王姝
- 作品数：42 被引量：305H指数：9
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺机械工程冶金工程更多>>
- 基于数据特性分析的多变量过程监测被引量：3
- 2017年
- 以PCA,ICA为代表的多元统计监测方法总是基于各种各样的前提假设,如果不考虑它们的适用条件盲目选择监测算法,则可能给出错误结论,增加故障误报漏报的概率.针对理论方法在应用时面临的条件限制问题,在无先验知识的情况下,提出一种数据特性的分析方法,通过参数寻优并逐步剔除线性相关变量组的方法,实现多变量过程线性非线性的自动判别.仿真分析表明所提方法可以根据数据特点及各算法的适用条件自动选择适当的监测算法,具有一定的实用价值.
- 张淑美王福利王姝李嫱嫱
- 基于数据的间歇过程故障诊断及预测方法研究
- 复杂工业过程一旦发生事故,不仅会影响生产的可靠运行还可能会造成人员和财产的巨大损失。随着对生产过程的安全性和可靠性要求的提高,故障诊断及故障预测技术受到人们的关注,己成为国内外过程控制领域的的热点研究方向之一。近年来,随...
- 王姝
- 关键词：故障诊断故障预测多时段FISHER判别分析
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- 基于故障特征时段识别的间歇过程故障诊断方法被引量：1
- 2013年
- 间歇过程的多时段操作特性使得某一类型故障可能在一个或多个子操作时段具有明显表征,而在其他时段没有故障表征,即故障具有其相应的特征时段.提出了一种基于故障特征时段识别的故障诊断方法,通过对历史故障数据以及正常数据质心分布特征,识别历史故障的特征时段.利用多向Fisher判别分析(MFDA)方法分别建立对应的故障诊断模型,从而将故障诊断的搜索空间深入到特定的特征时段,提高了模型的诊断性能.仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.
- 王姝赵珍常玉清谭帅
- 关键词：多时段故障诊断
- 基于MICA-FDA的水压试验机故障诊断方法研究被引量：4
- 2008年
- 由于水压试验机机理建模的复杂性,很难从机理方面对其生产过程进行故障诊断,因此利用钢管水压试验系统过程变量多、打压速度快、短时间内能够产生大批数据信息的特点,采用基于数据的多向Fisher判别分析(MFDA)方法对其进行故障诊断。在建立MFDA模型之前,先采取多向独立成分分析(MICA)方法去除变量之间的相关性,并且提取少数驱动过程本身的关键变量,经过MICA变换后的数据用以建立MFDA模型可以提高故障诊断精度。综上,本文提出了一种基于MICA-FDA的方法用于水压试验机打压过程的故障诊断。采用水压试验机生产过程的几类故障数据对该方法进行验证,结果表明该方法具有很好的故障诊断性能。
- 胡学发王姝王福利何大阔
- 关键词：水压试验机故障诊断FISHER判别分析
- 基于时间动态因果图的复杂工业过程故障预测方法被引量：1
- 2024年
- 故障预测技术有力地保证了生产过程的平稳有序和人员安全.但在实际操作过程中,过程数据的定性与定量信息并存,模型较为复杂.此外,在生产过程中,利用在线收集的数据进行故障预测时存在时序延迟问题.对此,建立一种基于时间动态因果图(TDCD)的故障预测模型.在模型建立过程中,提出参数的延迟时间间隔学习算法,即移动搜索最大信息系数(MIC)算法,充分考虑了时序方面的延迟问题.在推理过程中,加入趋势分析和延时信息排序以优化推理过程,减少因延迟时间造成的故障误报率.最后,使用某浮选过程因果图网络进行算法验证,并将所提出的策略应用于湿法冶金浸出过程,与单值/多值不确定动态因果图进行对比,以表明故障预测策略的先进性和有效性.
