国家自然科学基金(61004136)
- 作品数：6 被引量：23H指数：2
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- 鲁棒的递推核学习建模方法在高炉过程的应用
- 2012年
- 针对现场采集时间序列数据中的离群点显著影响时变非线性工业过程在线模型性能这一问题,提出鲁棒的递推最小二乘支持向量机软测量建模方法.在模型训练阶段,采用支持向量聚类(SVC)排除离群点,建立有效的数据区域.将SVC用于递推过程前向学习阶段,并引入更有效的增删节点准则,在快速递推的前提下提高了模型的推广能力.将该方法应用于工业高炉过程铁水的硅质量分数预测,通过试验连续预测566炉高炉铁水硅质量分数,命中率高达81%,预测均方根误差为0.054 7,表明了较其他方法有更好的鲁棒性与精度.
- 喻海清刘毅陈坤纪俊李平
- 关键词：离群点递推辨识
- 核学习自适应预测控制器的在线更新方法被引量：1
- 2011年
- 针对非线性过程控制器的设计问题,将基于稀疏核学习的一种具有解析形式的自适应预测控制算法与选择性递推核学习相结合.该在线核学习模型可以通过递推算法进行节点增长和删减的有效更新.因此,所提出的控制器复杂度可控,且能学习过程的时变等特性,从而获得更好的性能.通过一非线性时变过程的仿真研究,验证了所提出的核学习控制器较传统的PID和无在线更新的核学习控制器等具有更好的自适应能力和鲁棒性.
- 刘毅喻海清高增梁王海清李平
- 关键词：递推辨识预测控制
- 用于高炉铁水质量预报的改进支持向量回归被引量：2
- 2012年
- 针对建模数据中包含噪声和离群点会降低相应软测量模型准确性的问题,提出一种结合2层变量空间分析的预处理方法.用多变量修剪法在原始变量空间预处理;并提出支持向量聚类(SVC)的预处理方法,将建模数据映射到高维特征空间,构造一超球体来排除离群点.SVC无需像传统预处理方法假设数据服从正态或近似正态分布,更符合实际的高炉过程.预处理后的数据再用支持向量回归建立软测量模型.在一工业高炉铁水硅含量的建模和预报实验结果表明,所提出方法能够更有效排除离群点,且提高了支持向量回归模型的鲁棒性和预报性能.
- 刘毅李平高增梁
- 关键词：数据预处理支持向量聚类软测量支持向量回归硅含量
- 基于粒子群优化的连续发酵过程PID控制被引量：3
- 2012年
- 发酵过程通常具有较强的非线性,传统的PID控制器难以获得满意的控制效果。提出采用粒子群优化算法整定PID控制器的参数。结合过程机理,将整个连续发酵过程分解为三个子区间,并优化获得每一个子过程的PSO-PID控制器。仿真结果表明,通过PSO子过程优化的PSO-PID控制器性能优于普通的PID。
- 刘毅林传东高增梁
- 关键词：PID控制器粒子群算法
- 基于热分析的电连接器的温度应力研究被引量：17
- 2013年
- 为了研究温度对电连接器的影响及其影响程度,引入了等效电阻,对电连接器的温度场进行仿真分析,得出电连接器的温度场分布图,并且得出电连接器接触表面的最高温升约为23.2℃;通过对电连接器的温度-结构耦合场进行仿真分析,得出由温度引起的热变形对接触应力的影响较小以及温度对电连接器的影响主要体现在金属表面的氧化速率上的结论;通过建模及理论分析得出电连接器在温度应力作用下的失效物理过程及方程,为电连接器的可靠性设计领域开辟了新思路。
- 杜永英孙志礼王宇宁栾天辉马交成
- 关键词：电连接器可靠性ANSYS仿真温度场
- 结合KICA的软测量建模方法及其在间歇过程的应用
- 2012年
- 针对间歇过程的建模问题,提出一种结合核独立成分分析(KICA)和稀疏核学习的软测量建模方法。首先将KICA应用于建模样本集,在高维空间提取输入变量的信息,以降低过程变量的相关性,再用稀疏核学习建立软测量模型。以估计链激酶流加发酵过程的活性菌体质量分数和链激酶质量分数为例,将基于KICA信息提取的稀疏核学习方法用于间歇过程的软测量建模。仿真结果表明,KICA信息提取能力优于传统ICA或核主元分析等其他方法,所提出的建模方法预报精度更高。
- 刘毅金福江高增梁
- 关键词：软测量建模核独立成分分析支持向量回归
