基于加权统计局部核主元分析的非线性化工过程微小故障诊断方法

传统统计局部核主元分析（statistical local kernel principal component analysis, SLKPCA）在构造改进残差时未考虑样本的差异性，使得故障样本信息易于被其他样本所掩盖，针对该问题，提出一种基于加权统计局部核主元分析（weighted statistical local kernel principal component analysis, WSLKPCA）的非线性化工过程微小故障诊断方法。该方法首先利用KPCA获取过程的得分向量和特征值并构建初始残差。然后设计了一种基于测试样本与训练样本之间距离的加权策略构建加权改进残差，对含有较强微小故障信息的样本赋予较大权值，以增强故障样本的影响。最后，采用基于测量变量与监控统计量之间的加权互信息构建贡献图以识别故障源变量。在连续搅拌反应釜和田纳西伊斯曼（Tennessee Eastman, TE）化工过程上的仿真结果表明,所提方法具有良好的微小故障检测与识别性能。     

空气室对往复泵管道系统脉动作用研究

上世纪前苏联和中国的水力采煤技术是利用较低压力的水射流冲击和运输作用，但随着水力采矿技术的推广应用，人们发现提高水压和合理设计喷嘴，可显著提高水射流的采矿效率。本文提出了一种新的高压脉冲水射流产生方式，利用空气室与管道液体共振来得到放大的压力脉冲，从而可以在相同的管道系统中得到更大的冲击力脉动，提高了冲击能量的转化效率，减小了系统设备的制造、运行费用，降低了能源消耗。     

JKMD-2.25×4型提升机卷筒和主轴装置计算机辅助分析

矿井提升设备是矿山生产的主要设备之一,是沟通井下生产与地表生产运输的纽带。矿井提升设备是一套复杂的机械—电气机组。所以,矿井提升设备是矿山生产中具有举足轻重作用的重要的大型设备。目前,国内外的提升机的发展方向是:发展落地式和斜井多绳摩擦提升机,研究其用于特浅井、盲井的可能性,以扩大其使用范围;采用新结构,以减少机器的重量;实现自动化和遥控,以提高提升工作的可靠性和生产效率。随着我国改革开放的不断深入和能源工业的不断发展,矿井向大型化、高产化和自动化方向发展。因此,开发技术先进、高效节能的多绳摩擦式提升机是当…     

面向新产品开发市场定位的一种聚类算法*

如何从海量的样本数据中挖掘出具有共性的顾客需求信息,帮助商家识别出潜在的客户群,并提高对市场活动的响应效率,是当前国内外市场研究的一个重点和难点。以新产品开发策划中的新产品市场定位为研究对象,提出了一种基于网格的聚类算法(meshbased clustering algorithm, MCA)。此算法可以在市场调查数据中深度挖掘顾客潜在需求,根据顾客评价对产品进行竞争性分析,采用积极的营销策略,不断挖掘新客户群体,从而为企业制定新产品开发战略和产品市场定位提供科学决策依据。     

基于双层局部KPCA的非线性过程微小故障检测方法

针对传统核主元分析（KPCA）方法难以有效检测微小故障的问题,提出一种基于双层局部核主元分析（double-level local kernel principal component analysis,DLKPCA）的非线性过程微小故障检测方法。该方法从变量和样本两个角度来挖掘数据内部的局部信息,以提高故障检测能力。首先,利用变量分块思想,基于不同变量与核主元之间互信息相关度的相似性,将所有过程变量划分多个局部变量块。然后,构建基于得分向量和特征值的残差函数以挖掘样本局部信息。最后利用贝叶斯融合策略对各块的结果进行融合。在田纳西-伊斯曼基准过程的仿真结果表明,在微小故障检测方面,本文所提方法具有比传统KPCA方法更好的故障检测性能。     

基于深度集成支持向量机的工业过程软测量方法

基于支持向量机(SVM)的软测量建模方法已经在工业过程控制领域得到广泛应用,然而传统支持向量机直接针对原始测量变量建立模型,未能充分挖掘数据的内在特征信息以提高预测精度。针对该问题,本文提出一种基于深度集成支持向量机(DESVM)的软测量建模方法。该方法首先利用深度置信网络(DBN)来对数据进行深层次的信息挖掘,提取出数据的内在特征,然后引入基于Bagging算法的集成学习策略,构建基于深度数据特征的集成支持向量机模型,以提升软测量预测模型的泛化能力。最后通过数值系统和真实工业数据对方法进行应用分析,结果表明本文提出的方法能够有效提升支持向量机软测量模型的预测精度,能够更好地预测过程质量指标的变化。     

基于ICA混合模型的多工况过程故障诊断方法

针对工业过程数据的多模态和非高斯特性,提出一种基于独立元混合模型（independent component analysis mixture model,ICAMM）的多工况过程故障诊断方法。该方法将独立元分析与贝叶斯估计结合,同时完成各个工况的数据聚类和模型参数求取,并建立基于贝叶斯框架下的集成监控统计量实时监控过程变化。在检测到故障后,针对传统的变量贡献图方法无法表征变量之间信息传递关系的缺点,提出基于信息传递贡献图的故障识别方法。该方法首先计算各变量对独立元混合模型统计量的贡献度,进一步通过最近邻传递熵描述故障变量之间的传递性,挖掘故障变量之间的因果关系,从而确定故障源变量和故障传播过程。最后对一个数值系统和连续搅拌反应釜（CSTR）过程进行仿真研究,结果验证了本文所提出方法的有效性。     

基于核规范变量分析的非线性故障诊断方法

提出一种基于核规范变量分析（KCVA）的非线性过程故障诊断方法．该方法使用核函数完成非线性空间到高维线性空间的映射，避免了高维空间中的数据处理和非线性映射函数的使用．在线性空间中使用规范变量分析（CVA）来辨识状态空闻模型，从数据中提取状态信息．3个监测量（Tr^2，Ts^2，Q）用来进行故障检测，同时使用贡献图分离故障变量，并判断故障原因．在CSTR系统上的仿真结果表明，KCVA方法比主元分析法（PCA）和CVA方法能更灵敏地检测到故障的发生，更有效地监控过程变化．     

CANBUS 2.0B在配电网自动化中的应用

配电网主干通信网均采用光纤自愈环或光纤以太网结构，通信协议采用IEC870—5—101规约。根据配电网终端信息量的不同，对大型开闭所或配电所，使用多台馈线终端单元监控全部信息，采用控制器局域网总线的现场总线技术实现馈线终端单元间隔层网络通信。控制器局域网总线的控制芯片SJA1000支持CAN2．0B协议，适用于具有多网络节点、需实时传输信息、能广播传输信息的配电网自动化终端层。     

在多项目管理人力资源调配中的病毒遗传算法

在分析多项目并行任务资源分配的研究现状基础上,针对企业多项目管理中有限人力资源配置这一核心问题,对人力资源限制下多项目任务调度的过程进行了数学描述,并采用基于病毒遗传算法的倒排法对多项目任务进行排程,力求在满足工期的前提下得出较优的工程解,实现多项目并行任务管理中人力资源的优化配置。