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基于一维卷积自编码器—高斯混合模型的间歇过程故障检测
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作者 王硕 王培良 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第3期285-292,共8页
传统基于数据驱动的间歇过程故障检测方法往往需要对数据的分布进行假设,其模型多阶段划分不精确,导致故障检测率受到影响.对此提出一种基于一维卷积自编码器—高斯混合模型(One dimensional convolution-auto encoder-Gaussian mixture... 传统基于数据驱动的间歇过程故障检测方法往往需要对数据的分布进行假设,其模型多阶段划分不精确,导致故障检测率受到影响.对此提出一种基于一维卷积自编码器—高斯混合模型(One dimensional convolution-auto encoder-Gaussian mixture model,1DC-AE-GMM)的检测新方法.该方法不需要对原始数据进行假设,首先对原始数据进行等长和缩放处理,并以最小重构误差的原则在具有卷积和多个中间层的深层神经网络上进行训练,以非线性的方式自动、精确地进行阶段划分和特征提取;然后在网络的编码层上建立高斯混合模型并进行聚类,在提取特征的同时大大减少了建立模型的计算量;最后结合马氏距离提出全局概率检测指标,实现故障检测.通过在一类半导体蚀刻过程的仿真实验,结果表明该方法可以有效地提高故障检测率. 展开更多
关键词 间歇过程 故障检测 自编码器 深度学习 高斯混合模型
基于KECA和FWA-SVM的间歇过程分时段故障诊断方法 预览
2
作者 蔡振宇 张敏 包珊珊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1409-1414,共6页
针对间歇过程的高度复杂性、强非线性、强时段性等特点,提出一种基于核熵成分分析(KECA)特征变量降维,利用烟花算法(FWA)优化支持向量机(SVM)参数的间歇过程分时段故障诊断方法。首先,通过多向核主元分析(MKPCA)进行在线故障监测,输出... 针对间歇过程的高度复杂性、强非线性、强时段性等特点,提出一种基于核熵成分分析(KECA)特征变量降维,利用烟花算法(FWA)优化支持向量机(SVM)参数的间歇过程分时段故障诊断方法。首先,通过多向核主元分析(MKPCA)进行在线故障监测,输出故障数据;其次,利用K-means分类方法将间歇过程划分为若干个子时段,对故障数据进行KECA特征变量处理,按熵值贡献率来确定选取主元的个数,深层提取特征信息;最后,在各子时段内分别构建FWA优化SVM参数故障诊断模型,将降维处理后的故障数据代入各自所属子时段FWA-SVM诊断模型内进行故障诊断。通过对青霉素仿真实验数据进行各种对比实验研究,验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 间歇过程 核熵成分分析 烟花算法 支持向量机 K-MEANS 青霉素仿真
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不饱和聚酯树脂生产装置仿真培训系统的开发 预览
3
作者 石一 岑科立 邵小建 《工业控制计算机》 2019年第5期49-50,共2页
以不饱和聚酯树脂生产装置为对象,研制开发了针对间歇过程中全流程、全工况操作的仿真培训系统。通过分析实际生产装置,以设计数据、操作数据、DCS数据和操作规程为基础,利用过程模拟仿真平台实现工艺建模,基于ECS-700虚拟控制器实现DC... 以不饱和聚酯树脂生产装置为对象,研制开发了针对间歇过程中全流程、全工况操作的仿真培训系统。通过分析实际生产装置,以设计数据、操作数据、DCS数据和操作规程为基础,利用过程模拟仿真平台实现工艺建模,基于ECS-700虚拟控制器实现DCS与批量控制全激励仿真,系统同时包含操作评价系统。经过验证,仿真培训系统能真实地反映装置的生产和事故状态的动态效果,满足了仿真培训系统的实时要求,为操作员的培训发挥了重要作用。 展开更多
关键词 不饱和聚酯树脂 仿真培训系统 虚拟控制器 批量控制 间歇过程
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基于正交余弦相似度的间歇过程操作曲线优化 预览
4
作者 仇力 栾小丽 刘飞 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期65-69,共5页
