导电复合纤维基柔性应变传感器的研究进展

为促进导电复合纤维在柔性应变传感器领域的应用,从导电材料和柔性基体的结合方式出发,对传感器的制备方法进行综述分析,其制备方法主要分为3类,包括导电材料/柔性基体匀质复合纤维、导电材料包覆柔性纤维和柔性基体包覆导电纤维.在此基础上,对3类导电复合纤维传感器的性能进行比较分析,总结了各导电网络的传感性能.分析发现纤维的形变...     

复杂工业过程运行优化与反馈控制

鉴于球磨机负荷参数在线监测对实现磨矿全流程运行优化与控制的重要性,对球磨机研磨机理数值仿真及磨机负荷参数软测量进行综述.首先,结合实际磨矿过程对磨机负荷进行描述,明确了磨机负荷及磨机负荷参数定义,结合其相互之间的机理模型给出磨机负荷检测的框架;接着,综述了面向球磨机研磨过程的数值分析现状,厘清不同类型球磨机研磨机理的差异性和基于数值仿真技术支撑磨机负荷参数软测量的可能性;然后,详细综述了基于多组分机械信号进行磨机负荷参数软测量的方法和技术;最后,指出磨矿过程磨机负荷检测的发展趋势和需要解决的问题.可以看到,球磨机负荷参数难以采用常规方法予以解决,必须构建能够模仿领域专家动态认知与补偿机制的智能软测量模型并弥补其存在的不足,方可有效解决.

     

基于深度迁移学习的大雾等级智能认知方法研究

已有雾气检测模型存在缺陷以及深层神经网络优化存在困难。模仿人类认知模式,借鉴迁移学习和闭环控制理论思想,探索了一种基于动态交错组卷积的雾气等级智能认知方法。首先,构建交错组卷积层以降低卷积运算的通道冗余;其次,构建可区分性测度指标和认知决策信息系统,获取雾气图像多层次差异化简约特征空间数据结构;再次,设计深层随机配置网络分类器,构建具有强泛化能力的分类准则;最后,基于广义误差和熵理论,仿人类反复推敲比对的认知模式实时评测雾气等级认知结果的可信度,基于迁移学习机制实现雾气图像多层次差异化特征空间及其分类准则的自寻优重构,对可信度低的雾气图像进行再认知。15 000幅大雾图像的平均识别率为95.98%,实验结果表明,所用方法与其他算法相比,增强了模型的泛化能力,提升了模型的认知精度。     

城市固体废物焚烧过程炉温的鲁棒加权异构特征集成预测模型

针对城市固体废物(Municipal solid waste, MSW)焚烧过程, 数据具有异常值和特征变量维度高时, 炉温预测模型的准确性和泛化能力欠缺的挑战性问题, 提出一种鲁棒加权异构特征集成建模方法, 用于建立城市固体废物焚烧过程炉温预测模型. 首先, 依据焚烧过程机理将高维特征变量划分为异构特征集合, 并采用互信息和相关系数综合评估每组异构特征集合的贡献度; 其次, 采用基于混合t分布的鲁棒随机配置网络(Stochastic configuration network, SCN)构建基模型, 同时确定训练样本的惩罚权重; 最后, 设计一种鲁棒加权负相关学习(Negative correlation learning, NCL)策略, 实现基模型的鲁棒同步训练. 使用国内某城市固体废物焚烧厂的炉温历史数据, 对该方法进行测试. 测试结果表明, 该方法建立的炉温预测模型在准确性和泛化能力方面具有优势.     

