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基于料面视频图像分析的高炉异常状态智能感知与识别
被引量：
2
1
作者
朱霁霖
桂卫华
+2 位作者
蒋朝辉
陈致蓬
方怡静
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1345-1362,共18页
智能感知、精准识别高炉(Blast furnace,BF)异常状态对高炉调控优化和稳定运行至关重要,但高炉内部的黑箱状态致使传统检测方法难以直接感知并准确识别多种高炉异常状态.新型工业内窥镜可获取大量料面视频图像,为直接观测炉内运行状态...
智能感知、精准识别高炉(Blast furnace,BF)异常状态对高炉调控优化和稳定运行至关重要,但高炉内部的黑箱状态致使传统检测方法难以直接感知并准确识别多种高炉异常状态.新型工业内窥镜可获取大量料面视频图像,为直接观测炉内运行状态提供了全新的手段.基于此,提出一种基于料面视频图像分析的高炉异常状态智能感知与识别方法.首先,提出基于多尺度纹理模糊C均值(Multi-scale texture fuzzy C-means,MST-FCM)聚类的高温煤气流区域提取方法,准确获取煤气流图像,并提取煤气流图像多元特征;其次,提出基于特征编码的高维特征降维方法,结合自适应K-means++算法,实现煤气流异常状态的粗粒度感知;在此基础上,通过改进雅可比−傅立叶矩(Jacobi-Fourier moments,JFM)提取煤气流图像深层特征变化趋势,进而提出细粒度煤气流异常状态感知方法;最后,基于煤气流异常状态感知结果,结合料面视频图像,提出多级残差通道注意力模块(Multi-level residual channel attention module,MRCAM),建立高炉异常状态识别模型ResVGGNet,实现高炉煤气流异常、塌料和悬料的精准在线识别.实验结果表明,所提方法能准确识别不同的高炉异常状态且识别速度快,可为高炉平稳运行提供重要保障.
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关键词
高炉
料面图像
高炉
异常状态感知
高炉
异常
状态
识别
多级残差通道注意力模块
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职称材料
基于随机矩阵理论与Spiked模型的电力系统态势感知方法研究
被引量：
3
2
作者
叶新青
刘梦爽
+1 位作者
吕笃良
徐一晨
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
2022年第5期89-98,共10页
从数据驱动角度,结合随机矩阵理论(RMT)和Spiked模型,研究了电力系统异常状态感知方法和关键节点辨识方法.提出了基于样本协方差矩阵最大特征值(MESCM)的电力系统异常状态感知方法;在此基础上引入Spiked模型对其进行改进,实现了电力系...
从数据驱动角度,结合随机矩阵理论(RMT)和Spiked模型,研究了电力系统异常状态感知方法和关键节点辨识方法.提出了基于样本协方差矩阵最大特征值(MESCM)的电力系统异常状态感知方法;在此基础上引入Spiked模型对其进行改进,实现了电力系统异常状态的动态感知;以系统电压数据为原始数据,结合熵理论提取了数据有效信息,对电力系统网络的关键节点进行辨识.通过模拟分析和实际检测验证了该方法具有抗噪性能高、计算耗时少的优点,提高了电力系统异常状态感知模型的准确度和鲁棒性.该方法有效反映了电力系统异常状态的演化方向及其分布,可用于支持电力系统预防、检修和运维,辅助电力系统决策.
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关键词
随机矩阵理论(RMT)
异常状态感知
Spiked模型
样本协方差矩阵最大特征值(MESCM)
熵理论
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职称材料
题名
基于料面视频图像分析的高炉异常状态智能感知与识别
被引量：
2
1
作者
朱霁霖
桂卫华
蒋朝辉
陈致蓬
方怡静
机构
中南大学自动化学院
湘江实验室
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1345-1362,共18页
基金
国家重大科研仪器研制项目(61927803)
国家自然科学基金基础科学中心项目(61988101)
+1 种基金
国家自然科学基金(62273359)
湘江实验室重大项目(22XJ01005)资助。
文摘
智能感知、精准识别高炉(Blast furnace,BF)异常状态对高炉调控优化和稳定运行至关重要,但高炉内部的黑箱状态致使传统检测方法难以直接感知并准确识别多种高炉异常状态.新型工业内窥镜可获取大量料面视频图像,为直接观测炉内运行状态提供了全新的手段.基于此,提出一种基于料面视频图像分析的高炉异常状态智能感知与识别方法.首先,提出基于多尺度纹理模糊C均值(Multi-scale texture fuzzy C-means,MST-FCM)聚类的高温煤气流区域提取方法,准确获取煤气流图像,并提取煤气流图像多元特征;其次,提出基于特征编码的高维特征降维方法,结合自适应K-means++算法,实现煤气流异常状态的粗粒度感知;在此基础上,通过改进雅可比−傅立叶矩(Jacobi-Fourier moments,JFM)提取煤气流图像深层特征变化趋势,进而提出细粒度煤气流异常状态感知方法;最后,基于煤气流异常状态感知结果,结合料面视频图像,提出多级残差通道注意力模块(Multi-level residual channel attention module,MRCAM),建立高炉异常状态识别模型ResVGGNet,实现高炉煤气流异常、塌料和悬料的精准在线识别.实验结果表明,所提方法能准确识别不同的高炉异常状态且识别速度快,可为高炉平稳运行提供重要保障.
关键词
高炉
料面图像
高炉
异常状态感知
高炉
异常
状态
识别
多级残差通道注意力模块
Keywords
Blast furnace(BF)
burden surface image
BF anomalies perception
BF anomalies recognition
multilevel residual channel attention module(MRCAM)
分类号
TG54 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于随机矩阵理论与Spiked模型的电力系统态势感知方法研究
被引量：
3
2
作者
叶新青
刘梦爽
吕笃良
徐一晨
机构
浙江华云信息科技有限公司
国家电网新疆电力有限公司
出处
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
2022年第5期89-98,共10页
基金
国家电网公司科技研发项目(SGGSKY00FJJS2000201)
国网新疆电力有限公司电力科学研究院项目(新电发〔2019〕233号)。
文摘
从数据驱动角度,结合随机矩阵理论(RMT)和Spiked模型,研究了电力系统异常状态感知方法和关键节点辨识方法.提出了基于样本协方差矩阵最大特征值(MESCM)的电力系统异常状态感知方法;在此基础上引入Spiked模型对其进行改进,实现了电力系统异常状态的动态感知;以系统电压数据为原始数据,结合熵理论提取了数据有效信息,对电力系统网络的关键节点进行辨识.通过模拟分析和实际检测验证了该方法具有抗噪性能高、计算耗时少的优点,提高了电力系统异常状态感知模型的准确度和鲁棒性.该方法有效反映了电力系统异常状态的演化方向及其分布,可用于支持电力系统预防、检修和运维,辅助电力系统决策.
关键词
随机矩阵理论(RMT)
异常状态感知
Spiked模型
样本协方差矩阵最大特征值(MESCM)
熵理论
Keywords
random matrix theory(RMT)
abnormal state perception
Spiked model
maximum eigenvalue of the sample covariance matrix(MESCM)
entropy theory
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于料面视频图像分析的高炉异常状态智能感知与识别
朱霁霖
桂卫华
蒋朝辉
陈致蓬
方怡静
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于随机矩阵理论与Spiked模型的电力系统态势感知方法研究
叶新青
刘梦爽
吕笃良
徐一晨
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
2022
3
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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