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一种天线副面位置快速重构方法研究
1
作者
苏照阳
许谦
+1 位作者
王娜
朱春花
《天文研究与技术》
CSCD
2022年第3期227-234,共8页
为了快速获取副反射面随天线俯仰角变化的位置,并通过调整机构对副面位置进行修正来提高天线综合性能,提出一种虚拟双目视觉测量方法。通过高速相机与平面镜组成的虚拟双目视觉系统对天线观测时副面位置进行模拟实验,获取被测物随实验...
为了快速获取副反射面随天线俯仰角变化的位置,并通过调整机构对副面位置进行修正来提高天线综合性能,提出一种虚拟双目视觉测量方法。通过高速相机与平面镜组成的虚拟双目视觉系统对天线观测时副面位置进行模拟实验,获取被测物随实验平台空间移动产生的位置变化图像,并对图像进行预处理、去噪、边缘检测、特征点提取等操作,重建被测物随实验平台移动在三维方向上的运动情况,重建结果在三个方向的误差均小于1%。该方法具有较高的测量精度,能够较好地对副面位置情况进行重构。
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关键词
天线副面
虚拟双目视觉
位置
重构
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职称材料
有偏最小最大概率模型及在汽油属性预测中的应用
被引量:
1
2
作者
贺凯迅
刘晶晶
+1 位作者
王小邦
苏照阳
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期1799-1807,共9页
汽油属性的在线预测多采用无偏估计方法建立的近红外定量分析模型实现,累积预测误差的正负偏差范围难以控制,这会严重影响汽油调合优化控制的投运效果.针对这一问题,本文提出了一种采用有偏估计实现油品属性在线预测的方法.首先从最小...
汽油属性的在线预测多采用无偏估计方法建立的近红外定量分析模型实现,累积预测误差的正负偏差范围难以控制,这会严重影响汽油调合优化控制的投运效果.针对这一问题,本文提出了一种采用有偏估计实现油品属性在线预测的方法.首先从最小最大概率学习机出发,提出了有偏最小最大概率回归模型.然后利用即时学习方法设计了有偏回归模型的局部建模与更新策略,用以提高回归模型的自适应能力.最后在国内某炼厂汽油调合过程中采集的工业数据上进行实验,结果表明该方法与传统方法相比具有明显优势,有利于大幅度提高调合优化控制的投运率.
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关键词
汽油调合
最小最大概率机
动态建模
机器学习
过程系统
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职称材料
融合互信息与慢特性的火电机组异常监控
被引量:
1
3
作者
王小邦
贺凯迅
苏照阳
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第10期1881-1886,共6页
以大型火电机组为研究对象,提出了一种基于互信息(MI)和慢特性分析(SFA)的异常工况检测方法,用于提高工业过程中异常工况检测的准确率和效率。首先,根据过程变量和故障标签的MI值选取高于设定阈值的过程变量;然后,利用慢特征算法提取出...
以大型火电机组为研究对象,提出了一种基于互信息(MI)和慢特性分析(SFA)的异常工况检测方法,用于提高工业过程中异常工况检测的准确率和效率。首先,根据过程变量和故障标签的MI值选取高于设定阈值的过程变量;然后,利用慢特征算法提取出特征矩阵,使用两种新的指标计算统计量,通过潜在变量模型的慢特征来检测过程数据的异常;最后,将该方法应用于汽轮机和引风机异常工况案例中,与传统算法的对比实验分析表明该方法有较强的工程应用价值。
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关键词
异常工况
慢特性分析
互信息
火力发电
特征提取
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职称材料
改进的证据K近邻异常工况检测及应用
被引量:
1
4
作者
贺凯迅
王涛
苏照阳
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第4期655-660,668,共7页
大型火力发电系统复杂,诱发异常工况的因素多、难以检测,并且过程数据中故障案例少,有标签的故障样本不完备,难以建立有效的异常工况检测模型。针对这些问题,提出一种基于证据K近邻的异常工况检测方法。首先,基于斜坡系数完成对历史数...
大型火力发电系统复杂,诱发异常工况的因素多、难以检测,并且过程数据中故障案例少,有标签的故障样本不完备,难以建立有效的异常工况检测模型。针对这些问题,提出一种基于证据K近邻的异常工况检测方法。首先,基于斜坡系数完成对历史数据稳态工况的划分,便于建立工况模型;然后,基于工况数据的局部密度构建证据体,确定异常工况检测边界;在线应用时,过程数据的异常特性由证据体根据K近邻原则判定。所提方法在模型构建与应用时不需要完备的有标签样本,建模效率高,模型更新维护较为方便。案例分析表明,所提方法与主成分分析(PCA)、基于K近邻的故障诊断(FD-KNN)、证据K近邻(EKNN)方法相比具有较低的误报率和漏报率,具有较好的工程应用价值。
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关键词
D-S证据理论
K近邻
过程监控
异常工况
火力发电
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职称材料
题名
一种天线副面位置快速重构方法研究
1
作者
苏照阳
许谦
王娜
朱春花
机构
新疆大学物理科学与技术学院
中国科学院新疆天文台
中国科学院射电天文重点实验室
新疆射电天体物理重点实验室
出处
《天文研究与技术》
CSCD
2022年第3期227-234,共8页
基金
国家自然科学天文联合基金(U1731135)
新疆维吾尔自治区天山创新团队计划(2018D14008)
+5 种基金
新疆维吾尔自治区天山雪松计划(2020XS12)
中国科学院“西部之光”人才培养引进计划(2017-XBQNXZ-B-024)
中国科学院天文台站设备更新及重大仪器设备运行专项
中国科学院青年创新促进会(Y202019)
新疆维吾尔自治区天池百人计划(2017)
新疆射电天体物理重点实验室专项资助.
