基于谱聚类特征向量分析的模态划分方法

在实际生产过程中,过程数据的多模态特性会对数据建模产生一定的影响,进行模态划分有利于获取精确的模型。目前常用的模态划分方法,如k-means、c-means等聚类方法,在有过渡过程的模态划分应用中,有时不能得到理想的结果。本文提出了一种通用的模态划分方法,以谱聚类算法中相似矩阵的特征向量分析为基础,基于相似矩阵的特征向量与其所包含的聚类信息的关系,使用高斯曼哈顿距离构造模态标签,并用小窗口思想实现动态多模态过程的模态划分。通过对稳态与带过渡过程的多模态数据的实验验证了该算法的有效性。     

基于高斯混合模型的多模态过程监测

本文针对多模态复杂过程的多变量、多工序、变量时变性以及模态转换时间不确定等多种特性,提出基于高斯混合模型的多模态过程监测算法;针对离线数据没有模态标签的问题,提出离线数据分类算法;针对在线数据无法对应模态类型的问题,提出在线数据模态识别算法.并在以上方法的基础上建立多模态过程监测模型,以连续退火机组为背景,利用实际生产...     

基于高斯混合模型的多模态过程监测

本文针对多模态复杂过程的多变量、多工序、变量时变性以及模态转换时间不确定等多种特性,提出基于高斯混合模型的多模态过程监测算法;针对离线数据没有模态标签的问题,提出离线数据分类算法;针对在线数据无法对应模态类型的问题,提出在线数据模态识别算法。并在以上方法的基础上建立多模态过程监测模型,以连续退火机组为背景,利用实际生产过程数据验证了算法的有效性。     

基于局部特征的多模态过程监控方法

多模态过程中各个模态均有不同的特征,因此模态数据的局部特征比全局特征更能有效、合理地表征实际化工过程。为利用多模态数据的局部特征,提出了基于数据局部特征的多模型方法(LFMM)用于多模态过程的监控。首先,离线阶段考虑到数据间的时序信息以及数据特征,利用不同时间窗内数据的变异系数(CV)完成多模态数据集的聚类;然后,考虑到不同模态的数据在空间分布上具有不同的疏密性特征,建模阶段利用局部离群因子(LOF)算法计算数据在其模态数据集中的局部密度,监控时将在线数据的局部密度作为统计特征,并构造全局概率指标用于多模态过程监控;最后,通过田纳西伊斯曼(TE)过程验证了本文方法的有效性。     

档案管理中文本数据的增量多模态聚类方法

随着现代档案管理数据量的不断增长，有效地对档案文本进行聚类划分能够提升档案分类和检索的效率。文中提出2种增量多模态文本数据聚类方法，通过对文本内容进行多视角分析，融合挖掘文本的潜在主题特征，提升文本聚类的准确性。此外，设计文本聚类多模态增量学习模型，提升海量、动态文本划分的效率。在文本数据集上的实验结果表明，文中提出的增量多模态文本聚类方法优于单模态和多模态聚类算法，能够对文本数据进行有效划分。     

VMD参数优化及其在轴承故障特征提取中的应用

针对群优化算法对变分模态分解所需模态数和二次惩罚项参数寻优效率较低的问题,提出了快速局部均值经验模态分解的信号预处理方法.对预处理后的模态分量根据相似系数准则进行模态数预估,同时利用多评价指标选择二次惩罚参数.针对VMD对故障信号中存在的固有振动高频带分解效果较差的问题,利用自相关能量函数实现降噪和减小高频带的影响.通过仿真实验和实测轴承故障数据分析,并与群优化算法选择参数以及中心频率相近选取模态数的VMD分解效果相比,该方法能有效提取故障信号的特征频率.      

基于WDNS-SWNPE算法的间歇过程故障检测

针对间歇过程数据的多模态与动态特性共存带来的故障检测问题,提出一种基于加权双近邻标准化(WDNS)的稀疏加权邻域保持嵌入(SWNPE)算法.首先,在寻找样本双层近邻的基础上加权得到加权双近邻集,用加权双近邻集信息标准化样本,将多模态数据处理为单一模态分布,消除多模态中心点差异,解决多模态特性;然后,考虑到NPE算法不能...     

