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基于贝叶斯方法的破损滤袋反演定位及不确定性量化分析
被引量:
1
1
作者
秦雪枫
刘丽冰
+2 位作者
孙士荣
熊桂龙
桑宏强
《机械设计》
CSCD
北大核心
2023年第2期36-49,共14页
针对大型工业袋式除尘器破损滤袋智能反演定位的不确定性量化问题,文中基于贝叶斯定理,将反问题的先验信息、理论模型、观测数据转化为反演解的后验概率分布,从而实现将破损滤袋反演定位的不确定性量化为反演结果的不确定性。首先采用...
针对大型工业袋式除尘器破损滤袋智能反演定位的不确定性量化问题,文中基于贝叶斯定理,将反问题的先验信息、理论模型、观测数据转化为反演解的后验概率分布,从而实现将破损滤袋反演定位的不确定性量化为反演结果的不确定性。首先采用数值模拟技术,建立袋式除尘器气固两相流的正向模拟模型,获得反映其输入输出关系的样本数据,然后训练替代模型来代替正向模拟模型,从而提高反演效率,最后通过对整个模型空间进行抽样得到观测信息下破袋位置的后验概率分布。研究结果表明:30组试验,破损滤袋定位的准确率为100%,滤袋破口面积反演结果的平均相对误差为1.50%,最大相对误差为4.15%,最小相对误差为0.02%,抽样数据的方差平均值为17.20,方差最大值为75.15,反演结果误差较小,置信区间范围较窄,抽样数据离散程度较低;将传感器测量误差及单一传感信息造成的不确定性,量化为反演结果的准确率、相对误差、方差及置信区间大小,避免了反演结果的不适定性。与确定性方法相比,贝叶斯反演方法能够实现破损滤袋定位及破口面积判断的同时对反演结果进行不确定性量化,为研究人员提供更加丰富的破袋信息。
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关键词
袋式除尘器
破损滤袋定位
贝叶斯反演方法
不确定性量化
替代模型
马尔可夫链蒙特卡罗法
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职称材料
题名
基于贝叶斯方法的破损滤袋反演定位及不确定性量化分析
被引量:
1
1
作者
秦雪枫
刘丽冰
孙士荣
熊桂龙
桑宏强
机构
河北工业大学机械工程学院
南昌大学资源环境与化工学院
天津工业大学机械工程学院
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2023年第2期36-49,共14页
基金
国家自然科学基金项目(51666011)
江西省自然科学基金青年科学基金项目(20171ACB21008)。
文摘
针对大型工业袋式除尘器破损滤袋智能反演定位的不确定性量化问题,文中基于贝叶斯定理,将反问题的先验信息、理论模型、观测数据转化为反演解的后验概率分布,从而实现将破损滤袋反演定位的不确定性量化为反演结果的不确定性。首先采用数值模拟技术,建立袋式除尘器气固两相流的正向模拟模型,获得反映其输入输出关系的样本数据,然后训练替代模型来代替正向模拟模型,从而提高反演效率,最后通过对整个模型空间进行抽样得到观测信息下破袋位置的后验概率分布。研究结果表明:30组试验,破损滤袋定位的准确率为100%,滤袋破口面积反演结果的平均相对误差为1.50%,最大相对误差为4.15%,最小相对误差为0.02%,抽样数据的方差平均值为17.20,方差最大值为75.15,反演结果误差较小,置信区间范围较窄,抽样数据离散程度较低;将传感器测量误差及单一传感信息造成的不确定性,量化为反演结果的准确率、相对误差、方差及置信区间大小,避免了反演结果的不适定性。与确定性方法相比,贝叶斯反演方法能够实现破损滤袋定位及破口面积判断的同时对反演结果进行不确定性量化,为研究人员提供更加丰富的破袋信息。
关键词
袋式除尘器
破损滤袋定位
贝叶斯反演方法
不确定性量化
替代模型
马尔可夫链蒙特卡罗法
Keywords
bag filter
positioning of damaged filter bag
Bayesian inversion method
uncertainty quantification
surrogate model
Markov Chain Monte Carlo method
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯方法的破损滤袋反演定位及不确定性量化分析
秦雪枫
刘丽冰
孙士荣
熊桂龙
桑宏强
《机械设计》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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