检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2024年第12期44卷 3306-3314页

作者：刘恒沈莉然管含笑曹雨齐黄平捷侯迪波张光新浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027

肿瘤的诊断与治疗一直以来都是医学界的热点研究领域。太赫兹技术因其光子低能性、无需标记、高时间分辨率等特点,在生物医学领域具有巨大的应用前景。文章围绕太赫兹技术在肿瘤诊断与治疗领域的应用研究开展介绍,在太赫兹肿瘤诊断方面... 详细信息

肿瘤的诊断与治疗一直以来都是医学界的热点研究领域。太赫兹技术因其光子低能性、无需标记、高时间分辨率等特点,在生物医学领域具有巨大的应用前景。文章围绕太赫兹技术在肿瘤诊断与治疗领域的应用研究开展介绍,在太赫兹肿瘤诊断方面,主要基于太赫兹光谱技术和成像技术,利用太赫兹光谱技术获取光谱特征信息,并结合先进的模式识别和机器学习算法,进行高维特征的提取与分析,完成对肿瘤的检测与诊断,太赫兹成像技术主要利用肿瘤细胞与组织之间的组分差异来实现对肿瘤的区分与鉴别。首先从太赫兹技术在肿瘤诊断方面的研究进行介绍,包括生物大分子、细胞和组织三个维度。生物大分子的研究重点是蛋白质、核酸和糖类等肿瘤标志物。细胞检测的研究进展重点针对肿瘤细胞的识别和血细胞的检测方面进行阐述。在组织检测与诊断方面,主要从成像与太赫兹时域光谱技术两个维度对多种癌症组织的检测与诊断进行了介绍。基于太赫兹技术的肿瘤治疗研究方面,主要从生物效应对肿瘤细胞进行消融和调控基因表达以改善人体机能的积极作用上实现对肿瘤的治疗。最后讨论了太赫兹技术目前在生物医学应用中的局限性和未来展望,为之后太赫兹在相关领域的研究提供思路。

关键词：太赫兹技术光谱与成像肿瘤诊断肿瘤治疗

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面向工业数据调和、参数估计与过程模拟的精馏系统一体化平台设计

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高校化学工程学报 2024年第6期38卷 897-908页

作者：胡玉洁陶新渝陈曦浙江大学工业控制技术国家重点实验室控制科学与工程学院浙江杭州310027

过程数据是化工过程系统模拟与优化的基础,但是对于很多生产过程,部分重要变量并未设置测量点从而无法获得数据,可以采集到的数据也通常具有可信度差的特点。数据调和与参数估计是解决数据可信度差和数据缺失的两种有效方法,但是目前的... 详细信息

过程数据是化工过程系统模拟与优化的基础,但是对于很多生产过程,部分重要变量并未设置测量点从而无法获得数据,可以采集到的数据也通常具有可信度差的特点。数据调和与参数估计是解决数据可信度差和数据缺失的两种有效方法,但是目前的研究更多只针对其中一种方法,联合方法研究较少。因此针对精馏系统数据缺失和具有显著误差的物理输入,提出一种数据调和-参数估计-过程模拟的一体化框架,并制定加速求解算法,对框架双层结构的内外两层做简化加速处理,并设计兼顾收敛性与效率的稳态模拟算法应用于内层优化。此外面向原始工业数据,引入小波变换实现连续时段工业数据的自动判稳,不再需要人为划分稳态工况,在自动判别划分稳态工况的基础上逐工况调用所设计的一体化框架便可全自动完成计算分析。最终将研究内容应用于苯二胺精馏系统,划分好所有稳态工况后计算成功的工况达到98%,结果表明框架及算法具有较好的适用性与收敛性。

关键词：过程系统数据调和参数估计精馏物理输入小波变换苯二胺

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基于改进背压算法的车辆路线动态规划方法

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东北大学学报(自然科学版) 2025年第1期46卷 18-25页

作者：王硕吴维敏张涛浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027 浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310027