基于多模态共享网络的自监督语音-人脸跨模态关联学习方法

现有的语音-人脸跨模态关联学习方法在语义关联和监督信息方面仍然面临挑战,尚未充分考虑语音与人脸之间的语义信息交互。为解决这些问题,提出一种基于多模态共享网络的自监督关联学习方法。首先,将语音和人脸模态的特征映射到单位球面,构建一个公共的特征空间;接着,通过多模态共享网络的残差块来挖掘复杂的非线性数据关系,并利用其中权重共享的全连接层来增强语音与人脸特征向量之间的关联性;最后,使用K均值聚类算法生成的伪标签作为监督信号来指导度量学习,从而完成4种跨模态关联学习任务。实验结果表明,本文提出的方法在语音-人脸跨模态验证、匹配和检索任务上均取得了良好的效果,多项评价指标相较于现有基线方法提升1%～4%的准确率。     

基于EEMD和改进功率谱熵的船舶轴频电场检测

为了提高强海洋背景噪声中对微弱的船舶轴频电场信号的检测性能,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和窄带功率谱能量峰值熵比(EPER)特征的检测算法.首先,利用EEMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(IMF),并对其功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算了各子区间的一种改进功率谱熵特征——EPER;最后,通过分析轴频信号和环境噪声物理特征上的差异,结合K-均值聚类方法进行线谱子区间的提取,继而进行滑动检测.选用实测数据,与小波包熵滤波算法、小波阈值去噪算法、特征频段功率谱算法进行对比,处理结果表明所提算法具有更好的自适应性和检测性能.     

基于核独立元分析的非线性工业过程故障诊断

复杂工业过程的数据具有非高斯、非线性特性,在进行故障检测时,利用核独立元分析(kernel independent component analysis, KICA)方法能有效解决这一问题。然而,由于在处理数据时使用了核函数,无法将线性的贡献图方法直接用于故障诊断,因此采用一种基于改进KICA结合非线性贡献图的方法,对非线性工业过程进行故障检测与诊断。该方法利用基于超松弛因子的FastKICA方法建立监控模型,得到检测故障信息。在发生故障后,通过非线性贡献图法诊断故障变量。最后,选用带钢热连轧工业过程实测数据进行仿真,通过与传统贡献图方法比较,结果表明此方法能够对非线性数据进行有效可靠的故障检测和故障诊断,验证了非线性贡献图的有效性。     

基于海林格距离加权关键主元的流程工业故障检测研究

在采用主成分分析（principal component analysis,PCA）算法进行故障检测时,主元的选取及处理直接影响其故障检测的表现。对此,提出一种基于全变量表达（full variable expression,FVE）和海林格距离（Hellinger distance,HD）的故障检测方法。首先,利用FVE得到所有关键主元,即保留所有变量信息;然后考虑到与故障相关主元的重要性,定义基于海林格距离的变化率,用来衡量正常工况下主元与异常工况下主元的差异;对与故障发生更相关的主元进行加权,以突出与故障相关主元对于后续故障检测的影响;最后,考虑到降维后数据通常服从非高斯分布,利用改进的局部离群因子（local outlier factor,LOF）构建统计量,其相应控制限通过核密度估计（kernel density estimation,KDE）确定。数值实例及带钢热连轧实际生产数据验证了所提方法的有效性与优越性。     

四辊轧机热轧带钢板形的急停测量实验研究

结合国内某厂6机架热连轧精轧机组实际条件,选取典型产品制定了带钢轧制过程中板形急停后的测量实验方案.根据此方案进行了测量实验,得到带钢机架间板凸度实测值.结合轧制过程中各道次轧制力、弯辊力及辊形曲线等实际数据,采用基于影响函数法的四辊轧机辊系弹性变形软件针对该典型产品的板形控制过程进行计算,分析了轧辊平均凸度计算值与设定值之间存在偏差的原因.将带钢机架间横向厚度分布的计算值与实测值进行比较,二者吻合较好.     