文摘
为了快速获取副反射面随天线俯仰角变化的位置,并通过调整机构对副面位置进行修正来提高天线综合性能,提出一种虚拟双目视觉测量方法。通过高速相机与平面镜组成的虚拟双目视觉系统对天线观测时副面位置进行模拟实验,获取被测物随实验平台空间移动产生的位置变化图像,并对图像进行预处理、去噪、边缘检测、特征点提取等操作,重建被测物随实验平台移动在三维方向上的运动情况,重建结果在三个方向的误差均小于1%。该方法具有较高的测量精度,能够较好地对副面位置情况进行重构。
关键词
天线副面
虚拟双目视觉
位置
重构
Keywords
antenna subreflector
virtual binocular vision
position
reconstruction
分类号
P111.44 [天文地球—天文学]
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职称材料
题名
有偏最小最大概率模型及在汽油属性预测中的应用
被引量:
1
2
作者
贺凯迅
刘晶晶
王小邦
苏照阳
机构
山东科技大学电气与自动化工程学院
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期1799-1807,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61803234,61873149,61751307)
山东省自然科学基金项目(ZR2017BF026)
+1 种基金
中国博士后科学基金项目(2018M632691)
山东省泰山学者项目研究基金项目资助.
文摘
汽油属性的在线预测多采用无偏估计方法建立的近红外定量分析模型实现,累积预测误差的正负偏差范围难以控制,这会严重影响汽油调合优化控制的投运效果.针对这一问题,本文提出了一种采用有偏估计实现油品属性在线预测的方法.首先从最小最大概率学习机出发,提出了有偏最小最大概率回归模型.然后利用即时学习方法设计了有偏回归模型的局部建模与更新策略,用以提高回归模型的自适应能力.最后在国内某炼厂汽油调合过程中采集的工业数据上进行实验,结果表明该方法与传统方法相比具有明显优势,有利于大幅度提高调合优化控制的投运率.
关键词
汽油调合
最小最大概率机
动态建模
机器学习
过程系统
Keywords
gasoline blending
minimax probability machine
dynamic modeling
machine learning
process systems
分类号
TE626.21 [石油与天然气工程—油气加工工程]
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职称材料
题名
融合互信息与慢特性的火电机组异常监控
被引量:
1
3
作者
王小邦
贺凯迅
苏照阳
机构
山东科技大学电气与自动化工程学院
华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第10期1881-1886,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61803234,61751307)
中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金资助项目。
文摘
以大型火电机组为研究对象,提出了一种基于互信息(MI)和慢特性分析(SFA)的异常工况检测方法,用于提高工业过程中异常工况检测的准确率和效率。首先,根据过程变量和故障标签的MI值选取高于设定阈值的过程变量;然后,利用慢特征算法提取出特征矩阵,使用两种新的指标计算统计量,通过潜在变量模型的慢特征来检测过程数据的异常;最后,将该方法应用于汽轮机和引风机异常工况案例中,与传统算法的对比实验分析表明该方法有较强的工程应用价值。
关键词
异常工况
慢特性分析
互信息
火力发电
特征提取
Keywords
Abnormal condition
slow feature analysis
mutual information
thermal power
feature extraction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
改进的证据K近邻异常工况检测及应用
被引量:
1
4
作者
贺凯迅
王涛
苏照阳
机构
山东科技大学电气与自动化工程学院
华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第4期655-660,668,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61803234,61751307)
山东省泰山学者项目。
文摘
大型火力发电系统复杂,诱发异常工况的因素多、难以检测,并且过程数据中故障案例少,有标签的故障样本不完备,难以建立有效的异常工况检测模型。针对这些问题,提出一种基于证据K近邻的异常工况检测方法。首先,基于斜坡系数完成对历史数据稳态工况的划分,便于建立工况模型;然后,基于工况数据的局部密度构建证据体,确定异常工况检测边界;在线应用时,过程数据的异常特性由证据体根据K近邻原则判定。所提方法在模型构建与应用时不需要完备的有标签样本,建模效率高,模型更新维护较为方便。案例分析表明,所提方法与主成分分析(PCA)、基于K近邻的故障诊断(FD-KNN)、证据K近邻(EKNN)方法相比具有较低的误报率和漏报率,具有较好的工程应用价值。
关键词
D-S证据理论
K近邻
过程监控
异常工况
火力发电
Keywords
D-S evidence theory
K-nearest neighbor
process monitoring
abnormal condition
thermal power
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种天线副面位置快速重构方法研究
苏照阳
许谦
王娜
朱春花
《天文研究与技术》
CSCD
2022
0
下载PDF
职称材料
2
有偏最小最大概率模型及在汽油属性预测中的应用
贺凯迅
刘晶晶
王小邦
苏照阳
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
3
融合互信息与慢特性的火电机组异常监控
王小邦
贺凯迅
苏照阳
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
4
改进的证据K近邻异常工况检测及应用
贺凯迅
王涛
苏照阳
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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