- 王姝魏楠孟思彤王福利
- 关键词：湿法冶金故障预测
- 一类时滞系统的模糊跟踪控制及其仿真被引量：2
- 2006年
- 研究了一种基于模糊T-S模型的非线性时滞系统模糊跟踪控制问题。首先利用模糊T-S模型对不确定非线性系统进行模糊建模,然后在此基础上研究了模糊系统在状态可测与不可测的情况下的模糊跟踪问题。控制器的设计避开了复杂的精确反馈线性化与自适应方法。采用本方法,可将控制器的设计问题转化为求解线性矩阵不等式问题,再利用凸优化技术可将其有效地解决。因此该方法既简单又实用,并且通过仿真实例说明了它的有效性与正确性。
- 邓长辉王福利王姝桑海峰陆阳
- 关键词：模糊跟踪控制仿真LMIH∞性能指标模糊观测器
- 基于多时段MFDA的水压试验机故障诊断
- 由于水压试验机机理建模的复杂性，很难从机理方面对其生产过程进行故障诊断，因此利用钢管水压试验系统过程变量多、打压速度快，短时间内能够产生大批数据信息的特点，提出了基于多时段多向Fisher判别分析方法用于水压试验机打压过...
- 钱惠江汪俭纪建军王姝
- 关键词：故障诊断水压试验机多时段
- 文献传递
- 多模态过程的全自动离线模态识别方法被引量：18
- 2016年
- 多模态是复杂工业生产过程的普遍特性.不同模态具有不同的过程特性,需要建立不同的模型,因此离线建模数据的模态划分与识别是整个多模态过程建模的关键问题之一.目前,常用的聚类算法需要对其结果进行人工分析和后续处理,无法真正实现多模态过程的全自动模态识别.因此,本文提出一种全自动的多模态过程离线模态识别方法.首先通过宽度为H的大切割窗口对数据进行切割,利用改进的K-means聚类算法对窗口单元进行聚类;根据聚类结果,对稳定模态淹没现象进行处理,得到模态的初步划分结果;最终,利用小滑动窗口L,对稳定模态及过渡模态交接区域进行细划分,准确定位稳定模态与过渡模态的分割点.算法实现了多模态过程的全自动离线识别,并给出合理有效的识别结果.仿真分析表明此方法能够实现模态的自动识别,且识别结果准确.
- 张淑美王福利谭帅王姝
- 关键词：模态识别全自动
- 改进的基于数据重构的KPCA故障识别方法被引量：4
- 2012年
- 核主元分析(KPCA)方法相对于主元分析(PCA)方法在非线性过程监测方面具有一定的优势,但是KPCA很难找到由特征空间到原始空间的逆映射函数,这给基于KPCA的故障诊断带来了很大的障碍.为此,在KPCA故障数据重构方法的基础上,对故障识别指标进行改进.改进后的方法既能够识别单变量引起的故障,又能识别多变量引起的故障,而且减少了指标计算过程中的运算量,避免了传统故障识别方法只能实现单变量故障追溯的缺陷.将提出的故障识别方法在田纳西过程中进行了仿真研究,结果表明所提方法的有效性.
- 王姝冯淑敏常玉清王福利
- 关键词：数据重构KPCA故障识别非线性
- 时段划分的多向主元分析间歇过程监测及故障变量追溯被引量：21
- 2011年
- 针对间歇过程的多时段特性,提出一种生产过程操作时段划分方法.该方法利用反映过程特性变化的负载矩阵以及主成份矩阵的变化实现了间歇过程子时段的两步划分.提出了基于加权负载向量夹角余弦的负载矩阵相似性度量以及基于加权奇异值变化的奇异值矩阵相似性度量方法,以更客观的反映负载矩阵以及奇异值矩阵的相似性,进而更准确的判断过程特性的变化.根据同一操作子时段的过程特性,其负载矩阵和奇异值矩阵相似性较大的特点,实现了生产过程的子时段划分.将基于子时段划分的多向主元分析(MPCA)建模应用于三水箱系统的在线监测和故障变量追溯,实验结果验证了该方法的有效性.
- 王姝常玉清杨洁王福利冯淑敏
- 关键词：主成份分析