针对间歇过程的操作曲线优化问题,利用正交信号校正算法,提出一种基于正交余弦相似度的数据驱动型优化策略。利用部分批次指标变量定义指标相关子空间,并通过奇异值分解获得背景空间的基,将新批次时段变量投影到正交基上从而提取出指标... 针对间歇过程的操作曲线优化问题,利用正交信号校正算法,提出一种基于正交余弦相似度的数据驱动型优化策略。利用部分批次指标变量定义指标相关子空间,并通过奇异值分解获得背景空间的基,将新批次时段变量投影到正交基上从而提取出指标相关的信息;采用主元分析算法对校正后的变量降维,在降维后的载荷平面中,基于各校正时段变量与指标变量的余弦相似度实现操作曲线的优化;考虑到变量间的相似度会随着批次发生变化,推导出递推算法来更新操作曲线。将该方法应用到双酚A间歇结晶过程的温度曲线优化中,预测产率的提升验证了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 间歇过程 操作曲线优化 正交信号校正 主元分析 余弦相似度
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基于相似性度量的MWSVDD非高斯间歇过程监控 预览
5
作者 赵小强 周文伟 《东南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期259-266,共8页
针对间歇过程的非线性、多阶段、过程变量的高斯和非高斯混合分布问题,提出了基于相似性度量的多向加权支持向量数据描述(similarity measure-MWSVDD, SmMWSVDD)算法.该算法首先考虑了阶段间的相似性,将多阶段过程分为稳定阶段和过渡阶... 针对间歇过程的非线性、多阶段、过程变量的高斯和非高斯混合分布问题,提出了基于相似性度量的多向加权支持向量数据描述(similarity measure-MWSVDD, SmMWSVDD)算法.该算法首先考虑了阶段间的相似性,将多阶段过程分为稳定阶段和过渡阶段;然后在高维核空间定义了一种新的核相似度权重,对支持向量数据描述(SVDD)建模得到的所有半径进行均衡考虑,克服了SVDD构建控制限的缺陷;通过D检验法将混合分布变量分为高斯分布和非高斯分布变量,并分别用多向核主成分分析(MKPCA)和改进的SVDD进行建模监控;最后通过贝叶斯推断在每个阶段集成各自统一的监控量.通过青霉素发酵实验平台进行验证,结果表明,所提算法比MKPCA和SVDD算法的误报率平均降低了20.21%和漏报率平均降低了10.27%,对多阶段和混合分布的间歇过程监控更加有效. 展开更多
关键词 间歇过程 多阶段 混合分布 支持向量数据描述 相似性度量
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基于PARAFAC2的多时段间歇过程时段划分 预览
6
作者 曹雪 王建林 +2 位作者 邱科鹏 刘伟旻 韩锐 《北京化工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期77-82,共6页
针对间歇过程多时段特性,提出一种基于平行因子分解2(PARAFAC2)的多时段间歇过程时段划分方法。首先对每一个时间片矩阵进行平行因子分解2(PARAFAC2)建模,得到时间片矩阵的模型控制限,然后从间歇过程初始时刻开始,按照时序依次将每个时... 针对间歇过程多时段特性,提出一种基于平行因子分解2(PARAFAC2)的多时段间歇过程时段划分方法。首先对每一个时间片矩阵进行平行因子分解2(PARAFAC2)建模,得到时间片矩阵的模型控制限,然后从间歇过程初始时刻开始,按照时序依次将每个时间片添加到时间块并进行PARAFAC2建模,得到时间块矩阵的模型控制限后,通过评估时间片和时间块模型控制限的差异性来确定初始时段划分点,最后利用时段评价划分指标(PPCI)获取最佳的时段划分结果。通过青霉素发酵过程仿真实验验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 间歇过程 多时段 三维数据 平行因子分解2(PARAFAC2)
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基于截断器半连续操作的间歇过程性质集成 预览
7
作者 郭孝正 刘琳琳 +1 位作者 张磊 都健 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期516-524,共9页
