基于最优阶次HMM的电机故障诊断方法研究 被引量：16

1

作者 胡为 高雷 傅莉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期524-530,共7页

介绍了一种基于隐马尔可夫模型的电机匝间短路故障诊断方法,方法中提出了一种基于信息熵的隐马尔可夫模型阶次选取策略,该策略根据求解符号出现概率的熵速率与隐马尔可夫模型阶次的关系确定模型最佳阶次,确保在得到合理的模型结构的前提... 介绍了一种基于隐马尔可夫模型的电机匝间短路故障诊断方法,方法中提出了一种基于信息熵的隐马尔可夫模型阶次选取策略,该策略根据求解符号出现概率的熵速率与隐马尔可夫模型阶次的关系确定模型最佳阶次,确保在得到合理的模型结构的前提下,使该模型的计算代价最小,从而得到最优隐马尔可夫模型。将该最优隐马尔可夫模型应用于电机匝间短路故障诊断实验中,获得满意的诊断结果,结果表明在保证匝间短路故障诊断精度不变的情况下,通过合理选取隐马尔可夫模型的阶次可以有效地减少模型的计算代价,提高模型的计算效率。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 阶次选取 匝间短路 故障诊断 信息熵

在线阅读 下载PDF 职称材料

面向服装领域的模特机器人的设计与研究 被引量：1

2

作者 李倩 王正方 +1 位作者 程晓鼎 何伟 《机械设计与制造》 北大核心 2013年第6期174-176,共3页

为了满足女性消费群体对服装合体性与美观性的高标准需求,依据人体测量学标准,面向服装设计与服装销售领域设计了可变型模特机器人,她可以精确模拟成年女性的体型,省却量体裁衣与亲身试衣的繁琐。首先,通过扫描获取人体点云与模特机器... 为了满足女性消费群体对服装合体性与美观性的高标准需求,依据人体测量学标准,面向服装设计与服装销售领域设计了可变型模特机器人,她可以精确模拟成年女性的体型,省却量体裁衣与亲身试衣的繁琐。首先,通过扫描获取人体点云与模特机器人点云,经k-近邻算法去噪对点云提纯处理,最后采用最近点迭代算法(ICP)进行点云匹配。经实验验证,该建模算法有效地实现了模特机器人与人体的匹配,轮廓匹配精度超过8mm,具有较高的实际应用价值。 展开更多

关键词 模特机器人 成年女性 体型 K-近邻 最近点迭代 匹配

在线阅读 下载PDF 职称材料

网络环境下不敏感系统的分布式区域预测控制方法 被引量：2

3

作者 庞强 邹涛 丛秋梅 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期504-512,共9页

针对二分图网络结构下的不敏感系统的可控性比较差的问题,本文提出了带有区域控制的分布式模型预测控制方法.该方法首先利用分支定界法对分布式控制系统结构进行最优设计;然后,结合区域控制提高控制系统的动态性能指标;最后,依据回路之... 针对二分图网络结构下的不敏感系统的可控性比较差的问题,本文提出了带有区域控制的分布式模型预测控制方法.该方法首先利用分支定界法对分布式控制系统结构进行最优设计;然后,结合区域控制提高控制系统的动态性能指标;最后,依据回路之间的关联性的强弱选择每个回路的控制方式(精确控制或区域控制).仿真结果显示带有区域控制的分布式预测控制系统的调节时间比没有带区域控制的分布式控制系统明显缩短;同时,通过对回路控制方式的选择增加了精确控制的智能体数量.仿真结果证明了利用分布式区域预测控制方法可以提高系统的容错性,通过对系统的可控性和关联性进行分析,可以在精确控制和区域控制之间寻找到最优组合,从而达到快速精确的控制效果. 展开更多

关键词 分布式控制系统 可控性 区域控制 条件数 不敏感系统

在线阅读 下载PDF 职称材料

模特机器人CAN总线控制系统设计与实现 被引量：2

4

作者 何伟 朱云龙 +1 位作者 苏卫星 李倩 《机械设计与制造》 北大核心 2013年第11期183-185,189,共4页

针对SIAHMR-I模特机器人的机械结构特性和机器人控制系统对实时性和稳定性要求,设计和实现了具有三层结构的基于can总线的分布式控制系统,包括了机器人主控层,基于CAN总线系统通信层,以及底层节点执行层,并且给出了整个机器人系统的控... 针对SIAHMR-I模特机器人的机械结构特性和机器人控制系统对实时性和稳定性要求,设计和实现了具有三层结构的基于can总线的分布式控制系统,包括了机器人主控层,基于CAN总线系统通信层,以及底层节点执行层,并且给出了整个机器人系统的控制结构和节点控制器的软、硬件原理图以及增量式PID位置控制设计方案,并且完成搭建了机器人控制系统实验平台。实验结果表明,控制系统性能良好,能够实现真实的模拟人体的体型和姿态动作,并且可靠性和抗干扰能力强。 展开更多

关键词 机器人 分布式控制系统 CAN总线 增量式PID控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量 被引量：42