城镇污水处理厂提标处理技术探讨

文章重点探讨了安徽省淮河流域、巢湖流域城镇污水处理厂进出水特性、提标处理技术路线,分析了城镇污水处理厂提标处理达一级A所需的工艺选择。在此基础上,提出了适合城镇污水处理厂提标处理的工艺流程和工艺单元的组合方式,及关键控制参数和设计选择重点。     

基于 Bagging 半监督深度森林回归的 二噁英排放浓度软测量

城市固废焚烧(MSWI)过程产生的副产品之一是被称为“世纪之毒”的二噁英(DXN),受限于其排放浓度检测技术难度以及时间与经济成本等因素,难以获得足量的有标记样本用于构建DXN排放浓度软测量模型。为有效利用现场控制系统采集的大量无标记样本,同时解决传统浅层学习模型泛化性能较差的问题,提出了基于Bagging半监督深度森林回归(DFR)的DXN排放浓度软测量方法。首先,基于Bagging机制以重采样原始标记数据集的方式获得多个训练子集,并构建具有差异性的多个随机森林(RF)模型;接着,将RF模型迭代更新、近邻集合选择和性能评估策略相结合用于获得高置信度伪标记样本;最后,基于伪标记和原始标记样本集构建DFR模型。采用北京某MSWI电厂的实际DXN检测数据验证了所提方法的有效性,结果表明,该方法的预测稳定性较好,其训练、验证和测试集的均方根误差分别为0.015 50、0.020 23和0.019 73。     

蒸汽蓄热器设计、运行与效益

<正> 蒸汽蓄热器是一种有效的节能设备。当用汽负荷低于锅炉蒸发量时,蓄热器可自动地吸收锅炉多余的蒸汽。反之。用汽负荷大于锅炉蒸发量时,蓄热器自动地释放出蒸汽。从而提高了锅炉运行效率。     

厨房电器怎么了——关于厨房电器的配套与消费需求探讨

从满足产品使用需求、产品品质需求进步到满足产品审美需求，再进一步到满足产品相互间协调配套的需求，让消费者体验到产品之间的和谐和完美。是企业服务意识的升华。也是将来厨电行业发展的方向。     

面向工业过程的图像生成及其应用研究综述

在面向工业过程的计算机视觉研究中, 智能感知模型能否实际应用取决于其对复杂工业环境的适应能力. 由于可利用的工业图像数据集存在分布不均、多样性不足和干扰严重等问题, 如何生成符合多工况分布的期望训练集是提高感知模型性能的关键. 为解决上述问题, 以城市固废焚烧(Municipal solid wastes incineration, MSWI)过程为背景, 综述目前面向工业过程的图像生成及其应用研究, 为进行面向工业图像的感知建模提供支撑. 首先, 梳理面向工业过程的图像生成定义和流程以及其应用需求; 随后, 分析在工业领域中具有潜在应用价值的图像生成算法; 接着, 从工业过程图像生成、生成图像评估和应用等视角进行现状综述; 然后, 对下一步研究方向进行讨论与分析; 最后, 对全文进行总结并指出未来挑战.     

基于潜在特征选择性集成建模的二噁英排放浓度软测量

二噁英(Dioxin,DXN)是导致城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI)建厂存在“邻避现象”的主要原因之一. 工业现场多采用离线化验手段检测DXN浓度, 难以满足污染物减排控制的需求. 针对上述问题, 本文提出了基于潜在特征选择性集成(Selective ensemble, SEN)建模的DXN排放浓度软测量方法. 首先, 采用主元分析(Principal component analysis, PCA)分别提取依据工艺阶段子系统及全流程系统过程变量的潜在特征, 并依据预设贡献率阈值进行特征初选; 接着, 采用互信息(Mutual information, MI)度量初选特征与DXN间的相关性, 并自适应确定再选的上下限及阈值; 最后, 采用具有超参数自适应选择机制的最小二乘−支持向量机(Least squares — support vector machine, LS-SVM)算法建立多源特征的候选子模型, 基于分支定界(Branch and bound, BB)优化和预测误差信息熵加权算法进行集成子模型的优化选择和加权组合, 进而得到软测量模型. 基于某MSWI焚烧厂DXN检测数据仿真验证了所提方法的有效性.