为了缓解交通网络中的拥堵,提出了一种基于网联车密度和速度背压的车辆调度方法.考虑道路上车辆的复杂性和异质性,通过计算上、下游道路的车辆密度来确定背压值,并使用道路的最大通行速度作为权重.根据背压的比率调整上游车队分配至下... 详细信息

为了缓解交通网络中的拥堵,提出了一种基于网联车密度和速度背压的车辆调度方法.考虑道路上车辆的复杂性和异质性,通过计算上、下游道路的车辆密度来确定背压值,并使用道路的最大通行速度作为权重.根据背压的比率调整上游车队分配至下游道路的车辆数量,从而实现车流的均衡分布.此外,以最小化车队行驶距离为优化目标确定单个车辆路线计划,以减少车辆的平均行驶距离.仿真结果表明,该方法比其他基于背压算法的路线动态规划方法,能有效减少交通网络中排队车辆的数量,从而降低交通拥堵,同时也缩短了车辆的平均行驶距离和时间.

关键词：网联车车辆调度背压算法车辆路线动态规划交通拥堵

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无缓存流水线生产系统中AGV调度问题的研究

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第1期45卷 58-67,75页

作者：汪星恺吴维敏邢子超牛昊一浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310058 浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310058

针对无缓存流水线生产系统中的AGV(automatedguidedvehicle)调度问题提出了复合评分的启发式调度算法,降低了系统中AGV执行任务的间隔等候时间.首先,通过建立数学模型,对目前主流的AGV规模估计方法做出了改进.其次,提出了一种新的基于... 详细信息

针对无缓存流水线生产系统中的AGV(automatedguidedvehicle)调度问题提出了复合评分的启发式调度算法,降低了系统中AGV执行任务的间隔等候时间.首先,通过建立数学模型,对目前主流的AGV规模估计方法做出了改进.其次,提出了一种新的基于复合评分禁忌搜索的AGV前瞻调度算法.不同于目前主流的以空驶距离为优化目标的调度算法,该算法能够以最小化工件延误时间、最小化AGV空驶距离等多目标来统筹调度AGV.最后,为验证所提算法的有效性,从多个角度与已有算法进行了实验对比.仿真实验结果表明,相较于其他算法,提出的前瞻调度算法能够更有效地解决无缓存流水线生产系统这一新场景的AGV调度问题.实车实验也证明了该算法在实际生产中的有效性.

关键词： AGV调度算法 AGV规模确定算法禁忌搜索算法流水线生产系统

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基于三维荧光时间序列双阈值的饮用水污染事件检测方法研究

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光谱学与光谱分析 2023年第10期43卷 3081-3088页

作者：薛方家喻洁尹航夏戚宇施杰根侯迪波黄平捷张光新浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310058

目前,三维荧光技术在应急性饮用水污染事件检测中的应用越来越广泛,但其仍存在易受水环境波动影响、低浓度污染事件检出率较低等不足。因此针对在线检测需求,提出了一种基于时间序列双阈值的三维荧光饮用水异常事件检测方法。该方法采... 详细信息

目前,三维荧光技术在应急性饮用水污染事件检测中的应用越来越广泛,但其仍存在易受水环境波动影响、低浓度污染事件检出率较低等不足。因此针对在线检测需求,提出了一种基于时间序列双阈值的三维荧光饮用水异常事件检测方法。该方法采用主成分分析法提取检测样本的三维荧光光谱主元特征值,进行线性自回归(AR)模型训练并对未来时段水质样本主元特征值进行预测,通过与实测样本主元特征值作差得到特征值差值,同时结合实测特征值的变化率,设置特征值差值-特征值变化率双阈值,最终确定污染事件的时间起始点与结束点,从而确定整个污染事件。研究通过模拟高浓度污染事件、低浓度污染事件、供水水质波动等场景对所提方法进行了验证。实验结果表明,该方法不仅保持了高浓度污染事件检测的准确性,在检测低浓度污染、高干扰环境下的低浓度污染时,该方法相较于常规判别方法,检测结果准确率分别提高了9.4%和20.7%。