5

作者 汤健 柴天佑 +4 位作者 丛秋梅 苑明哲 赵立杰 刘卓 余文 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1853-1866,共14页

针对磨机筒体振动和振声信号组成复杂难以解释、蕴含信息存在冗余性和互补性、与磨机负荷参数映射关系难以描述等问题,提出了基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)技术和选择性集成学习算法分析筒体振动与振声信号组成,... 针对磨机筒体振动和振声信号组成复杂难以解释、蕴含信息存在冗余性和互补性、与磨机负荷参数映射关系难以描述等问题,提出了基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)技术和选择性集成学习算法分析筒体振动与振声信号组成,建立磨机负荷参数软测量模型的新方法.首先从机理上定性分析了筒体振动及振声信号组成的复杂性;然后采用EMD技术将原始信号自适应分解为具有不同时间尺度的系列组成成分,即本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF);接着在频域内基于互信息(Mutual information,MI)方法分析并选择IMF频谱特征;最后采用基于核偏最小二乘(Kernel partial least square,KPLS)建模方法、分支定界优化算法的选择性集成学习方法建立磨机负荷参数软测量模型,实现了多源多尺度频谱特征的选择性信息融合.基于实验球磨机的实际运行数据仿真验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 经验模态分解 选择性集成建模 磨机负荷参数 选择性信息融合 频谱特征

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于高斯混合模型与主元分析的多模型切换方法 被引量：9

6

作者 庞强 邹涛 +1 位作者 丛秋梅 李永民 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期2938-2946,共9页

针对多模型预测控制的模型切换问题,提出了一种基于工况判断的多模型切换方法,利用工业过程中的可测变量综合反映系统的动态特性,根据动态特性的变化进行多模型切换。首先利用高斯混合模型(GMM)将历史数据划分为若干个工况,然后利用不... 针对多模型预测控制的模型切换问题,提出了一种基于工况判断的多模型切换方法,利用工业过程中的可测变量综合反映系统的动态特性,根据动态特性的变化进行多模型切换。首先利用高斯混合模型(GMM)将历史数据划分为若干个工况,然后利用不同工况下的历史数据建立负荷向量矩阵和预测模型,最后根据主元模型的平方预报误差(SPE)选择预测模型。以乙烯裂解炉的反应管出口温度(COT)的控制为例进行仿真,仿真结果表明:提出的方法实现了多个反应管出口温度的稳定均衡控制,当系统的工况发生改变时,通过不同主元模型的SPE统计量的比较,可以很容易地找到匹配的工况,并切换为相应的预测模型,解决了当系统动态特性发生改变时,预测模型切换滞后的问题。 展开更多

关键词 多模型切换 工况判断 高斯混合模型 平方预报误差 多模型预测控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

带有工况中心修正的多模型在线建模 被引量：7

7

作者 丛秋梅 苑明哲 +1 位作者 柴天佑 王宏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期773-780,共8页

针对运行工况频繁波动、单一模型难以描述过程特性的问题,提出了带有工况中心修正的多模型在线建模方案,包括工况识别机制、局部模型、多模型合成机制.工况识别机制根据工况特征变量分析工况范围,由相近度修正工况中心;局部模型采用Hamm... 针对运行工况频繁波动、单一模型难以描述过程特性的问题,提出了带有工况中心修正的多模型在线建模方案,包括工况识别机制、局部模型、多模型合成机制.工况识别机制根据工况特征变量分析工况范围,由相近度修正工况中心;局部模型采用Hammerstein模型,非线性增益由带有稳定学习算法的小波神经网络建立,线性模型由带控制量的自回归模型(ARX)建立;多模型合成机制采用加权求和方法.在线修正工况中心可反映工况的时间变化特性,参数稳定学习算法改善了模型精度和自适应能力.采用此方法建立污水处理过程化学需氧量(COD)软测量模型,结果表明,模型在工况大范围变化时仍具有满意预测效果. 展开更多

关键词 工况 多模型 建模 稳定学习 污水处理过程

在线阅读 下载PDF 职称材料

蒸汽管网流量测量误差的在线修正方法与应用 被引量：4

8

作者 庞强 苑明哲 +2 位作者 邹涛 丛秋梅 罗先喜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期45-50,共6页

针对蒸汽管网中蒸汽流量的测量误差较大,导致蒸汽在管理和调度中容易造成能源浪费的问题,提出了一种基于主元分析(principal component analysis,PCA)的蒸汽流量测量误差在线修正方法,首先,利用主元分析法对蒸汽管网中各节点的流量测量... 针对蒸汽管网中蒸汽流量的测量误差较大,导致蒸汽在管理和调度中容易造成能源浪费的问题,提出了一种基于主元分析(principal component analysis,PCA)的蒸汽流量测量误差在线修正方法,首先,利用主元分析法对蒸汽管网中各节点的流量测量值进行滤波,去除随机性误差;其次,利用基于主元分析模型的平方预报误差(squared prediction error,SPE)判断蒸汽管网的负荷工况;然后,综合考虑流量的大小和方差,采用Lagrange乘子法对仪表的测量偏差进行数据协调;最后,利用残差矩阵对下一个统计周期内的数据进行在线修正。将该算法应用到钢铁企业的蒸汽管网中,实验结果表明,基于所提算法的误差修正软件对蒸汽流量测量误差修正后,累积误差比原来减少了99.09%。有效地消除部分检测误差,使蒸汽管网流量在总体上趋于供需平衡。 展开更多