生产过程对水质的要求不仅体现于杂质浓度,还包括毒性、pH、化学需氧量等流股性质,因此仅以杂质浓度作为水源使用及废水排放依据进行用水过程设计无法满足生产要求,有必要在用水网络综合过程中考虑多种性质的同时集成。针对间歇过程性... 生产过程对水质的要求不仅体现于杂质浓度,还包括毒性、pH、化学需氧量等流股性质,因此仅以杂质浓度作为水源使用及废水排放依据进行用水过程设计无法满足生产要求,有必要在用水网络综合过程中考虑多种性质的同时集成。针对间歇过程性质集成问题,在考虑环境约束的基础上,以最小年度总费用为目标,建立了包含半连续操作性质截断器的用水网络超结构。其中,截断器在不同时间间隔内可以按不同操作速率运行;在截断器前后分别设置缓冲储罐以满足水源水阱的间歇操作要求,允许前置缓冲储罐中的水源不经过截断器直接回用至水阱。算例计算结果表明,本文方法可以有效降低年度总费用,同时减少截断器数量,验证了本文方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 水网络 间歇过程 集成 系统工程 优化
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多阶段间歇过程无穷时域优化线性二次容错控制 预览
8
作者 王立敏 卢丽彬 +1 位作者 高福荣 周东华 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期541-547,共7页
针对具有输入时滞的多阶段间歇过程,考虑执行器故障影响,提出了无穷时域优化混杂容错控制器设计方法。该方法首先将给定具有输入时滞的模型转化为新的无时滞的状态空间模型,接着再将此模型转换为包含状态变量误差和输出跟踪误差的扩展... 针对具有输入时滞的多阶段间歇过程,考虑执行器故障影响,提出了无穷时域优化混杂容错控制器设计方法。该方法首先将给定具有输入时滞的模型转化为新的无时滞的状态空间模型,接着再将此模型转换为包含状态变量误差和输出跟踪误差的扩展状态空间模型,并用切换系统模型表示,然后引入有限时域的二次目标函数,利用最优控制理论,设计出在无穷时域中容错控制器。为获得最小运行时间,针对不同阶段设计依赖于Lyapunov函数的驻留时间方法。创新之处在于,控制律设计简单,计算量小,且每一阶段时间求取不需要引用任何其他变量,简单易行。最后,以注塑成型过程为例,仿真结果证明所提出方法具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 间歇过程 切换系统 过程控制 控制 系统工程 执行器故障
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基于深层长短期记忆网络与批规范化的间歇过程故障检测方法 预览
9
作者 王硕 王培良 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期370-375,共6页
传统的基于数据驱动的间歇过程故障诊断方法往往需要对过程数据的分布进行假设,而且对非线性等复杂数据的监控往往会出现误报和漏报,为此提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)与批规范化(BN)结合的监督学习方法,不需要对原始数据的分布进... 传统的基于数据驱动的间歇过程故障诊断方法往往需要对过程数据的分布进行假设,而且对非线性等复杂数据的监控往往会出现误报和漏报,为此提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)与批规范化(BN)结合的监督学习方法,不需要对原始数据的分布进行假设。首先,对间歇过程原始数据运用一种按变量展开并连续采样的预处理方式,使处理后的数据可以向LSTM单元输入;然后,利用改进的深层LSTM网络进行特征学习,该网络通过添加BN层,结合交叉熵损失的表示方法,可以有效提取间歇过程数据的特征并进行快速学习;最后,在一类半导体蚀刻过程上进行仿真实验。实验结果表明,所提方法比多元线性主成分分析(MPCA)方法故障识别的种类更多,可以有效地识别各类故障,对故障的整体检测率达到95%以上;比传统单层LSTM模型建模速度更快,且对故障的整体检测率提高了8个百分点以上,比较适合处理间歇过程中具有非线性、多工况等特征的故障检测问题。 展开更多
关键词 数据驱动 深度学习 长短期记忆网络 间歇过程 故障检测
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基于MKECA间歇过程多阶段故障监测方法研究
10
作者 蔡振宇 张敏 袁毅 《计算机与应用化学》 CAS 北大核心 2018年第5期390-399,共10页
针对间歇过程的非线性、多阶段性等特点,提出一种基于核熵成分分析(KECA)的间歇过程多阶段故障监测方法。首先将过程数据通过KECA核映射到高维特征空间内,依据核熵与角结构相似度对间歇过程进行阶段划分;接着引入沿批次-变量的三维数... 针对间歇过程的非线性、多阶段性等特点,提出一种基于核熵成分分析(KECA)的间歇过程多阶段故障监测方法。首先将过程数据通过KECA核映射到高维特征空间内,依据核熵与角结构相似度对间歇过程进行阶段划分;接着引入沿批次-变量的三维数据向二维数据展开方式,并在每个子阶段建立多向核熵成分分析(MKECA)非线性故障监测离线模型,采用新型基于角结构相似度计算统计量控制限,无需假设过程变量服从高斯分布;最后,计算监测采样点角结构相似度统计量实现间歇过程的多阶段在线故障监测。本文利用青霉素仿真实验数据进行仿真实验,验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 间歇过程 故障监测 核熵成分分析 角结构相似度 青霉素仿真
