浙江省自然科学基金(Y1080406)
- 作品数：4 被引量：33H指数：3
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- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程理学更多>>
- 基于动态主元分析的空分过程异常工况在线诊断
- 空分过程异常工况的在线诊断对于保证空分产品质量、降低"氮塞"等故障的发生率和减小故障损失有着重要的实用价值。主元分析(PCA)是一种数据驱动的统计建模方法,已广泛应用于复杂工业过程的运行状态监控和故障诊断,然而,传统的P...
- 王静媛邵之江纪彭姚科田陈智强
- 关键词：氮塞动态主元分析
- 文献传递
- 空分过程变量预测的多变量时间序列分析方法被引量：1
- 2010年
- 氮塞是空分过程的常见故障,粗氩塔冷凝器出口氩气含氩量是工业现场中指示氮塞是否发生的关键变量,对该变量进行准确的预测可以使氮塞故障的报警时间提前。本文采用多变量时间序列相空间重构的方法,建立了粗氩塔冷凝器出口氩气含氩量和其它过程变量之间的一步线性回归预测模型,以迭代方式获得多步预测的结果,并利用滑动窗口实现了模型参数的在线修正。通过某钢铁公司空分装置实际数据的建模与仿真,分析了相空间重构时嵌入维数以及预测步数的选取对最终预测结果的影响,即预测均方误差与嵌入维数成反比,与预测步数成正比。仿真结果同时表明,本文建立的模型能够较为准确地对空分过程关键变量进行预测,预测提前时间在4～5分钟之间。
- 卢斌彰赵豫红谢飞
- 关键词：相空间重构
- 基于集结策略的预测控制简化算法
- 预测控制由于系统约束的存在,常常需要为了保证稳定性增加在线优化变量,导致计算量增加,无法满足系统实时性的要求。本文分析了集结策略,将具有衰减形式的集结策略引入到动态矩阵算法中,通过一个集结矩阵将原优化变量和集结后的优化变...
- 朱娜娜周立芳殷雪马正强
- 关键词：预测控制
- 文献传递
- 基于动态主元分析的空分过程异常工况在线诊断被引量：7
- 2010年
- 空分过程异常工况的在线诊断对于保证空分产品质量、降低"氮塞"等故障的发生率和减小故障损失有着重要的实用价值。主元分析(PCA)是1种数据驱动的统计建模方法,已广泛应用于复杂工业过程的运行状态监控和故障诊断,然而,传统的PCA方法不能够反应数据的动态特性。动态主元分析(DPCA)作为1种将传统PCA推广到多变量动态过程的方法,其时滞长度的确定是DPCA的关键点。本文应用动态主元分析(DPCA)方法建立了空分过程异常工况的在线诊断系统,并结合空分过程的故障诊断特性,对DPCA中时滞长度提出了可行的确定方法。实际运行效果表明该系统对故障的报警率为100%,误报率约4%,证明了文中所建立的诊断系统的有效性及文中所提出的对于复杂连续生产系统确定DPCA时滞长度的方法的有效性及可行性。
- 王静媛邵之江纪彭姚科田陈智强
- 关键词：氮塞动态主元分析
- 基于凹点匹配的重叠图像分割算法被引量：21
- 2010年
- 针对图像处理中多个颗粒重叠的问题,提出了1种利用重叠区域边界寻找凹点来分割重叠图像的算法。算法利用Canny边缘检测获得重叠区域的边界轮廓,对于边缘检测所得边界存在断裂的情况,首先进行连续边界轮廓的恢复;然后在获得的连续边界轮廓上寻找凹点,将相邻的凹点视为1个凹点群,取其中凹陷最显著的点作为待匹配凹点,并赋以一定的权值;再根据凹点匹配条件对待匹配凹点进行匹配,将成功匹配的凹点对作为分割点对。对多幅模拟图像和PTA晶体图像的分割结果表明,算法不仅适用于颗粒形状规则、大小差异较小颗粒的重叠情况,对于狭长颗粒和大小差异明显颗粒的重叠情况也有良好的分割效果。
- 韦冬冬赵豫红
- 关键词：图像分割边缘检测PTA
- 多速率预测控制系统最优采样周期的研究
- 采样周期是数字控制系统中的重要参数,对系统有着多方面的影响。本文针对多输入——多输出的系统,采用动态矩阵预测控制算法,建立了基于动态矩阵的输入多速率模型;采用遗传算法对输入多速率下采样周期进行了优化选取,并针对一类快慢耦...
- 马爱良周立芳
- 关键词：动态矩阵采样周期遗传算法
- 文献传递
- 一种基于凹点匹配的重叠图像分割算法
- 针对图像处理中多个颗粒重叠的问题,提出了一种利用重叠区域边界寻找凹点来分割重叠图像的算法。算法利用canny边缘检测获得重叠区域的边界轮廓,对于边缘检测所得边界存在断裂的情况,首先进行连续边界轮廓的恢复;然后在获得的连续...
- 韦冬冬赵豫红
- 关键词：图像分割边缘检测PTA
- 文献传递
- 基于数据驱动技术和工艺机理模型的PTA生产过程软测量建模方法被引量：4
- 2010年
- PTA生产过程物耗指标和质量指标实时准确的监控,是PTA生产企业降低生产成本、提高市场竞争力的重要途径。现存的PTA工艺机理模型无法实时有效地对PTA生产过程进行监控,本文提出了1种基于数据驱动技术和工艺机理模型的软测量建模方法,通过采用主元分析和模糊C均值聚类(PCA-FCM)算法将PTA历史工况进行分类,建立BP神经网络和偏最小二乘(PLS)的组合多工况模型,对PTA生产过程的物耗指标和质量指标进行预测。以某化工厂的投运效果分析,该方案有效地对PTA重要指标作了实时准确的预测,其中质量指标4CBA的相对误差控制在3%左右,有效地帮助现场操作人员将生产装置稳定运行在较优工况点。
- 姚科田邵之江陈曦纪彭蒋鹏飞
- 关键词：主元分析模糊C均值聚类偏最小二乘
