褚菲
- 作品数：76 被引量：67H指数：5
- 供职机构：中国矿业大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程理学更多>>
- 基于KPLS的燃气-蒸汽联合循环变工况建模研究被引量：2
- 2010年
- 以宝钢电厂燃气-蒸汽联合循环发电机组为背景,在深入分析了联合循环机组变工况性能的基础上,为解决常规的机理建模方法主要关注机组在设计工况附近的性能而在机组运行点偏离设计工况较远时模型误差较大的问题,将基于机组运行特性曲线的机理模型和基于KPLS的数据模型相结合,建立了以大气温度/压力、燃料流量、冷却水温度/流量和汽轮机背压为输入,机组出力为输出的联合循环混合模型。基于核函数的偏最小二乘方法(KPLS),是将PLS和核函数理论相结合,提高了PLS方法的非线性处理能力。用基于KPLS的数据模型修正机理模型预测值与机组实测值的偏差,使得混合模型既能反映过程机理,同时又具有较高的精度。以宝钢电厂联合循环机组的历史运行数据为例,对单纯的机理模型与混合模型进行了比较。实验结果表明,与单纯的机理模型相比,混合模型的精度有较大提高。
- 褚菲王福利顾大为王小刚马鸣太
- 关键词：联合循环机组变工况混合模型KPLS
- 一种基于12导联和卷积神经网络的心电数据分类方法
- 一种基于12导联和卷积神经网络的心电数据分类方法，从PTB诊断心电数据库中获取12导联心电数据信号；利用小波变换去噪算法对步骤一中获取到的信号进行降噪处理；采用小波模极大值结合可变阈值法对步骤二中降噪处理的信号进行处理；...
- 褚菲李佳魏宇伦韦昊然杨思怡李明
- 文献传递
- 多级离心压缩机防喘模型与防喘控制策略被引量：6
- 2013年
- 以燃气-蒸汽联合循环发电机组煤气系统为背景,基于压缩机能量损失机理建立多级离心压缩机系统防喘控制模型,并利用改进自适应遗传算法辨识机理模型中难以准确获得的参数.基于此模型,制定相应的防喘控制线确定方法和防喘控制策略.将所建立的防喘模型和防喘控制策略应用于实际的煤气系统中,结果表明该防喘模型能准确预测多级离心压缩机的性能,所制定的防喘控制策略能有效防止喘振的发生,取得了满意的控制效果.
- 褚菲王福利王小刚董世建
- 关键词：离心压缩机改进自适应遗传算法防喘控制联合循环发电机组
- 基于ATL-BMA的非线性工业过程低成本建模方法
- 本发明提供了一种基于ATL‑BMA的非线性工业过程低成本建模方法，选取N组相似旧过程建模数据；收集新过程建模初始数据集；将新旧过程数据分别划分为两部分，并分别进行归一化处理；将N组旧过程数据转换成带有新过程信息的N组旧过...
- 褚菲朱安强丁珮宽陆宁云熊刚王军王福利马小平
- 基于核局部线性嵌入PLS的复杂工业过程运行状态评价方法
- 本发明公开了一种基于核局部线性嵌入PLS的复杂工业过程运行状态评价方法，包括离线建模、在线评价和非优原因追溯。首先使用KLLEPLS算法建立离线模型，该模型不仅能够提取与综合经济指标(CEI)相关性最大的特征，而且能够保...
- 褚菲莫双双郝莉莉许杨贾润达陆宁云刘炎王福利马小平
- 一种磨矿粒度的在线鲁棒正则软测量模型的建立方法
- 本发明公开一种磨矿粒度的在线鲁棒正则软测量模型的建立方法，包括以下步骤：S1，在磨矿过程变量中，选取与磨矿粒度相关性最高的五个过程变量作为输入变量，对磨矿粒度进行建模估计；S2，初始化在线鲁棒正则随机向量功能链接网络结构...
- 代伟胡金成李德鹏夏振兴褚菲杨瑞哲王雪松程玉虎马小平
- 文献传递
- 基于T-KPRM复杂工业过程运行状态评价方法及应用
- 本发明公开一种基于T-KPRM的复杂工业过程运行状态评价方法及其应用，方法结合了PRM和T-KPLS二者的优点，进一步分解KPLS的高维主元子空间和残差子空间：将与输出有关的部分与输出无关的部分分离开来，将有较大残差的部...
- 褚菲代伟马小平吴奇叶俊锋
- 文献传递
- 一种基于有机械联接的双永磁同步电机协调控制优化方法
- 本发明公开了一种基于有机械联接的双永磁同步电机协调控制优化方法，通过设计单永磁同步电机的控制算法、确定双电机驱动系统的同步控制结构、建立双永磁同步电机动态数学模型、将数学模型写成奇异摄动系统的形式、分解子系统、分解最优状...
- 杨春雨孟凡仪周林娜褚菲车志远
- 一种基于潜变量过程迁移模型的批次过程分层优化方法
- 一种基于潜变量过程迁移模型的批次过程分层优化方法，上层优化部分，利用DoDE方法在生产过程约束条件下产生涵盖全过程信息的样本点，通过在样本点对应条件下执行生产过程，得到相应的产品质量输出信息并依此建立全局RSM；通过求解...
- 褚菲王嘉琛汪一峰王浩然何大阔贾润达李康王福利马小平
- 文献传递
- 基于lasso和elastic net的宽度学习系统网络结构稀疏方法被引量：9
- 2020年
- 本文提出了一种基于lasso和elastic net的宽度学习系统(BLS)网络结构稀疏方法,将标准BLS目标函数中的L2范数分别替换为lasso和elastic net,利用这两种正则化技术来约束网络输出权重,衡量每个网络节点输出权重对预测的影响程度,将多余的节点进行剔除,提高了网络结构的稀疏性.通过对一些回归数据集进行实验,可以看到本文提出的方法在不损失预测精度的前提下,同时简化了网络结构.
- 褚菲苏嘉铭梁涛陈俊龙王雪松陈俊龙
- 关键词：网络结构
