30卷 53-56页

作者：何九虎刘飞江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

局部离群因子(LOF)是对过程数据的局部离群程度的定义,然而工业过程对数据异常检测的实时性要求高,要求出所有采样点的离群因子计算量较大。故本文对LOF算法进行相应的改进,采用k-近邻计算对象的局部可达密度,同时利用1种预处理采样点... 详细信息

局部离群因子(LOF)是对过程数据的局部离群程度的定义,然而工业过程对数据异常检测的实时性要求高,要求出所有采样点的离群因子计算量较大。故本文对LOF算法进行相应的改进,采用k-近邻计算对象的局部可达密度,同时利用1种预处理采样点的方法CDC(Closest Distance to Center),通过计算每个点到中心点的距离先对采样点进行修剪,剔除大部分不可能是离群点的采样点,只需要计算剩余点改进的LOF值,从而提高离群点检测的效率。最终通过对TE过程数据仿真,说明在保证离群点检测准确性的情况下,相比于LOF缩短了算法运行的时间。

关键词：局部离群因子 k-近邻 CDC

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黄酒总酚含量检测：一种基于GA-LSSVM的近红外光谱波段选择方法

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红外技术 2015年第7期37卷 613-617页

作者：张严赵忠盖刘飞江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室自动化研究所江苏无锡214122

主要研究了近红外光谱技术对成品黄酒中总酚含量快速检测的可行性。针对近红外光谱样本少、非线性等特点,首次将最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)方法引入到传统遗传算法(genetic algorithms,GA)的波... 详细信息

主要研究了近红外光谱技术对成品黄酒中总酚含量快速检测的可行性。针对近红外光谱样本少、非线性等特点,首次将最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)方法引入到传统遗传算法(genetic algorithms,GA)的波长选择中,提出一种基于GA-LSSVM的近红外光谱波段选择方法。该方法采用LSSVM建立小样本下不同波段的非线性模型,然后通过GA算法进行波长的优化选择。应用中,基于GA-LSSVM模型的总酚预测集相关系数(Rp)为0.9734,预测均方根误差(RMSEP)为5.5596,相比于传统方法,GA-LSSVM算法能够较好地提取非线性信息,预测效果更好。

关键词：近红外光谱黄酒总酚 GA-LSSVM

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1种多面体描述的非线性预测控制器综合

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计算机与应用化学 2011年第1期28卷 49-52页

作者：张译江刘飞轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学自动化研究所江苏无锡214122

针对工业过程中的非线性计算量大,实时性低等问题,提出了1种计算非线性预测控制的新方法。该方法将神经网络与线性微分包含(LDI)相结合对非线性系统建模,从而将非线性系统转换成多面体描述的线性时变系统。对于多面体描述系统的各个顶... 详细信息

针对工业过程中的非线性计算量大,实时性低等问题,提出了1种计算非线性预测控制的新方法。该方法将神经网络与线性微分包含(LDI)相结合对非线性系统建模,从而将非线性系统转换成多面体描述的线性时变系统。对于多面体描述系统的各个顶点构成的多个线性模型,在线求得不同状态下的控制器。最后通过证明多面体描述的线性系统的稳定性来保证原非线性的稳定性。通过仿真看出此算法在处理复杂系统的控制问题具有良好的控制效果。

关键词：预测控制非线性神经网络:多面体

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高阶PID采样迭代学习控制

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控制工程 2012年第1期19卷 73-76页

作者：刘飞范杨江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

针对一类非线性带扰动系统提出了高阶PID采样迭代学习控制算法,讨论了高阶算法的收敛性问题以及该算法的优势与缺陷。与传统的证明方法不同,利用泰勒级数展开法证明了被控对象在输入干扰和输出测量噪声均有界的情况下,高阶PID采样迭代... 详细信息

针对一类非线性带扰动系统提出了高阶PID采样迭代学习控制算法,讨论了高阶算法的收敛性问题以及该算法的优势与缺陷。与传统的证明方法不同,利用泰勒级数展开法证明了被控对象在输入干扰和输出测量噪声均有界的情况下,高阶PID采样迭代学习控制算法的收敛性,并且得出了收敛条件。由于收敛条件中没有积分项,因此更加利于分析计算。与传统的一阶采样迭代学习控制算法相比,高阶采样迭代学习控制算法由于利用了更多先前的控制信息而能使被控对象的实际输出更加接近理想输出。给出了相应的数值仿真,证明了理论分析的有效性。与此同时,结合啤酒生产过程中糖化阶段中酒花添加等实际问题对该算法的应用前景作了一定的分析。

关键词：高阶PID采样迭代学习控制时滞非线性系统泰勒展开

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