基于WICA-WGNPE的高斯-非高斯联合指标间歇过程监控
11
作者 惠永永 赵小强 《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期190-199,共10页
许多工业生产过程数据很难满足单一的分布,一般是高斯和非高斯成分共存的混合分布,并且在过程数据的提取中,会隐藏表征故障的有用信息。为了解决高斯与非高斯的混合多分布问题,充分提取过程数据的有效信息,提出一种基于WICAWGNPE的高斯... 许多工业生产过程数据很难满足单一的分布,一般是高斯和非高斯成分共存的混合分布,并且在过程数据的提取中,会隐藏表征故障的有用信息。为了解决高斯与非高斯的混合多分布问题,充分提取过程数据的有效信息,提出一种基于WICAWGNPE的高斯和非高斯联合指标间歇过程监控方法。首先采用WICA算法提取非高斯成分;然后对提取非高斯成分后的残差使用WGNPE方法来得到高斯成分;最后基于非高斯-高斯两步策略确立监控模型并求得统计量,对非高斯与高斯统计量进行加权,从而得到混合模型的联合指标以实现过程监控。将该算法用于青霉素发酵过程和半导体实际工业过程来验证所提算法的有效性。 展开更多
关键词 间歇过程 过程监控 高斯和非高斯 全局-局部 联合指标
基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法 预览
12
作者 惠永永 赵小强 《兰州理工大学学报》 北大核心 2018年第6期107-111,共5页
间歇过程数据包含表征过程变化的相关信息和非相关信息,并且呈现高斯与非高斯的多分布等特点.为了更加充分地提取数据的有用信息和处理数据的非高斯性等问题,实现有效的过程监控,提出一种基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法.首先运用... 间歇过程数据包含表征过程变化的相关信息和非相关信息,并且呈现高斯与非高斯的多分布等特点.为了更加充分地提取数据的有用信息和处理数据的非高斯性等问题,实现有效的过程监控,提出一种基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法.首先运用多向邻域保持嵌入(MNPE)算法来提取低维子流形以实现降维;再使用概率权值策略来提取表征过程变化的相关信息,通过Greedy方法提取低维子流形的特征样本;最后以支持向量数据描述(SVDD)方法建立监控模型进行监控.通过青霉素发酵过程仿真平台验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 间歇过程 过程监控 多向邻域保持嵌入(MNPE)算法 支持向量数据描述(SVDD)
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基于多约束DTW的MPCA间歇过程监测方法 预览
13
作者 高学金 黄梦丹 +1 位作者 王普 齐咏生 《北京工业大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期393-400,共8页
针对间歇过程固有的批次不等长问题,也为了克服传统解决批次间同步问题方法存在的数据浪费、扭曲原始过程变量的自相关及交叉相关关系的严重缺陷,提出基于多约束的动态时间规整(dynamic time warping,DTW)方法,按照轨迹中点与点的模... 针对间歇过程固有的批次不等长问题,也为了克服传统解决批次间同步问题方法存在的数据浪费、扭曲原始过程变量的自相关及交叉相关关系的严重缺陷,提出基于多约束的动态时间规整(dynamic time warping,DTW)方法,按照轨迹中点与点的模式进行动态匹配解决的同步问题.同时,引入了全局路径限制和失真度阈值限制对DTW方法进行改进,解决了传统DTW方法长时间运行造成的故障监测严重滞后的问题,同时克服了其处理过程的复杂性与其离线性导致其实际应用的困难.用多向主元分析(multiway principal component analysis,MPCA)方法将多约束DTW处理过的数据进行建模.将该方法应用到青霉素发酵过程仿真实验中,结果表明:该方法能够快速准确地对不等长批次进行规整,与传统方法相比,故障的误报率、漏报率明显降低. 展开更多
关键词 间歇过程 多约束DTW 全局路径限制 失真度阈值限制 多向主元分析