关键词：水质异常事件检测三维荧光光谱时间序列双阈值主成分分析(PCA) 线性自回归(AR)

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基于时空图注意力模型的动态软测量建模方法

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中国科学：技术科学 2023年第7期53卷 1163-1174页

作者：张驰野陈智超江肖禹葛志强浙江大学控制科学与工程学院杭州310027 浙江大学工业控制技术国家重点实验室杭州310027

近年来深度学习由于其特征提取和非线性拟合等方面的优势,在软测量建模中得到了广泛的研究.而深度学习模型是一种黑箱模型,其预测结果难以解释,而且很难将关于过程的先验知识引入模型,这些缺点阻碍了它在实际工业过程中的应用.另外,工... 详细信息

近年来深度学习由于其特征提取和非线性拟合等方面的优势,在软测量建模中得到了广泛的研究.而深度学习模型是一种黑箱模型,其预测结果难以解释,而且很难将关于过程的先验知识引入模型,这些缺点阻碍了它在实际工业过程中的应用.另外,工业过程数据是具有高度非线性和动态性的时间序列,其本质上反映的是过程随机变量随时间不断变化的趋势,其包含了重要的流程信息,因此在软测量建模过程中引入过程的动态信息是十分必要的.本文提出了一种时空图注意力模型(temporal-spatial graph attention networks,TSGAT),并将其应用在复杂动态工业过程的软测量建模.该方法通过给定变量间结构图来为模型引入先验知识,利用图注意力网络构建变量间的显式的非线性关系,并利用图注意力网络信息聚合的能力对每个时间步的数据完成图上的特征提取,再使用长短期记忆人工神经网络提取时序特征,进而完成对质量变量的预测.为了验证所提方法的有效性和优越性,将该方法应用在实际工业案例合成氨过程中的高低温转换器单元一氧化碳含量的软测量建模,实验结果表明,该模型不仅能够引入先验知识,而且具有较高的预测精度.

关键词：软测量图注意力机制时空图模型长短期记忆网络动态工业过程

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数据驱动的燃煤发电装备运行工况监控——现状与展望

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自动化学报 2022年第11期48卷 2611-2633页

作者：赵春晖胡赟昀郑嘉乐陈军豪浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室杭州310027

大容量、高参数、低能耗的百万千瓦超超临界机组是燃煤发电领域的重大装备,已成为全国电力工业发展的主流方向,其安全可靠运行对推动发电企业转型升级具有重要意义.本文从分析以百万千瓦超超临界机组为代表的燃煤发电装备的本质特性出发... 详细信息

大容量、高参数、低能耗的百万千瓦超超临界机组是燃煤发电领域的重大装备,已成为全国电力工业发展的主流方向,其安全可靠运行对推动发电企业转型升级具有重要意义.本文从分析以百万千瓦超超临界机组为代表的燃煤发电装备的本质特性出发,揭示了其变负荷深度调峰导致的非平稳运行特性和全流程复杂耦合特性,总结了燃煤发电过程区别于一般连续过程的问题,指出了研究燃煤发电装备运行工况监控算法的必要性.进而,基于这些特性,我们对面向燃煤发电装备工况监控的数据驱动算法近30年的发展进行了回顾和分析,展示了算法发展的不同阶段.在此基础上,梳理了目前燃煤发电装备工况监控中存在的问题,并进一步介绍了燃煤发电装备工况监控未来可能的发展方向.