关键词 蒸汽管网 流量测量误差 主元分析 数据协调 在线修正

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用 被引量：6

9

作者 丛秋梅 苑明哲 王宏 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期1380-1387,共8页

针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部... 针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部分采用基于递推最小二乘的ARX模型,基于输入到状态稳定性理论证明了H模型辨识误差的有界性。其中小波神经网络具有表征强非线性的特性,稳定学习算法可抑制未建模动态和不确定干扰的影响,改善了模型的预测精度和自适应能力。以典型非线性系统和实际污水处理过程为例进行了仿真研究,结果表明,基于稳定H模型的软测量方法具有较高的在线软测量精度。 展开更多

关键词 HAMMERSTEIN模型 在线建模 软测量 预测 稳定学习 污水处理过程 稳定性

在线阅读 下载PDF 职称材料

位置不确定移动时空轨迹频繁模式挖掘 被引量：3

10

作者 王亮 胡琨元 +1 位作者 库涛 吴俊伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第12期2659-2663,共5页

针对不确定移动轨迹ε-邻域的空间分布特征,提出一种基于网格分割面积的不确定轨迹近邻网格概率匹配方法,将原始不确定移动轨迹数据转换为以网格单元表示的概率序列数据,通过对经典序列模式挖掘算法Prefix Span的相关改进,设计并实现了... 针对不确定移动轨迹ε-邻域的空间分布特征,提出一种基于网格分割面积的不确定轨迹近邻网格概率匹配方法,将原始不确定移动轨迹数据转换为以网格单元表示的概率序列数据,通过对经典序列模式挖掘算法Prefix Span的相关改进,设计并实现了适应于严格时间间隔约束条件下的移动概率序列模式挖掘算法UTFP-Prefix Span.合成数据的测试实验仿真结果表明,本文所提出的方法较基于距离的概率转换方法在挖掘结果、可扩展性等方面具有更好的性能. 展开更多

关键词 数据挖掘 频繁模式 不确定数据 移动轨迹

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于同步聚类的污水水质混合在线软测量方法 被引量：5

11

作者 丛秋梅 张北伟 苑明哲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第24期27-33,66,共8页

污水处理过程工况频繁波动,单一模型难以保证软测量精度,提出了基于同步聚类的出水COD混合在线软测量方法。模型由简化机理模型和建模误差补偿模型组成,其中简化机理模型作为主模型,集成模型作为误差补偿模型。机理模型用于表征污水处... 污水处理过程工况频繁波动,单一模型难以保证软测量精度,提出了基于同步聚类的出水COD混合在线软测量方法。模型由简化机理模型和建模误差补偿模型组成,其中简化机理模型作为主模型,集成模型作为误差补偿模型。机理模型用于表征污水处理过程的基本动态机理特性;误差补偿集成模型中子模型均采用线性模型,用以补偿不同工况下的机理模型建模误差。子模型个数采用在线同步聚类算法进行划分,考虑了输入和输出数据的时间区间,同时考虑了相邻数据间的关联性,提高了计算效率,改善了模型的实时性。采用实际污水处理厂数据进行仿真实验,验证了所提建模方法在多个运行工况下仍具有较好的精度。 展开更多

关键词 软测量 化学需氧量(COD) 污水处理过程

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于RBF神经网络的面状水体识别模型及其应用 被引量：3

12

作者 陈雪莲 胡静涛 《水电能源科学》 北大核心 2014年第1期59-62,83,共5页

针对面状水体识别过程中面状水体数据特征不宜提取、伪洼地易与面状水体混淆的问题,通过分析面状水体的面积、深度和潜在出水口等基本DEM数据特征,构建了面状水体识别模型,并将面状水体的三个数据特征和面状水体识别模型的计算结果作为... 针对面状水体识别过程中面状水体数据特征不宜提取、伪洼地易与面状水体混淆的问题,通过分析面状水体的面积、深度和潜在出水口等基本DEM数据特征,构建了面状水体识别模型,并将面状水体的三个数据特征和面状水体识别模型的计算结果作为输入输出神经元,利用RBF神经网络对建立的面状水体识别模型进行了仿真验证。从全国1∶250 000 DEM数据中选取150组洼地数据作为样本数据,采用减聚类算法对RBF神经网络进行训练,训练时样本的最小平均相对误差为2.75%,仿真的准确率为98%,表明面状水体识别模型可解决面状水体和伪洼地难以区分的问题,并提高了面状水体识别的准确率。 展开更多

关键词 面状水体 识别模型 RBF神经网络 DEM

在线阅读 下载PDF 职称材料