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不等长间歇过程的数据同步及递推优化
14
作者 刘晓凤 仇力 +1 位作者 栾小丽 刘飞 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2018年第4期448-454,共7页
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... 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. 展开更多
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
半间歇化学反应过程的二维迭代学习PI控制方法 预览
15
作者 杨磊 薄翠梅 +2 位作者 李俊 金万勤 高福荣 《高校化学工程学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期1403-1411,共9页
论文针对多批次半间歇化学反应过程特性,研究了二维迭代学习PI 控制方法。在二维系统的框架下,综合考虑批次轴重复特性和时间轴动态特性,将PI 控制器作为内环结构,使用迭代学习(iteratioe learning control, ILC)方法优化参考轨迹,建立... 论文针对多批次半间歇化学反应过程特性,研究了二维迭代学习PI 控制方法。在二维系统的框架下,综合考虑批次轴重复特性和时间轴动态特性,将PI 控制器作为内环结构,使用迭代学习(iteratioe learning control, ILC)方法优化参考轨迹,建立二维ILC_PI 控制器;以理想的半间歇反应机理模型为对象,进行ILC_PI 方法的控制性能测试,分别引入冷流体流量、进料浓度、测量噪声等扰动测试系统性能,与变参数PID 控制方法进行对比分析研究,仿真结果表明二维ILC_PI 控制系统,可有效抑制不同类型重复扰动,实现动态特性大范围变化下的反应温度高精度控制。 展开更多
关键词 间歇过程 二维系统 迭代学习PI控制 间歇反应
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基于PARAFAC2时段划分的间歇过程故障检测 预览
16
作者 曹雪 王建林 +2 位作者 韩锐 邱科鹏 刘伟旻 《计算机与现代化》 2018年第11期23-29,共7页
间歇过程的多时段特性直接影响多元统计分析过程建模的准确性。针对间歇过程多时段特性,本文提出一种基于平行因子分解2(PARAFAC2)时段划分的间歇过程故障检测方法,首先对每一个时间片矩阵进行PARAFAC2建模,得到时间片矩阵的模型... 间歇过程的多时段特性直接影响多元统计分析过程建模的准确性。针对间歇过程多时段特性,本文提出一种基于平行因子分解2(PARAFAC2)时段划分的间歇过程故障检测方法,首先对每一个时间片矩阵进行PARAFAC2建模,得到时间片矩阵的模型控制限,然后从间歇过程初始时刻开始,按照时序依次将每个时间片添加到时间块并进行PARAFAC2建模,得到时间块矩阵的模型控制限,通过评估时间片和时间块模型控制限的差异性确定初始时段划分点,并利用时段评价划分指标(PPCI)获取最佳的时段划分结果,最后在所得结果基础上分别对各个时段构建MPCA故障检测模型,实现间歇过程故障检测。所提方法保留了间歇过程三维结构特征和数据的完整性,深入考虑了间歇过程实际运行的时序性,提高了故障检测的准确性。利用青霉素发酵过程仿真实验验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 间歇过程 时段划分 平行因子分解2 故障检测
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基于Gath-Geva算法和核极限学习机的多阶段间歇过程软测量 预览 被引量:1
17
作者 张雷 张小刚 陈华 《化工学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期2576-2585,共10页
间歇过程具有较强的非线性,多阶段、慢时变及批次间存在变化,采用单一预测模型不能反映间歇过程的多阶段特性及阶段间过渡特性。提出一种基于Gath-Geva聚类和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的多模型软测量方法... 间歇过程具有较强的非线性,多阶段、慢时变及批次间存在变化,采用单一预测模型不能反映间歇过程的多阶段特性及阶段间过渡特性。提出一种基于Gath-Geva聚类和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的多模型软测量方法。首先采用主成分分析(principal component analysis,PCA)对输入做特征提取,然后利用Gath-Geva算法对间歇过程进行多阶段工况划分,根据生产工况特性划分为不同的操作阶段后,分别建立局部KELM模型。对任一待预测样本,分别计算其对应各局部模型的预测值,最后采用贝叶斯集成,将其隶属于各局部模型的模糊隶属度作为权重和预测值融合得到最终预测值。以青霉素发酵数据进行实验测试,结果表明所提多模型算法相较于单一模型,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 软测量 间歇过程 主元分析 核极限学习机 Gath-Geva算法 遗传算法 模型