关键词：燃煤发电装备变负荷非平稳工况监控机器学习

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核电机组瞬态过程控制性能评价诊断与优化分析

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核动力工程 2023年第5期44卷 116-123页

作者：刘道光栾振华梁军刘鹏赵云涛周创彬浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室杭州310027 中广核工程有限公司核电安全监控技术与装备国家重点实验室广东深圳518124

复杂控制系统是核电厂仪控系统的重要组成部分,其作用是保证系统运行状态的平稳,因而对控制系统的性能验证评价是机组调试工作的重要内容。通过构建机组控制系统调试试验性能评价标准体系,提出了一种控制系统性能评价与缺陷诊断方法,对... 详细信息

复杂控制系统是核电厂仪控系统的重要组成部分,其作用是保证系统运行状态的平稳,因而对控制系统的性能验证评价是机组调试工作的重要内容。通过构建机组控制系统调试试验性能评价标准体系,提出了一种控制系统性能评价与缺陷诊断方法,对机组特定瞬态运行过程进行诊断和控制系统优化。该研究成果已在多个核电基地得到了现场实际应用,在机组启动阶段全面验证了复杂控制系统的逻辑故障和性能缺陷,提升了机组控制性能和安全运行水平。

关键词：核电厂复杂控制系统瞬态性能评价诊断优化

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面向基金赎回风险应对场景的决策优化

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控制与决策 2022年第1期37卷 151-159页

作者：罗煦阳宋春跃浙江大学控制科学与工程学院杭州310027 浙江大学工业控制技术国家重点实验室杭州310027

对于基金管理者而言,投资者提前或大额赎回有可能带来流动性风险,因此需要提前进行融资以应对需求.为了降低融资成本,同时满足赎回需求,建立一种混合整数二次约束规划模型.模型符合实际业务约束,引入融资成本波动的不确定性,将成本波动... 详细信息

对于基金管理者而言,投资者提前或大额赎回有可能带来流动性风险,因此需要提前进行融资以应对需求.为了降低融资成本,同时满足赎回需求,建立一种混合整数二次约束规划模型.模型符合实际业务约束,引入融资成本波动的不确定性,将成本波动的风险量化为方差,同时考虑融资成本和风险的最小化.当不考虑风险时,模型退化为确定性优化命题.使用金融机构提供的算例进行仿真,优化结果能够兼顾决策的最优性和求解的快速性,满足实际业务的需求.对比确定性和不确定性模型得到的决策方案,分析总结降低融资风险的方法,针对方差上限进行灵敏度分析,结果进一步支持已有观点.

关键词：资产负债管理基金赎回风险应对混合整数二次约束规划随机规划不确定性

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基于混合变分自编码器回归模型的软测量建模方法

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自动化学报 2022年第2期48卷 398-407页

作者：崔琳琳沈冰冰葛志强浙江大学控制科学与工程学院工业控制研究所杭州310027 浙江大学工业控制技术国家重点实验室杭州310027

近年来,变分自编码器(Variational auto-encoder,VAE)模型由于在概率数据描述和特征提取能力等方面的优越性,受到了学术界和工业界的广泛关注,并被引入到工业过程监测、诊断和软测量建模等应用中.然而,传统基于VAE的软测量方法使用高斯... 详细信息

近年来,变分自编码器(Variational auto-encoder,VAE)模型由于在概率数据描述和特征提取能力等方面的优越性,受到了学术界和工业界的广泛关注,并被引入到工业过程监测、诊断和软测量建模等应用中.然而,传统基于VAE的软测量方法使用高斯分布作为潜在变量的分布,限制了其对复杂工业过程数据,尤其是多模态数据的建模能力.为了解决这一问题,本论文提出了一种混合变分自编码器回归模型(Mixture variational autoencoder regression,MVAER),并将其应用于复杂多模态工业过程的软测量建模.具体来说,该方法采用高斯混合模型来描述VAE的潜在变量分布,通过非线性映射将复杂多模态数据映射到潜在空间,学习各模态下的潜在变量,获取原始数据的有效特征表示.同时,建立潜在特征表示与关键质量变量之间的回归模型,实现软测量应用.通过一个数值例子和一个实际工业案例,对所提模型的性能进行了评估,验证了该模型的有效性和优越性.

关键词：软测量变分自编码器高斯混合模型混合变分自编码器回归模型多模态工业过程

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