间歇过程的多模态特性使得未考虑模态因素建立的软测量模型预测精度较低,现有的间歇过程模态划分方法对初始参数敏感且未考虑异常数据对模态划分结果的影响,其不合理的划分结果是制约多模态间歇过程软测量模型预测精度提升的一个重要因...间歇过程的多模态特性使得未考虑模态因素建立的软测量模型预测精度较低,现有的间歇过程模态划分方法对初始参数敏感且未考虑异常数据对模态划分结果的影响,其不合理的划分结果是制约多模态间歇过程软测量模型预测精度提升的一个重要因素。提出了一种基于密度加权和相似标签分配密度峰值聚类相关向量回归(weighted destiny and similar label allocation density peaks clustering-relevance vector regression, WSDPC-RVR)的多模态间歇过程软测量方法。首先,以不同数据点的密度贡献程度对低密度区域数据点的局部密度进行加权,准确选取聚类中心,并引入ε近邻结合数据点间的距离与局部密度构建剩余数据点的分配策略;然后,定义模态评价指标并分析不同模态的统计特性,构建异常模态判别策略获取有效模态数量,完成间歇过程模态划分;最后,建立各有效模态的RVR软测量模型,实现间歇过程主导变量的在线预测。青霉素发酵过程的仿真实验结果表明,所提方法能够实现合理的模态划分,有效地提高了软测量模型的预测精度。展开更多
间歇过程具有多模态特性,现有的间歇过程模态划分方法中过程数据高维特征和模态中心的选取直接影响模态划分结果的合理性,进而影响间歇过程质量变量在线预测的精度。为提高间歇过程质量变量在线预测的精度,提出了一种基于改进密度峰值...间歇过程具有多模态特性,现有的间歇过程模态划分方法中过程数据高维特征和模态中心的选取直接影响模态划分结果的合理性,进而影响间歇过程质量变量在线预测的精度。为提高间歇过程质量变量在线预测的精度,提出了一种基于改进密度峰值聚类相关向量机(improved density peaks clustering-relevance vector machine,IDPC-RVM)的间歇过程质量变量在线预测方法。首先,在密度峰值聚类算法基础上,考虑过程数据的高维特征进行样本相似性度量,并通过样本密度不平衡下的模态中心选取策略准确获取间歇过程模态中心;其次,利用模态划分指标在无须先验知识的情况下获取间歇过程最优模态数目,并识别过渡模态完成间歇过程的模态划分;最后,建立各模态数据的RVM预测模型,实现间歇过程质量变量的在线预测。青霉素发酵过程的实验结果表明,与RVM、SCFCM-RVM和DPC-RVM方法相比,对青霉素浓度预测的均方根误差(RMSE)降低至0.0093,判定系数(R^(2))提升至0.9995,有效地提高了预测精度。展开更多
文摘为了寻找室内缩尺级配堆石料强度和变形参数的表征单元体积(REV),利用离散元方法(DEM)研究试样尺寸对玄武岩堆石料力学行为的影响.通过室内单颗粒破碎试验,分析玄武岩颗粒的破碎特性,确定DEM模拟所需的颗粒破碎强度参数.开展一系列试样尺寸、颗粒排列和围压不同的三轴压缩DEM试验.分析堆石料强度和变形参数随试样尺寸的变化规律,建议了各参数的REV.结果表明,颗粒排列和试样尺寸均会影响堆石料的力学行为.各力学参数的变异系数随着试样尺寸的增大而减小.不同力学参数的REV尺寸不同,为了提高DEM计算效率,可以根据研究对象选择合适的试样尺寸.在模拟工况下,要使所有参数均达到稳定,数值试样尺寸应不小于直径300 mm×高度600 mm.
文摘间歇过程的多模态特性使得未考虑模态因素建立的软测量模型预测精度较低,现有的间歇过程模态划分方法对初始参数敏感且未考虑异常数据对模态划分结果的影响,其不合理的划分结果是制约多模态间歇过程软测量模型预测精度提升的一个重要因素。提出了一种基于密度加权和相似标签分配密度峰值聚类相关向量回归(weighted destiny and similar label allocation density peaks clustering-relevance vector regression, WSDPC-RVR)的多模态间歇过程软测量方法。首先,以不同数据点的密度贡献程度对低密度区域数据点的局部密度进行加权,准确选取聚类中心,并引入ε近邻结合数据点间的距离与局部密度构建剩余数据点的分配策略;然后,定义模态评价指标并分析不同模态的统计特性,构建异常模态判别策略获取有效模态数量,完成间歇过程模态划分;最后,建立各有效模态的RVR软测量模型,实现间歇过程主导变量的在线预测。青霉素发酵过程的仿真实验结果表明,所提方法能够实现合理的模态划分,有效地提高了软测量模型的预测精度。
文摘间歇过程具有多模态特性,现有的间歇过程模态划分方法中过程数据高维特征和模态中心的选取直接影响模态划分结果的合理性,进而影响间歇过程质量变量在线预测的精度。为提高间歇过程质量变量在线预测的精度,提出了一种基于改进密度峰值聚类相关向量机(improved density peaks clustering-relevance vector machine,IDPC-RVM)的间歇过程质量变量在线预测方法。首先,在密度峰值聚类算法基础上,考虑过程数据的高维特征进行样本相似性度量,并通过样本密度不平衡下的模态中心选取策略准确获取间歇过程模态中心;其次,利用模态划分指标在无须先验知识的情况下获取间歇过程最优模态数目,并识别过渡模态完成间歇过程的模态划分;最后,建立各模态数据的RVM预测模型,实现间歇过程质量变量的在线预测。青霉素发酵过程的实验结果表明,与RVM、SCFCM-RVM和DPC-RVM方法相比,对青霉素浓度预测的均方根误差(RMSE)降低至0.0093,判定系数(R^(2))提升至0.9995,有效地提高了预测精度。
