带变遗忘因子的自适应子空间预测控制器设计

针对实际工业过程具有非线性、时变和多变量的特点,提出一种数据驱动的带有变遗忘因子的自适应子空间预测控制方法。该方法将在线子空间辨识与模型预测控制相结合,同时利用期望输出值与实际输出值的误差实现变遗忘因子的自适应更新,并根据当前变遗忘因子构造了过去与将来的Hankel矩阵,从而实现了预测模型的在线更新,提高了控制器对非线性时变特征的辨识灵敏度和适应能力。最后,利用该控制器对四容水箱对象进行仿真研究,验证了算法的有效性。     

基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法

化工过程监控数据存在非线性特点,且过程常常运行于多个模态,针对该类问题,提出基于相对等距离映射(relative isometric mapping, RISOMAP)的过程故障检测方法,该方法采用相对测地距离构造高维空间的距离关系阵,运用多维尺度变换(MDS)计算其低维嵌入输出,从高维数据中提取子流形信息和残差信息分别构造监控统计量进行故障检测,同时运用核ridge回归在线计算测试数据的低维输出,核矩阵通过综合相似度进行更新。数值算例和TE过程的仿真结果表明,RISOMAP方法可以更为有效地实施故障检测,故障检测的灵敏度较高,同时也为基于流形学习的多模态过程故障检测的实施提供了一条思路。     

稀疏核局部保持投影及其在非线性过程故障检测中的应用(英文)

Locality preserving projection (LPP) is a newly emerging fault detection method which can discover local manifold structure of a data set to be analyzed, but its linear assumption may lead to monitoring performance degradation for complicated nonlinear industrial processes. In this paper, an improved LPP method, referred to as sparse kernel locality preserving projection (SKLPP) is proposed for nonlinear process fault detection. Based on the LPP model, kernel trick is applied to construct nonlinear kernel model. Furthermore, for reducing the computational complexity of kernel model, feature samples selection technique is adopted to make the kernel LPP model sparse. Lastly, two monitoring statistics of SKLPP model are built to detect process faults. Simulations on a continuous stirred tank reactor (CSTR) system show that SKLPP is more effective than LPP in terms of fault detection performance.     

步长自适应ICA在地震信号去噪中的应用

提出一种基于改进相对梯度独立分量分析（ICA）的叠前地震信号去噪方法。建立ICA的步长函数与信号相依性测度之间的非线性关系,根据信号的分离状态自适应调节步长函数;在分离矩阵的更新公式中引入动量项,削弱步长函数快速减小对分离矩阵更新的影响;将改进ICA模型应用于叠前地震信号去噪处理中。实验结果表明,改进的变步长ICA算法可以有效地压制叠前地震记录中的随机噪声,并且能很好地保护有效地震信号。     

基于递推PLS核算法的软测量在线学习方法

针对过程的动态时变特性,提出一种基于PLS核算法的软测量在线学习方法。该方法利用PLS核算法,通过递推学习具有代表性的新样本来改善模型的适应能力,较NIPALS算法具有更高的计算效率;并采用一种同时考虑输入和输出信息的相似度准则,有选择地删除一个或多个冗余样本,更有效地构建了训练样本集。工业聚丙烯熔融指数的软测量建模研究表明,本文提出的方法能够快速有效地跟踪牌号切换中熔融指数的变化。     

电能计量监测系统的应用与研究

根据电网目前的信息化建设现状,研究电网可视化计量信息在线监测。采用MVC软件项目设计模式、AAF（Advanced Application Framework）框架和Jelly的界面定制技术,实现电网计量信息的可视化处理,电网计量信息上线设备监测、母线监测和线路监测,满足了电能计量系统故障处理的业务需求。     

用图像相关系数和图像方差分析电阻层析测量反演算法的性能

根据不同两相流流型下获得的电阻抗层析测量结果,用图像相关系数和图像方差两个技术参数分别考察了线性反投影算法(LBP)、改进牛顿-拉夫逊类算法(MNR)、基于遗传算法的LBP-MNR-GA组合算法的反演能力.仿真表明,LBP对简单流型有较快和较好的反演能力,MNR反演复杂流型的能力比LBP强,LBP-MNRGA组合算法的反演能力最强.     

基于OPC技术的DCS仿真培训系统的实现

利用瘦客户端的工控软件来开发仿真培训系统,可以大大降低开发的难度和提高开发速度和开发质量。该文介绍了利用OPC技术实现数学模型软件和工控软件的数据接口。OPC技术使得仿真系统在数据传输速度、安全性和可靠性方面都有了很大的提高。     

一种基于KPCA的非线性故障诊断方法

介绍了一种非线性故障检测方法———核主元分析法(KPCA),通过核函数来完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间.在特征空间中使用PCA计算主元,构造T2和SPE统计量检测过程故障的发生.提出了一种KPCA贡献图计算方法,根据测量变量和非线性主元的相关性,计算测量变量的贡献量绘制贡献图,用于故障变量的分离.仿真结果表明,KPCA方法可以比PCA方法更加迅速的检测到故障的发生,利用KPCA贡献图可以较好的辨识出故障变量.     

基于自适应多向独立成分分析的间歇过程监控的研究

针对间歇过程批次与批次之间,操作条件缓慢变化的特性,提出一种基于自适应多向独立成分分析(MICA)的监控算法。该方法首先用MICA法建模,然后在历史数据集中加入新的正常批次并剔除最早批次,逐渐更新模型,同时引入遗忘因子,提高对新过程特性的适应性。青霉素发酵过程的仿真结果表明,自适应MICA比MICA更准确地描述过程行为,并有效减少检测故障时的误报。