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1.
复杂化工过程的观测数据往往同时包含非线性和强动态特性,而传统的化工过程软测量方法无法准确提取观测数据的非线性动态特征,以至影响数据建模和质量预报的准确性。提出了一种基于变分自编码器的深度融合特征提取网络(deep fusion features extraction network, DFFEN)。在变分自编码器框架下,通过构建潜隐特征信息传递通道,提取非线性动态潜隐变量。并利用自注意力机制(self-attention)融合关键的隐层信息,优化因信息传递通道过长而导致的潜在特征被遗忘的问题。此外,在后端网络构建潜隐变量和关键质量变量之间的回归模型,以实现关键质量变量的预报。最后,通过数值案例和实际的合成氨过程验证了所提出的DFFEN模型的可行性和有效性。 相似文献
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5.
为了利用多变量统计过程控制在故障检测上的优势以及克服其在故障辨识诊断上的缺陷,提出一套新的用于化工过程的故障检测和自学习辨识算法.应用主元分析(PCA)实施故障检测并对故障数据运用PCA特征提取,提出3种基于主元分析-支持向量数据描述(PCA-SVDD)的模式判别方法来实现故障的自学习辨识:考虑故障辨识时可能出现的类分布重合问题,分析和比较了基于欧氏距离和归一化半径判别这2种方法,提出针对新型未知故障辨识的加权归一化半径判别法.通过对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究,说明了提出的故障检测和自学习辨识算法的可行性和有效性. 相似文献
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纸机定量横向分布控制是一个高维多变量工业控制系统,直接设计控制器存在着控制算法在线计算量大、难以实时实现的困难.本文通过引入新型的控制变量约束,对系统进行分块解耦,提出了控制算法的一种分散化并行实现策略,并给出了相应的多微处理机系统并行实现结构. 相似文献
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9.
根据能量采集应用于标签的特点,在能量采集模块与标签模块之间添加监测电路,并在高低2个阈值设置的基础上,提出能量采集与标签协同工作策略,低阈值选取原则是保证储能模块的储能能够保证标签一次广播,最大限度地防止标签进入掉电状态. 从标签设计目标要求的广播间隔与功率出发,根据环境中能够采集到的能量大小与标签不同状态下所需能耗的变化,推导出储能电容最优值、环境中应具备的射频(RF)输入功率最小值与最优值. 利用P2110B与CC2640R2F芯片设计了一个基于射频采集的标签进行验证,测试结果表明:采取该方法设计的能量采集标签可以实现能量采集模块和标签模块协同工作,当射频输入功率大于最优值时,标签能够进行持续的“休眠 ? 广播”循环工作,有效地防止标签陷入“能量死锁”,并可自适应地在不同工作状态下转换. 相似文献
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