热连轧主传动设备状态监测诊断网络化系统设计

针对某钢铁公司热轧板厂的热连轧主传动系统,设计开发了一套基于RS485总线与工业以太网的网络分布式设备状态监测与故障诊断系统.研究了网络化系统的结构、组成.解决了网络化系统中带RS485接口智能数据采集模块的通信,服务器、客户端、LED显示屏等通过以太网的通信,可编程控制器(PLC)和服务器构成的点对点的通信问题.实现了热连轧主传动系统24个径向跳动点和12个轴向窜动点实时信号的同步采集和数据库存储.该系统在现场运行良好,为轧机急停、传动跳闸及提高板材质量提供了可靠依据.     

冷连轧生产过程同步数据的建立与应用

针对冷连轧生产过程中现有的数据采集与分析系统的不足,结合某1450 mm五机架冷连轧机组仪表配置,提出了一种冷连轧机带钢段同步数据的建立方法.该方法主要包括快照数据建立和同步数据构建两个过程,可以将带钢轧制过程中实时采集的实测轧制参数映射到成品钢卷的长度上,通过同步数据可以查看每卷带钢在任意长度上的轧制数据.本文所提出的带钢段同步数据的建立方法已投入到某1450 mm冷连轧机组生产中,自投入运行后控制系统运行稳定,为快速诊断生产故障、分析成品钢卷质量提供了有力的手段.     

压力AGC与监控AGC相关性研究

在带钢轧制过程中,不同性质的多个厚度精度控制AGC系统同时存在,有可能在调节辊缝的方向上相互影响和干扰.理论证明,厚控系统的压力AGC和监控AGC在一定条件下存在相互独立的可能性.通过数学意义上的公式推导,针对AGC系统的实际控制流程,对某热轧机厚控系统的控制参数和结构的调整和改变,得以使此厚控系统实现控制意义上的解耦,并且经过理论推导和计算机仿真.结果表明,此厚控系统的压力AGC和监控AGC是相互独立的.     

热轧带钢板形(PFC)控制系统

为了提高热连轧板带的板形质量,必须有高精度的板形设定控制系统·通过对国内某厂2050mm热连轧机板形设定系统的分析,并对主要数学模型和控制原理进行了阐述,采用C++计算机语言对该系统进行了离线模拟·将模拟结果与实际测量结果相比较,验证了其设定值的正确性·通过模拟能够更加清晰地了解热连轧带钢的板形控制原理和方法,为提高带钢板形设定精度及进一步开发热连轧机的PFC系统奠定了基础     

热轧带钢平整机工作辊的不均匀磨损及其降低措施

以2 250 mm热轧带钢平整机为对象,对工作辊的不均匀磨损进行研究。通过测量发现其工作辊磨损具有“W”形的特征,并分析该磨损与热轧和冷轧平整磨损的异同。结合其磨损特点,构造磨损模式函数,采用遗传算法确定模型参数,得到可满足工程要求的磨损模型。利用该模型计算分析不同窜辊策略时工作辊的磨损情况,针对原策略的不足提出新的窜辊策略并进行工业试验。研究结果表明：不均匀磨损程度减小,工作辊服役期延长。     

热连轧带钢终轧温度控制样本跟踪策略

为了加强前馈控制在带钢终轧温度控制中的作用,提高机架间喷水冷却控制精度,分析了带钢在机架间运行过程中的速度变化规律,将带钢在精轧机架间的冷却过程划分为多个冷却计算单元,阐述了机架间微跟踪策略的原理,给出了合理的通条带钢机架间微跟踪方法.使用实验室已开发的热带终轧温度模拟运行软件,结合国内某厂现场数据,进行了机架间温度控制模拟计算,计算结果优于现场实测数据.     

基于核熵成分分析的热轧带钢自适应聚类分析

为提高热轧带钢力学性能离线检测的针对性和生产过程控制的实时性,提出利用聚类分析方法实现生产状态的聚类,对错分或离群样本进行力学性能的重点检测.常用的高斯核主成分聚类分析中假设数据服从正态分布,以方差大小提取核主成分,而实际生产数据分布复杂,拟采用核熵主成分分析,并自适应选取核参数和聚类数,实现生产状态的自适应聚类.利用实际生产数据进行方法验证,与核主成分聚类分析相比具有更好的聚类结果,聚类正确率从86.23％提高到96.51％,更加有效地提高了质量检测的针对性.