童树鸿
- 作品数:14 被引量:170H指数:8
- 供职机构:哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程系更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术轻工技术与工程理学机械工程更多>>
- 纸浆浓度和打浆度联合实时测量被引量:2
- 1998年
- 提出一种测量纸浆浓度和打浆度的新方法,并介绍了基于此方法设计出的纸浆浓度和打浆度测量与控制系统的构成和实际运行情况。
- 葛升民何平童树鸿王树山陈弘一刘金良盛福杰
- 关键词:纸浆浓度
- 一种基于粗糙集理论的容错网络实现及其在故障诊断中的应用被引量:12
- 2000年
- 首先利用粗糙集理论对原始数据进行约简,并按一定的原则选取多个的简。然后在每一个约简的基础之上构建一个前馈子网络,并将多个子网综合成统一的容错前馈神经网络,达到对冗余信息的综合利用。通过对相应权值的训练调节,使网络的输出更精确合理。即,当某些量测信号丢失或难以获得时,可以通过其它不包含该量测信号的的简所构成的网络来进行正确的诊断,从而在信息不完备、不精确的情况下,仍保持较好的诊断性能。最后,通过对某液体火箭发动机泄漏故障检测的仿真,表明该容错网络可以满足高可靠性诊断场所的需要。
- 刘宜平沈毅童树鸿刘志言
- 关键词:液体火箭发动机故障诊断粗糙集理论容错网络
- 纸浆浓度控制系统的设计被引量:33
- 2002年
- 介绍了应用自整定PID控制的纸浆浓度控制系统的设计。首先建立纸浆浓度控制的数学模型,包括干扰和参数变化的分析,在此基础上进行了自整定PID控制器的设计。通过固定参数PID控制器和自整定PID控制器实际运行效果的比较,表明设计的自整定PID控制器具有很高的性能。实际运行结果表明,系统可以实现初次应用时控制参数自整定和过程参数变化情况下控制参数自整定,保证系统一直在最优状态运行。
- 葛升民童树鸿周斌
- 关键词:纸浆自动控制自整定PID控制
- 一种基于多级信息融合技术的系统故障诊断方法被引量:18
- 2000年
- 采用多级信息融合思想 ,利用系统故障症状的分散性 ,提出了一种新的系统故障诊断方法。首先 ,我们采用多传感器同源数据融合来保证量测信号的准确可靠 ;然后 ,利用同一故障在系统中的不同表现症状 ,采用模糊积分融合 ,融合输出为相对应的故障诊断结果。最后对燃气轮机的多部位故障诊断进行了仿真研究 ,结果较为理想。
- 刘宜平沈毅童树鸿刘志言
- 关键词:故障诊断系统可靠性神经网络信息融合
- 数据融合的模糊模型和算法研究被引量:34
- 2002年
- 提出了一种数据融合的模糊模型和算法 .该模型定义了容许函数对传感器输出信息的一致性进行度量 ,利用模糊测度对参与融合的传感器组的可靠性进行度量 ,使最终的融合结果是尽量可靠的传感器组提供的一致性较好的数据的综合 .该方法既能有效的处理冲突信息和传感器故障产生的错误信息 ,同时又保证了融合结果的精确性和可靠性 ,具有良好的容错性和稳健性 .既可用于信号层融合 ,又可用于决策层融合 .仿真结果表明 。
- 童树鸿沈毅刘志言
- 关键词:信息融合模糊逻辑数据融合传感器可靠性
- 基于聚类分析的模糊分类系统构造方法被引量:25
- 2001年
- 提出一种新的利用样本数据构造模糊分类系统的方法。首先对每一类样本进行聚类分析 ,提出一种自适应确定各类别聚类数目的迭代算法 ,从而实现对特征空间的划分。然后对每个特征子空间产生一条模糊规则 ,将所有的规则组合在一起形成初始模糊分类系统 ,并对该系统进行结构简化和参数优化 ,在系统结构尽可能简单的前提下 ,进一步提高系统的分类性能。最后利用该方法对二维特征空间的两类样本和 Iris数据样本进行分类。仿真结果表明 。
- 童树鸿沈毅刘志言
- 关键词:模糊规则模式识别模糊分类系统聚类分析
- 设备故障诊断的粗糙集方法研究被引量:17
- 2001年
- 针对设备的各种故障 ,利用粗糙集优越的约简理论 ,对系统的量测数据进行诊断规则提取与简化 ,并通过对多个约简表关键信息的综合 ,形成一种混合策略的诊断规则。它充分利用冗余信息 ,在信息丢失、不完备的情况下 ,仍能对设备进行正确的诊断。
- 刘宜平沈毅童树鸿刘志言
- 关键词:粗糙集方法故障诊断
- 纸浆浓度控制系统的参数调整被引量:3
- 1998年
- 介绍一种纸浆浓度控制系统参数调整的实用方法。
- 葛升民何平童树鸿
- 关键词:自动化纸浆
- 智能PID控制器在纸浆浓度控制系统的应用
- 该论文根据纸浆浓度控制系统的特点,即模型简单,但干扰和参数变化范围大的特点,控制器选用自整定PID.通过引入智能自整定技术,可以实现:在系统初始投入时,自动整定参数,省去人工系统测试、计算和设定等工作;在系统参数出现随机...
- 童树鸿
- 关键词:纸浆浓度智能控制自整定参数辨识
- 一种参数m在线优化的FCM改进算法被引量:7
- 2000年
- 采用模糊决策思想对 FCM( Fuzzy C- Means)聚类算法影响较大的参数 m提出一种在线自适应优化的方法。为了保证参数m的在线优化具有实际意义,必须首先解决FCM算法的初值选择问题,在此基础上进行参数m在线优化。它能有效地对数据进行聚类,自适应地决定聚类数目和参数m的最优选择。仿真结果表明此算法具有较好的聚类效果。
- 刘宜平沈毅童树鸿刘志言
- 关键词:FCM算法