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基于自适应宽度学习算法的城市污水处理污泥膨胀识别
被引量：
1
1
作者
何政
李杰
+5 位作者
赵楠
陈行行
阜崴
顾剑
韩红桂
刘峥
《控制工程》
CSCD
北大核心
2024年第10期1856-1861,共6页
针对污水处理过程的污泥膨胀难以精准识别的问题,提出了一种基于自适应宽度学习算法(adaptive broad learning algorithm,ABLA)的污泥膨胀识别方法。首先,结合城市污水处理过程的运行数据,采用主元分析法选取与污泥体积指数(sludge volu...
针对污水处理过程的污泥膨胀难以精准识别的问题,提出了一种基于自适应宽度学习算法(adaptive broad learning algorithm,ABLA)的污泥膨胀识别方法。首先,结合城市污水处理过程的运行数据,采用主元分析法选取与污泥体积指数(sludge volume index,SVI)相关的特征变量;其次,建立了一种基于ABLA的污泥膨胀识别模型,利用自适应伪逆算法更新模型参数,提高了识别精度,并验证了模型的收敛性;最后,将所提模型应用于实际的污水处理过程中,利用污水处理厂的实际运行数据对其进行实验验证。实验结果表明,基于ABLA的污泥膨胀识别模型能够实现污泥膨胀的精准识别。
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关键词
城市污水处理
污泥膨胀
自适应
宽度学习算法
识别
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职称材料
融合集合经验模态分解与宽度学习的齿轮箱故障预警方法
被引量：
9
2
作者
杨锡运
邓子琦
康宁
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期1835-1843,共9页
为实现风力发电机齿轮箱的预测性维护,针对齿轮箱油温超温故障,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和宽度学习算法的融合预警模型。以健康状态下的齿轮箱数据为判别基准,首先对齿轮箱油温时序信号进行EEMD分解得到时频特性,再采用宽度...
为实现风力发电机齿轮箱的预测性维护,针对齿轮箱油温超温故障,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和宽度学习算法的融合预警模型。以健康状态下的齿轮箱数据为判别基准,首先对齿轮箱油温时序信号进行EEMD分解得到时频特性,再采用宽度学习算法,利用数据采集与监视控制系统数据对齿轮箱进行建模,分别以马氏距离和重构油温曲线与真实油温曲线的关联度为指标,从时间维度和相关变量维度评价齿轮箱的健康程度。通过计算两种算法的交叉熵将二者的预警结果融合,从而兼顾预警方法的准确性和快速性。对实际风场中齿轮箱油温超温故障发生前后记录的数据进行仿真分析,验证了EEMD变点与宽度学习算法的融合方法在齿轮箱油温超温早期故障预警上的可行性。
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关键词
风电机组
宽度学习算法
集合经验模态分解
交叉熵
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职称材料
题名
基于自适应宽度学习算法的城市污水处理污泥膨胀识别
被引量：
1
1
作者
何政
李杰
赵楠
陈行行
阜崴
顾剑
韩红桂
刘峥
机构
北京城市排水集团有限责任公司
北京北排水环境发展有限公司
北京工业大学信息科学技术学院
北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2024年第10期1856-1861,共6页
基金
国家自然科学基金杰出青年科学基金资助项目(62125301)
中国博士后科学基金面上项目(2022M720319)
北京高校卓越青年科学家项目(BJJWZYJH01201910005020)。
文摘
针对污水处理过程的污泥膨胀难以精准识别的问题,提出了一种基于自适应宽度学习算法(adaptive broad learning algorithm,ABLA)的污泥膨胀识别方法。首先,结合城市污水处理过程的运行数据,采用主元分析法选取与污泥体积指数(sludge volume index,SVI)相关的特征变量;其次,建立了一种基于ABLA的污泥膨胀识别模型,利用自适应伪逆算法更新模型参数,提高了识别精度,并验证了模型的收敛性;最后,将所提模型应用于实际的污水处理过程中,利用污水处理厂的实际运行数据对其进行实验验证。实验结果表明,基于ABLA的污泥膨胀识别模型能够实现污泥膨胀的精准识别。
关键词
城市污水处理
污泥膨胀
自适应
宽度学习算法
识别
Keywords
Municipal wastewater treatment
sludge bulking
adaptive broad learning algorithm
identification
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
融合集合经验模态分解与宽度学习的齿轮箱故障预警方法
被引量：
9
2
作者
杨锡运
邓子琦
康宁
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
北京广利核系统工程有限公司
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期1835-1843,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51677067)。
文摘
为实现风力发电机齿轮箱的预测性维护,针对齿轮箱油温超温故障,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和宽度学习算法的融合预警模型。以健康状态下的齿轮箱数据为判别基准,首先对齿轮箱油温时序信号进行EEMD分解得到时频特性,再采用宽度学习算法,利用数据采集与监视控制系统数据对齿轮箱进行建模,分别以马氏距离和重构油温曲线与真实油温曲线的关联度为指标,从时间维度和相关变量维度评价齿轮箱的健康程度。通过计算两种算法的交叉熵将二者的预警结果融合,从而兼顾预警方法的准确性和快速性。对实际风场中齿轮箱油温超温故障发生前后记录的数据进行仿真分析,验证了EEMD变点与宽度学习算法的融合方法在齿轮箱油温超温早期故障预警上的可行性。
关键词
风电机组
宽度学习算法
集合经验模态分解
交叉熵
Keywords
wind turbine
width learning algorithm
ensemble empirical mode decomposition
cross entrop
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应宽度学习算法的城市污水处理污泥膨胀识别
何政
李杰
赵楠
陈行行
阜崴
顾剑
韩红桂
刘峥
《控制工程》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
融合集合经验模态分解与宽度学习的齿轮箱故障预警方法
杨锡运
邓子琦
康宁
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022
9
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职称材料
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引证文献
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