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基于趋势分析的间歇过程异常工况超早期报警研究 预览 被引量:1
18
作者 胡瑾秋 郭放 张来斌 《石油学报(石油加工)》 CSCD 北大核心 2018年第1期101-107,共7页
为了实现化工间歇过程阶跃变化中异常工况的早期报警,重点监测过程参数的变化趋势,提出基于最小二乘法的拟合微分再微分的化工间歇过程趋势分析方法。采用最小二乘法对历史数据进行拟合,依据过程参数的变化趋势,将间歇过程分为... 为了实现化工间歇过程阶跃变化中异常工况的早期报警,重点监测过程参数的变化趋势,提出基于最小二乘法的拟合微分再微分的化工间歇过程趋势分析方法。采用最小二乘法对历史数据进行拟合,依据过程参数的变化趋势,将间歇过程分为3个阶段。对数据微分求导计算,根据得出的过程参数一阶变化率的取值区间进行间歇过程多时段工况识别,针对危险性较大的阶跃变化过程利用再微分计算过程参数的二阶变化率取值区间,结合滑动窗算法,实现连续的间歇过程异常工况早期报警监测。在聚丙烯装置异常工况早期预警案例分析中,以聚合釜升温过程中上温为目标参数,实时监测上温变化趋势,识别间歇过程工况,并且在上温升温速率过快但温度未超出分布式控制系统(Distributed control system, DCS)阈值时发出警报。结果表明,所提出方法能够在参数状态出现异常的早期发出警报,相比于3σ报警阈值的方法提前24 min 34 s报警。 展开更多
关键词 间歇过程 阶跃变化 异常工况 趋势分析 早期报警 最小二乘
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基于堆叠自适应链接超平面模型的间歇过程批次间优化控制
19
作者 张猛 许鋆 罗雄麟 《计算机与应用化学》 CAS 北大核心 2018年第7期532-542,共11页
间歇过程优点多且应用广泛,但自动化水平较低。针对间歇过程产品质量控制问题,提出一种基于堆叠自适应链接超平面(stacked-AHH)模型的批次间优化控制策略。为克服间歇过程机理建模的困难,选择基于过程数据的经验模型。分片线性(PWL... 间歇过程优点多且应用广泛,但自动化水平较低。针对间歇过程产品质量控制问题,提出一种基于堆叠自适应链接超平面(stacked-AHH)模型的批次间优化控制策略。为克服间歇过程机理建模的困难,选择基于过程数据的经验模型。分片线性(PWL)模型作为经验模型的一种能够很好的拟合非线性函数。因其在定义域不同子区域都为线性函数的特点,所以能够避免优化过程中因模型线性化所带来的误差。在多种PWL模型中,AHH模型相对其他PWL模型具有精度高、模型质量好等优点。同时为提高模型的泛化能力和鲁棒性,对AHH模型进行了堆叠。由于存在模型误差和未知干扰,基于模型计算的最优控制输入在应用到实际过程时往往不是最优的。间歇过程具备重复性,因此可以利用当前和过去批次的信息来改善下一批次的操作,使跟踪误差随批次增加逐渐减小。通过仿真实验验证了策略的有效性。 展开更多
关键词 过程系统 动态建模 优化控制 间歇过程 分片线性
间歇过程的灰色迭代学习控制 预览
20
作者 吴晓威 赵芳 +1 位作者 连蓉 杨会敏 《现代工业经济和信息化》 2018年第3期15-18,共4页
针对不确定间歇过程,提出了一种新的基于灰色预测的迭代学习控制器设计方案。该方法将灰色预测与反馈—前馈迭代学习算法结合,用灰色预测模型GM(1,2)预测系统输出,采用预测迭代偏差代替当前输出与期望的偏差。该方法不仅提高了迭代学习... 针对不确定间歇过程,提出了一种新的基于灰色预测的迭代学习控制器设计方案。该方法将灰色预测与反馈—前馈迭代学习算法结合,用灰色预测模型GM(1,2)预测系统输出,采用预测迭代偏差代替当前输出与期望的偏差。该方法不仅提高了迭代学习控制系统的稳定性,同时克服工业生产中的不确定因素产生的影响。理论分析和仿真实验证明了灰色迭代学习算法的收敛性和鲁棒稳定性,为控制不确定间歇过程提供一种新的解决思路。 展开更多
关键词 间歇过程 迭代学习 灰色预测 鲁棒性
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