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刘卓: 作品数：10 被引量：88H指数：5; 供职机构：东北大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金国家重点实验室开放基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程文化科学交通运输工程更多>>

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一种多尺度球磨机筒体振动频谱分析与建模方法被引量：8: 2015年; 针对基于传统快速傅里叶变换获得的单尺度筒体振动频谱难以有效揭示磨机研磨机理和筒体振动信号组成,以及现有文献中经验模态分解(EMD)技术预测精度低的问题,提出了基于偏最小二乘算法的多尺度筒体振动频谱分析与建模方法.该方法首先采用经验模态分解技术将筒体振动信号分解为具有不同时间尺度的内禀模态函数(IMF),接着通过傅里叶变换获得多尺度频谱,最后采用基于偏最小二乘算法的潜变量贡献率分析和选择不同尺度频谱,并建立融合不同尺度频谱的磨机负荷参数软测量模型.采用实验球磨机的实验数据仿真验证了所提方法的有效性.; 刘卓柴天佑汤健; 关键词：磨机负荷

基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量被引量：42: 2014年; 针对磨机筒体振动和振声信号组成复杂难以解释、蕴含信息存在冗余性和互补性、与磨机负荷参数映射关系难以描述等问题,提出了基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)技术和选择性集成学习算法分析筒体振动与振声信号组成,建立磨机负荷参数软测量模型的新方法.首先从机理上定性分析了筒体振动及振声信号组成的复杂性;然后采用EMD技术将原始信号自适应分解为具有不同时间尺度的系列组成成分,即本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF);接着在频域内基于互信息(Mutual information,MI)方法分析并选择IMF频谱特征;最后采用基于核偏最小二乘(Kernel partial least square,KPLS)建模方法、分支定界优化算法的选择性集成学习方法建立磨机负荷参数软测量模型,实现了多源多尺度频谱特征的选择性信息融合.基于实验球磨机的实际运行数据仿真验证了该方法的有效性.; 汤健柴天佑丛秋梅苑明哲赵立杰刘卓余文; 关键词：经验模态分解

基于更新样本智能识别算法的自适应集成建模被引量：17: 2016年; 选择表征建模对象特性漂移的新样本对软测量模型进行自适应更新,能够降低模型复杂度和运行消耗,提高模型可解释性和预测精度.针对新样本近似线性依靠程度(Approximate linear dependence,ALD)和预测误差(Prediction error,PE)等指标只能片面反映建模对象的漂移程度,领域专家结合具体工业过程需要依据上述指标和自身积累经验进行更新样本的有效识别等问题,本文提出了基于更新样本智能识别算法的自适应集成建模策略.首先,基于历史数据离线建立基于改进随机向量泛函连接网络(Improved random vector functional-link networks,IRVFL)的选择性集成模型;然后,基于集成子模型对新样本进行预测输出后采用在线自适应加权算法(On-line adaptive weighting fusion,OLAWF)对集成子模型权重进行更新,实现在线测量阶段对建模对象特性变化的动态自适应;接着基于领域专家知识构建模糊推理模型对新样本相对ALD(Relative ALD,RALD)值和相对PE(Relative PE,RPE)值进行融合,实现更新样本智能识别,构建新的建模样本库;最后实现集成模型的在线自适应更新.采用合成数据仿真验证了所提算法的合理性和有效性.; 汤健柴天佑刘卓余文周晓杰; 关键词：模糊推理

基于偏最小二乘算法的高维谱数据特征选择被引量：4: 2015年; 基于高维谱数据全部谱变量建立的软测量模型不但存在模型学习速度慢、泛化性和可解释性差等问题,并且难以揭示软测量模型所蕴含的物理含义和进行合理的物理解释等问题。对高维谱数据进行变量选择,降低输入变量维数一直是特征选择领域的热点问题之一。针对这些问题,提出了一种基于偏最小二乘(PLS)算法的高维谱数据特征选择方法。该方法首先分析了基于偏最小二乘算法的潜变量特征提取方法,然后,采用PLS算法分析了原始未标定谱数据的不同谱变量的灵敏度,计算从谱数据提取的不同潜在变量系数的平方和,最后结合球域准则和软测量模型精度基于优化求解的思路进行谱变量选择,进而实现高维谱数据特征的全局优化选择。采用近红外谱数据验证了所提方法的有效性。; 汤健贾美英刘卓乔勇赵立杰

