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。     

基于有效分类的多模态过程故障检测及应用

多模态的故障检测作为复杂的实际问题,得到越来越多的重视.围绕多模态的故障检测问题展开相应关键问题研究,首先提出一种基于K均值聚类算法结合聚类有效性指标求解出最佳模态数方法,通过数值仿真和带钢热连轧生产过程数据进行验证;然后利用模糊C均值算法对训练数据进行模态划分,针对不同模态,利用主成分回归方法建立相应的监测模型,实现对故障的有效检测;最后将该故障检测方法应用到带钢热连轧生产过程.仿真结果表明,不仅实现合理模态划分和识别,而且取得良好的检测效果.     

多模态过程过渡初期与末期的监测方法

针对多模态过程中的过渡模态监测问题,提出了一种基于高斯混合模型的多模型过程监测方法.在过渡初期与末期时,利用高斯混合模型,采用稳定模态与过渡模态联合监测的思路对其进行监测.通过仿真发现,此方法对于过渡模态尤其在过渡初期与末期,监测效果较好,具有一定的实用价值.     

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。     

一种适用于多模态过程监控的集成统计指标

具有多模态特性的工业过程的数据分布呈现出与单模态过程不同的特性。在构造监控指标时,不仅要能够概括每个模态内部的数据统计特征,还要充分考虑到不同模态之间的信息。传统的T~2和SPE统计量在多模态过程中可能无法实现这一目标。提出了一种融合多模态统计信息的全局监控统计量,在贝叶斯推论的框架下,通过对每个模态的局部马氏距离赋予相应权重来实现对多模态数据的描述。通过多模态的连续反应搅拌釜(CSTH)仿真实验,验证了全局监控指标的有效性和灵敏性。     

MC-CA:基于模态时序列耦合与交互式多头注意力的多模态情感分析

针对现有多模态情感分析模型对模态交互问题的忽视导致其性能受限的问题,提出一种基于模态时序列耦合与交互式多头注意力的多模态情感分析模型（MC-CA）。利用仿射变换耦合模态的情感信息和时序信息,使用交互式多头注意力机制获取模态间的交互信息,利用多通道情感预测方法综合全局与局部信息实现多模态协同训练。在多个公开数据集上的实验结果表明,该模型能够建立多模态数据之间的交互,在多模态情感分析任务中取得优异的性能。     

基于局部近邻标准化和主多项式算法的故障检测

针对工业过程的非线性和多模态特征,提出了一种基于局部近邻标准化(local neighborhood standard ization,LNS)和主多项式分析(principal polynomial analysis,PPA)结合的故障检测算法。首先,将样本数据通过局部近邻标准化(local neighbor standardization,LNS)算法,对每个样本构建k近邻数据集;然后应用k近邻数据集的均值和方差对当前样本进行标准化处理;最后使用PPA对已经标准化处理后的样本建模,计算出T2和SPE统计量,并确定控制限进行故障检测。LNS算法能够去除数据中的多模态特征,而PPA算法能够有效的处理非线性数据,因此LNS-PPA方法能够提高具有多模态非线性特征的工业过程故障检测能力。将该方法应用于多模态非线性数值例子和田纳西伊斯曼(TE)化工过程,并将测试结果与主元分析法(principal component analysis,PCA)、主多项式分析法进行对比,其结果能够有效验证LNS-PPA的优越性。     

多采样率主元分析的过程故障检测

针对多采样率过程监测问题,提出了一种基于多采样率主元分析的故障检测方法.该方法构建了一种重新采样机制,直接利用多采样率数据计算模型中的协方差矩阵,充分利用了样本中的大量不完整数据信息,减小了多采样率数据带来的偏差,给出了离线建模和在线故障检测算法.分别在数值平台和Tennessee Eastman(TE)工业平台进行了仿真分析.仿真结果表明,所提出的方法更适合多采样率过程的故障检测,效果良好.     

