甘肃省科技支撑计划(090GKCA034)
- 作品数：8 被引量：55H指数：5
- 相关作者：赵小强王新明王迎刘悦婷陈仕彬更多>>
- 相关机构：兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃联合大学更多>>
- 发文基金：甘肃省科技支撑计划甘肃省自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术冶金工程更多>>
- 基于小波去噪与KPCA的TE过程故障检测研究被引量：11
- 2011年
- 针对化工过程复杂非线性,并且含有噪声和随机干扰的特点,提出利用小波去噪与核主元分析(KPCA)相结合的方法来进行故障检测,既可以达到去噪、抗干扰的目的,又可以将输入空间中复杂的非线性问题转化为特征空间中的线性问题,从而解决了主元分析(PCA)方法在非线性过程中性能差的问题。并将该方法应用于Tennessee Eastman(TE)化工过程模型,仿真结果表明其在故障检测方面明显优越于普通的PCA方法。
- 王迎王新明赵小强
- 关键词：故障检测核主元分析小波去噪TE过程
- 污水处理厂远程监控系统的设计被引量：14
- 2011年
- 污水处理现已成为人们广泛关注的热点之一,但由于其环境条件的特殊性,对其进行现场操作的难度极大,因此可靠性高、实时性强并且成本低廉的远程监控系统应运而生;针对甘肃省某城镇污水处理厂的实际需求,采用了PCC技术和组态王软件相结合的方式城市污水处理厂远程监控系统进行设计,使得污水处理系统能够远程监控现场设备运行状态和参数,并且该系统具有自动故障应急处理能力和网络通信能力;同时,对于系统的设计过程和设计方法进行了详细的分析,并通过对实际运行情况的分析证实该系统具有运行稳定、可靠、维护方便等优点,采用P4,2.8G处理器,拥有160G的存储空间,使用Windows2000Sever操作系统,并带有CP5611卡接口,能够实现与ProfiBus总线通讯的功能,解决了以往污水处理分散、复杂以及难于控制的缺点,提高了系统运行的稳定性,使得出水达到了国家二级饮用水的标准。
- 王迎陈仕彬朱洁
- 关键词：PCC组态王污水处理远程监控系统
- 基于改进核主元分析的TE过程故障诊断被引量：3
- 2010年
- 对于复杂非线性化工过程,传统的核主元分析(KPCA)方法在故障检测方面明显优越于普通的PCA方法,但存在故障辨识效果差的问题,而且实际得到的数据不可避免地带有噪声、随机干扰。针对此,提出一种改进的核主元分析方法,对数据进行小波去噪预处理,利用核主元分析方法进行故障检测,并利用计算核函数的偏导方法求取KPCA监控中每个原始变量对统计量T2和SPE的贡献率,根据每个变量对监控统计量贡献程度的不同,可以辨识出故障源。把上述方法应用到TE(Tennessee Eastman)化工过程,仿真结果表明该方法不仅能够去噪、抗干扰和准确检测故障,而且能够有效辨识故障。
- 赵小强王新明
- 关键词：故障辨识核主元分析小波去噪TE过程
- 基于小波去噪的FVS-KPCA故障检测方法被引量：3
- 2010年
- 对于复杂非线性系统,实际得到的数据不可避免地带有噪声、随机干扰,而传统的核主元分析(KP-CA)方法应用于大样本集的故障检测,要计算核矩阵K很困难。为此,提出一种小波去噪与特征矢量选择-核主元分析(FVS-KPCA)相结合的故障检测方法,首先对数据进行小波去噪,再采用特征矢量选择(FVS)与KPCA结合的方法能有效降低故障检测计算的复杂性。把上述方法应用到Tennessee Eastman(TE)化工过程,仿真结果表明该方法能有效地提高故障检测的速度。
- 赵小强王新明
- 关键词：故障检测小波去噪核主元分析TE过程
- 基于混沌和动态变异的蛙跳算法被引量：3
- 2012年
- 针对混合蛙跳算法SFLA(shuffled frog leaping algorithm)易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法首先用混沌的Tent序列初始化青蛙群体以增强群体的多样性,提高初始解的质量;再根据每只青蛙的群体适应度方差值选取不同的变异概率,有效增强了SFLA跳出局部最优解的能力。通过对6个经典函数的仿真测试,结果表明,新算法比SFLA和ISFLA1的寻优能力更强,迭代次数更少,解的精度更高。
- 刘悦婷
- 关键词：混合蛙跳算法全局最优
- 带有选择和自适应变异机制的混合蛙跳算法被引量：6
- 2012年
- 混合蛙跳算法易陷入局部最优,且收敛速度较慢。为此,提出一种带有选择和自适应变异机制的蛙跳算法。引入线性递减的动态惯性权重修正最差青蛙,按照一定的概率选择适应度值较优的青蛙代替较差青蛙,并对每只青蛙个体以不同概率进行自适应变异。仿真结果表明,该算法可以平衡全局搜索和局部搜索,寻优能力强、迭代次数少,解的精度较高,更适合高维复杂函数的优化。
- 刘悦婷
- 关键词：混合蛙跳算法自适应变异惯性权重全局最优
- 基于人工蜂群的模糊聚类算法被引量：6
- 2010年
- 针对模糊C-均值(FCM)聚类算法存在容易陷入局部极小值、对初始值和噪声数据敏感的缺点,提出一种基于人工蜂群(ABC)的模糊聚类算法(ABFM).该算法引入全局寻优能力强的人工蜂群算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点.实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好.
- 赵小强张守明
- 关键词：模糊C-均值聚类人工蜂群数据挖掘
- 基于PCA与KPCA的TE过程故障检测应用研究被引量：11
- 2011年
- 针对传统主元分析法(PCA)应用于复杂非线性的化工过程故障检测时存在性能差的问题,提出利用核主元分析法(KPCA)来进行故障检测的思想,从而将输入空间中复杂的非线性问题转化为特征空间中的线性问题。将上述方法应用于Tennessee Eastman(TE)化工过程模型,仿真结果表明,KPCA方法在复杂非线性化工过程故障检测方面的应用明显优于普通的PCA方法。
- 赵小强王新明王迎
- 关键词：故障检测非线性鲁棒性信噪比
