江南大学物联网工程学院自动化研究所 作品数:21 被引量:81 H指数:6 相关作者: 姚乐 李妍君 柯亮 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 江苏高校优势学科建设工程资助项目 江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 化学工程 环境科学与工程 航空宇航科学技术 更多>>
多模式速度移动节点的动态距离估计方法 针对传感器网络中目标节点移动速度的不确定性,给距离估计带来了现实挑战,论文提出了改进的基于滑动窗口匹配的动态距离估计方法。通信过程中,节点通过对信号强度(Received Signal Strength Indicato... 朱树才 秦宁宁文献传递 基于KPCA-Bagging的集成高斯过程回归建模及其应用 工业污水处理过程具有高度非线性的特点,对水质指标中的生物需氧量(BOD)的实时监测提出了挑战,因此,提出一种基于核主元分析(KPCA)和Bagging算法的集成高斯过程回归(GPR)建模方法.首先,采用核主元分析(KPC... 赵帅 熊伟丽 李妍君文献传递 基于实时学习的高斯过程回归多模型融合建模 被引量:16 2015年 为提高软测量模型的预测性能,降低化工过程中的非线性、多阶段性和不同的局部动态特性对产品质量的控制产生的影响,提出一种在线不断更新的多模型策略.该方法用高斯混合模型(GMM)对过程的不同阶段进行辨识,并采用一种自适应实时学习(JITL)方法,不断更新所建立的高斯过程回归(GPR)模型.当新的数据到来时,在每个不同的阶段,基于欧氏距离和角度原则选择部分相似的数据,用于建立局部的高斯过程回归模型.最终根据计算得到的新的数据隶属于每个不同阶段的后验概率,对局部模型进行融合输出.与传统的单个模型相比,这种实时学习软测量模型的结构更加灵活,而且能更好地跟踪过程的动态.基于常用的TE(Tennessee Eastman)化工过程,利用本方法对产品的质量进行预测,仿真结果表明了所提方法具有更高的预测精度和更好的泛化性能. 张伟 熊伟丽 徐保国关键词:高斯混合模型 后验概率 选择性集成LTDGPR模型的自适应软测量建模方法 被引量:8 2017年 随着时间的增加,传统时间差(TD)模型会出现性能显著下降的问题。为了提高TD模型的可靠性和预测精度,同时考虑过程的时滞特征,基于一种选择性集成策略,提出一种局部时间差高斯过程回归(LTDGPR)模型的自适应软测量建模方法。首先,提取出数据库中的时滞动态信息,对建模数据进行重构;然后,采取局部化策略对差分后的重构样本进行统计划分,得到LTDGPR模型集。对于新来的输入样本,选择部分泛化能力强的LTDGPR模型进行集成,估计出含一定时间差的主导变量动态偏移值;最后,基于TD模型思想对当前时刻主导变量值进行在线预测。通过脱丁烷塔过程的数据建模仿真研究,验证了所提方法的有效性和精度。 熊伟丽 李妍君关键词:参数识别 动态建模 化学过程 基于局部邻域标准化和贝叶斯推断的多工况过程监测 被引量:4 2017年 实际工业过程中往往包含不同运行工况,且每种工况数据一般不服从同一种分布.数据的多分布性和分布的不确定性使得传统的故障诊断方法难以获得满意的效果,因此提出一种基于局部邻域和贝叶斯推断的多工况故障诊断方法.首先,通过局部邻域标准化算法对多工况数据进行预处理;再利用ICA-PCA(independent component analysis and principal component analysis)方法分别对该数据集的高斯特性和非高斯特性进行分析处理,获得全局模型;然后结合贝叶斯推断将多个统计量组合成一个监测统计量,实现多工况过程的在线监测;最后通过数值例子和TE过程的仿真研究,验证了提出方法的可行性和有效性. 郭校根 熊伟丽 徐保国关键词:多工况 贝叶斯推断 一种动态校正的AGMM-GPR多模型软测量建模研究 工业过程常常是强非线性的,并有多个工况,传统的软测量方法存在预测能力差,不能有效利用误差信息等缺点。为了有效解决这些问题,本文基于动态校正思想,提出了一种自适应高斯混合模型的高斯过程回归(AGMM-GPR)多模型软测量建... 熊伟丽 李妍君 姚乐 徐保国关键词:动态校正 ARIMA模型 基于改进自训练算法的半监督GPR软测量建模 为了充分利用实际工业过程中大量无标签数据中的信息,提出了一种基于改进自训练算法的高斯过程回归(GPR)软测量建模方法。首先,利用相似度估计无标签样本缺失的主导变量值;然后,根据估计值对有标签数据集的影响,对估计样本集中的... 史旭东 熊伟丽 LI Yan-jun关键词:软测量建模 文献传递 一种动态校正的AGMM-GPR多模型软测量建模研究 工业过程常常是强非线性的,并有多个工况,传统的软测量方法存在预测能力差,不能有效利用误差信息等缺点。为了有效解决这些问题,本文基于动态校正思想,提出了一种自适应高斯混合模型的高斯过程回归(AGMM-GPR)多模型软测量建... 熊伟丽 李妍君 姚乐 徐保国关键词:动态校正 ARIMA模型 文献传递 基于EM算法的青霉素发酵过程多阶段融合建模 青霉素发酵过程具有明显的阶段特征,该特征从一些关键操作变量信息中能够得到反映。文中从反应过程的多个操作变量中,先选取关键过程变量——冷水流加速率作为调度变量,并采用模糊C均值聚类算法对其进行分类,各聚类中心作为青霉素发酵... 熊伟丽 姚乐 徐保国关键词:EM算法 模糊C均值聚类算法 青霉素发酵过程 文献传递 一种分层集成的高斯过程回归软测量建模方法 被引量:6 2019年 针对一些化工过程呈现显著的非线性和多阶段特点,提出一种分层集成的高斯过程回归软测量建模方法。采用高斯混合模型将过程数据划分为不同的操作阶段;对各阶段的数据进行主元分析,依据各辅助变量在主元空间上的贡献度,将各阶段数据划分成若干子空间并建立相应的高斯过程回归模型;再对子空间模型输出进行均值融合,得到第一层集成输出;采用后验概率对各阶段局部预测进行融合,得到第二层集成输出。通过对工业数据的实验仿真,验证了所提方法的有效性。 赵帅 史旭东 熊伟丽关键词:高斯混合模型 软测量