基于EMD的前后置滤波语音增强算法

针对低信噪比下语音增强困难的问题及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在语音增强中的有效应用,提出了一种基于EMD的前后置滤波语音增强算法.将含噪语音信号进行卡尔曼滤波后做EMD分解,采用能量阈值法判断出含有残余噪声的本征模态函数(IMF),对其小波变换后与其余IMF重构为最终的语音增强信号.实验表明,在输入信噪比为-10~5dB的不同噪声环境下,以时域分段信噪比及语音质量感知评测PESQ作为评价指标,效果均优于单独的EMD、小波软阈值法及卡尔曼滤波算法,是一种有效的语音增强算法.     

参数优化变分模态分解与LSTM的电力物资需求预测

国家电网物资采购管理水平不断提高,线上采购流程逐步完善,但仍存在由于采购计划预估不准导致招投标过程中,供应商利用招投标总标包机制进行价格博弈而造成电网公司采购成本增加,因此,建立准确有效的电力物资需求预测模型具有重要意义。针对电力物资序列的非稳定性、波动性和间歇性特点,提出一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与长短时记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)的电力物资需求预测方法,选取国网电商专区平台的典型电力物资,采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)参数优化的VMD对原始序列进行模态分解,将分解获得的各模态分量分别构建LSTM模型,最后将各模态的预测值叠加重构为电力物资的预测值。实验结果表明：所提电力物资需求预测方法较LSTM、EMD-LSTM、VMD-LSTM、PSO-VMD-LSTM、SSA-VMD-LSTM有更高的准确率,对电网物资采购预测具有一定实际意义。     

基于聚类的PCA和GRNN的CSI指纹定位算法

针对多径效应影响指纹定位算法中定位精度的问题,提出了一种基于聚类的主成分分析(principal compo-nent analysis,PCA)和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的信道状态信息(channel state information,...     

改进的矩形波串算法及在过程数据压缩中的应用

阐述了DCS系统中过程数据压缩的作用及特点 ,提出一种改进的矩形波串过程数据压缩方法 ,给出离线压缩、在线压缩及信号重现算法 ,通过实际数据进行离线仿真并分析算法的性能 ,同时介绍该算法在现场总线控制系统中的应用     

不同O2O模式下供应链服务质量控制

针对一个线上平台和一个线下服务商组成的供应链,考虑线上平台服务外包和线下服务商加盟的两种O2O模式,研究服务质量控制问题.构建两种模式下服务质量控制基本模型,分析服务价格弹性、服务质量成本系数、营销努力成本系数等对服务价格、服务质量和营销努力的影响.通过数值仿真分析集中和分散决策下的均衡解.研究结果表明:服务质量和营销努力水平与服务价格弹性负相关;线下服务商加盟模式中分散决策导致“双重边际化”效应;线上平台所获利润份额较小且进行分散决策时,线上平台选择服务外包模式,否则选择服务商加盟模式.     

基于工程应用案例的高原交通运输实践教学改革研究

基于工程应用案例的实践教学方法在工科教学体系中具有重要地位。在分析高原实际情况与交通运输专业教学改革需求的基础上,提出一种以工程案例为核心、理论与实际相互联动的工科教学模式。该模式适用于线上与线下2种教学方式,不仅可以辅助学生构建面向实践需求的理论知识体系、掌握工程经验,也能满足工程教育认证对交通运输专业学生能力的要求和西藏自治区未来发展需要。     

一种优化的VMD算法及其在语音信号去噪中的应用

针对非连续、 非平稳语音信号中含有噪声的问题, 提出一种基于参数优化的变分模态分解去噪算法. 首先, 利用灰狼优化算法搜寻变分模态分解算法的最优分解参数组合——分解模态数K和惩罚因子α, 通过使用获得的参数组合分解语音信号以获得K个特征模态函数分量IMF; 其次, 利用相关系数选择有效模态分量, 并用小波阈值处理无效模态分量; 最后, 重构小波阈值处理后的模态分量和有效模态分量以对语音信号进行去噪. 实验结果表明, 该算法与其他经典算法相比能有效提升信噪比, 降低均方误差, 提高语音信号的质量.     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在...