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基于跨时空稳定因果动态贝叶斯网络的工业过程安全控制
1
作者
王建文
褚菲
+2 位作者
彭晨
曾国强
王福利
《自动化学报》
北大核心
2025年第9期2058-2071,共14页
因果关系挖掘对工业过程异常工况定位和控制方案推理至关重要.然而,传统的因果关系挖掘方法缺乏对时空动态变化的综合考虑,难以有效消除虚假因果关系.针对上述问题,提出一种基于跨时空稳定因果动态贝叶斯网络的工业过程安全控制方法.该...
因果关系挖掘对工业过程异常工况定位和控制方案推理至关重要.然而,传统的因果关系挖掘方法缺乏对时空动态变化的综合考虑,难以有效消除虚假因果关系.针对上述问题,提出一种基于跨时空稳定因果动态贝叶斯网络的工业过程安全控制方法.该方法利用稳定学习挖掘并优化不同时空数据分布下的因果一致性特征,确保所挖掘的因果关系在不同时空单元中具有稳定性.在此基础上,利用动态贝叶斯网络引入滞后节点,捕捉时序数据中的滞后依赖关系,刻画因果关系的时空演化特性并利用信息熵建立因果关系筛选机制.此外,采用基于协变量平衡的样本重加权技术,通过调整样本权重,使模型能够更准确地反映理想情况下的因果特性.最后,选取12种典型工况案例验证了方法的有效性.
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关键词
时空
因果
关系
挖掘
异常工况定位
安全控制
虚假因果关系
稳定学习
动态贝叶斯网络
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职称材料
应用变量因果序分析的符号有向图建模方法
被引量：
1
2
作者
黄信林
高建民
+1 位作者
高智勇
吕延庆
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期85-90,共6页
针对传统符号有向图(SDG)建模方法容易引入虚假因果关系的问题,利用因果序分析对系统各阶自含结构进行逐层分解,通过各阶变量完全子集迭代解析平衡结构变量的层级因果关系,以及典范式积分链的约简导出动态结构变量的层级因果关系,运用...
针对传统符号有向图(SDG)建模方法容易引入虚假因果关系的问题,利用因果序分析对系统各阶自含结构进行逐层分解,通过各阶变量完全子集迭代解析平衡结构变量的层级因果关系,以及典范式积分链的约简导出动态结构变量的层级因果关系,运用中间变量的衔接作用,结合变量系数辨识定性的因果影响效果,实现了平衡、动态及混合结构的线性系统SDG模型的构建.以串联存储系统为实例进行验证,结果表明该方法消除了以系统方程等式关系直接导出SDG模型引入的虚假因果关系,且辨识出多处潜在的因果关系,与传统的SDG建模方法相比,以该方法构建的SDG模型精度更高,而且完备性较好.
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关键词
SDG建模
虚假因果关系
因果
序分析
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职称材料
题名
基于跨时空稳定因果动态贝叶斯网络的工业过程安全控制
1
作者
王建文
褚菲
彭晨
曾国强
王福利
机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
矿冶过程智能优化制造全国重点实验室/矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室
上海大学机电工程与自动化学院
温州大学电气与电子工程学院
东北大学信息科学与工程学院
出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第9期2058-2071,共14页
基金
国家自然科学基金(62473369)
矿冶过程智能优化制造全国重点实验室/矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室开放课题(BGRIMM-KZSKL-2023-5)资助~。
文摘
因果关系挖掘对工业过程异常工况定位和控制方案推理至关重要.然而,传统的因果关系挖掘方法缺乏对时空动态变化的综合考虑,难以有效消除虚假因果关系.针对上述问题,提出一种基于跨时空稳定因果动态贝叶斯网络的工业过程安全控制方法.该方法利用稳定学习挖掘并优化不同时空数据分布下的因果一致性特征,确保所挖掘的因果关系在不同时空单元中具有稳定性.在此基础上,利用动态贝叶斯网络引入滞后节点,捕捉时序数据中的滞后依赖关系,刻画因果关系的时空演化特性并利用信息熵建立因果关系筛选机制.此外,采用基于协变量平衡的样本重加权技术,通过调整样本权重,使模型能够更准确地反映理想情况下的因果特性.最后,选取12种典型工况案例验证了方法的有效性.
关键词
时空
因果
关系
挖掘
异常工况定位
安全控制
虚假因果关系
稳定学习
动态贝叶斯网络
Keywords
Spatio-temporal causality relationship mining
abnormal condition localization
safety control
spurious causal relationship
stable learning
dynamic Bayesian network
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
应用变量因果序分析的符号有向图建模方法
被引量：
1
2
作者
黄信林
高建民
高智勇
吕延庆
机构
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期85-90,共6页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z441
2007AA04Z432)
文摘
针对传统符号有向图(SDG)建模方法容易引入虚假因果关系的问题,利用因果序分析对系统各阶自含结构进行逐层分解,通过各阶变量完全子集迭代解析平衡结构变量的层级因果关系,以及典范式积分链的约简导出动态结构变量的层级因果关系,运用中间变量的衔接作用,结合变量系数辨识定性的因果影响效果,实现了平衡、动态及混合结构的线性系统SDG模型的构建.以串联存储系统为实例进行验证,结果表明该方法消除了以系统方程等式关系直接导出SDG模型引入的虚假因果关系,且辨识出多处潜在的因果关系,与传统的SDG建模方法相比,以该方法构建的SDG模型精度更高,而且完备性较好.
关键词
SDG建模
虚假因果关系
因果
序分析
Keywords
signed digraph modeling
spurious causal relation
causal ordering analysis
分类号
TP391.9 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于跨时空稳定因果动态贝叶斯网络的工业过程安全控制
王建文
褚菲
彭晨
曾国强
王福利
《自动化学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
应用变量因果序分析的符号有向图建模方法
黄信林
高建民
高智勇
吕延庆
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
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