强磁选过程智能优化控制仿真实验平台被引量：5: 2008年; 强磁选系统具有多变量强耦合、强非线性、工况变化频繁、精矿品位和尾矿品位不能在线连续检测等综合复杂性。为开展强磁选系统优化控制研究提供仿真实验环境,解决其工程化验证问题,建立了强磁选过程智能优化控制半实物仿真实验平台。详细介绍了各系统的组成及功能,该实验平台由模拟现场强磁选的虚拟对象系统、仪表与执行机构虚拟装置、PLC、监控系统和优化控制系统组成。并进行了实验验证,实验结果表明了强磁选过程优化控制仿真实验平台的有效性和可行性。; 刘卓刘金礼刘建昌; 关键词：优化控制仿真实验平台

拒绝平庸,挑战极限: 2018年; 在东北大学，有这样一个特殊的地方，东大人都亲切地称之为“机器人部落”。部落的主人正是东北大学机器入团队——Action，一群“正青春”的大学生。团队自成立以来，历经十数年的磨砺，已经发展为集竞赛一科研一产业于一体的团队。团队核心成员主要是来自信息学院、机械学院、计算机学院、软件学院的在校本科生，以全国大学生机器人大赛Robocon为主线，并积极参与各类大学生创新活动。; 康永刘卓; 关键词：平庸机器人

磨矿过程的球磨机研磨机理数值仿真及磨机负荷参数软测量综述被引量：15: 2018年; 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.; 汤健乔俊飞刘卓周晓杰余刚赵建军; 关键词：磨矿过程磨机负荷机械信号软测量

选择性融合多尺度筒体振动频谱的磨机负荷参数建模被引量：14: 2015年; 针对目前采用经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)得到的系列子信号构建的磨机负荷参数软测量模型泛化性能差、难以进行清晰物理解释,以及EMD算法存在的模态混叠等问题,本文提出了基于选择性融合多尺度筒体振动频谱的建模方法.首先采用EMD、集合EMD(ensemble EMD,EEMD)、希尔伯特振动分解(Hilbert vibration decomposition,HVD)共3种多组分信号自适应分解算法获得磨机筒体振动多尺度子信号的集合,接着通过相关性分析剔除虚假无关部分,然后再将与原始信号相关性强的那部分多尺度子信号变换至频域,进而更有利于构建这些多尺度频谱与磨机负荷参数间的映射模型,最后通过改进分支定界选择性集成(improved branch and bound based selective ensemble,IBBSEN)算法建立软测量模型,实现对多源多尺度筒体振动频谱的最优选择性信息融合.基于实验球磨机运行数据的仿真实验表明所提方法在模型可解释性和泛化性能上均优于之前研究所提出方法.; 汤健柴天佑丛秋梅刘卓余文; 关键词：信息融合软测量

基于数值仿真的磨机筒体虚拟振动信号生成方法: 维持球磨机运行在最佳负荷状态是实现磨矿过程运行优化与反馈控制的关键因素之一。基于磨机振动/振声等信号构建的数据驱动磨机负荷软测量模型因存在磨机研磨机理不清、标记样本不完备、模型不能合理阐释等问题而难以工业应用。针对这些问...; 汤健王科净刘卓余刚赵建军Junfei QiaoXiaojie Zhou; 关键词：磨机负荷数值仿真; 文献传递

理想臣服实践，勤恳铸就巅峰: 2019年; 2018年11月3日,东北大学创新创业学院里格外热闹,汇聚了数百名优秀学子的RoboMaster机甲大师赛东北大学校内选拔赛即将开始。一群人也正在这里紧张忙碌着,最后一次检查这场比赛的裁判系统、展示区设备、文化区布置等细致入微的地方。在今后的两天时间里,他们将全力为比赛保驾护航,为参赛的机器人爱好者们提供一个精彩绝伦的舞台。他们,来自同一个地方——东北大学T-DT团队!; 孙浩刘卓; 关键词：裁判系统选拔赛展示区文化区

刘卓

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