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神经网络过程模型辨识

化工学报 1997年第5期48卷 547-552页

作者：朱群雄麻德贤北京化工大学计算机系北京100029

利用修正的反传神经网络(BP)算法分别对稳态过程和动态过程以及两个实际化工生产过程进行模型结构辨识,所确定的最佳神经网络结构经验证表明具有较好的收敛性和稳定性,模拟精度高、适用性强.

关键词：神经网络模型辨识化工生产生产过程

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动态系统神经网络结构的改进及其应用

化工学报 1997年第6期48卷 680-685页

作者：朱群雄麻德贤北京化工大学计算机系北京100029

在对动态神经网络结构分析的基础上,提出了新的网络结构模式,把具有同类特性的输人参数集中在一个节点上以代表该类参数的性质、产生这类参数对网络的综合作用。这样构造的更合乎逻辑的神经网络的权值总数要比传统的BP网络的权值总数大... 详细信息

在对动态神经网络结构分析的基础上,提出了新的网络结构模式,把具有同类特性的输人参数集中在一个节点上以代表该类参数的性质、产生这类参数对网络的综合作用。这样构造的更合乎逻辑的神经网络的权值总数要比传统的BP网络的权值总数大大减少,从而加快网络学习速度,有利于网络的在线学习和提高网络的可靠性与稳定性。此外,本文对神经网络逆动态控制器进行了分析,提出在输入层增加系统偏差作为一个输入变量,从而增强了控制器的控制质量和控制反应能力。最后,应用上述技术对CSTR典型化工实例进行了验证,取得了较好的结果。

关键词：动态系统网络结构控制器神经网络化工过程

Study and Application of Case-based Extension Fault Diagnosis for Chemical Process

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Chinese Journal of Chemical Engineering 2013年第4期21卷 366-375页

作者：彭荻徐圆朱群雄 College of Information Science &Technology Beijing University-of Chemical Technology Beijing 100029 China

In chemical processes, fault diagnosis is relatively difficult due to the incomplete prior-knowledge and unpredictable production changes. To solve the problem, a case-based extension fault diagnosis (CEFD) method is proposed combining with extension theory, in which the basic-element model is used for the unified and deep fault description, the distance concept is applied to quantify the correlation degree between the new fault and the original fault cases, and the extension transformation is used to expand and obtain the solution of unknown faults. With the application in Tennessee Eastman process, the result indicates that CEFD method has a flexible fault representation, objective fault retrieve performance and good ability for fault study, providing a new way for diagnosing production faults accurately.

关键词： extension theory fault case fault diagnosis Tennessee Eastman process

基于可拓理论的过程工业智能操作优化方法及应用

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化工学报 2009年第10期60卷 2536-2542页

作者：徐圆朱群雄北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

在生产过程装置及工艺确定的前提下,操作方案恰当与否直接影响产品质量产量及物耗能耗。由于生产过程操作变量繁多且关系复杂,传统操作调节方法已不能满足操作优化需求。本文提出了基于可拓理论的智能操作优化方法以寻求最佳操作方案。... 详细信息

在生产过程装置及工艺确定的前提下,操作方案恰当与否直接影响产品质量产量及物耗能耗。由于生产过程操作变量繁多且关系复杂,传统操作调节方法已不能满足操作优化需求。本文提出了基于可拓理论的智能操作优化方法以寻求最佳操作方案。通过建立操作条件、生产目标及约束条件的物元、事元模型,采用可拓性分析及可拓变换得到操作调节方案,设定操作变量给定值形成操作方案集,并进行筛选评价得到最佳方案。结合某企业高密度聚乙烯(HDPE)串级反应过程生产操作验证了其有效性,为过程工业操作条件优化调节提供了新思路。

关键词：可拓理论操作优化 HDPE串级反应过程

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基于可拓理论的RBF神经网络研究及其应用

控制与决策 2011年第11期26卷 1721-1725页

作者：徐圆冯晶朱群雄北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

针对径向基函数(RBF)神经网络构造时其结构和参数难以确定的问题,结合可拓理论对输入样本和基函数的中心向量建立物元模型,并借鉴第2类型可拓神经网络(ENN2)的聚类思想,根据样本分布,采用可拓分析及可拓变换动态调整隐节点数目和基函数... 详细信息

针对径向基函数(RBF)神经网络构造时其结构和参数难以确定的问题,结合可拓理论对输入样本和基函数的中心向量建立物元模型,并借鉴第2类型可拓神经网络(ENN2)的聚类思想,根据样本分布,采用可拓分析及可拓变换动态调整隐节点数目和基函数中心,从而提出基于可拓理论的RBF(ERBF)神经网络.同时,通过UCI标准数据集进行了测试,并通过应用实例进行了验证,结果表明,ERBF结构和参数的确定方法简单、收敛速度快,且泛化精度、鲁棒性和稳定性均显著提高.

关键词：径向基函数神经网络可拓理论回归建模

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用于化工软测量的基于移动窗的过程神经网络

清华大学学报（自然科学版） 2012年第9期52卷 1165-1170页

作者：朱群雄甄玉山北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

软测量技术可以有效解决复杂工业过程中一些重要参量难以由硬件在线检测的问题,由于化工过程具有连续性和累积性等特点,若采用传统的软测量建模方法往往会忽略信号的时间累积作用从而导致预测误差较大。针对上述问题,提出了基于改进的... 详细信息

软测量技术可以有效解决复杂工业过程中一些重要参量难以由硬件在线检测的问题,由于化工过程具有连续性和累积性等特点,若采用传统的软测量建模方法往往会忽略信号的时间累积作用从而导致预测误差较大。针对上述问题,提出了基于改进的过程神经网络(PNN)的软测量建模方法。首先采用移动窗技术来确定包含过程正常运行大部分信息的时间序列,然后利用改进的PNN建立软测量模型并对主导变量进行连续预测,最后对软仪表进行校正以实现连续高精度预测。以某工厂高密度聚乙烯装置为例,验证了该方法具有较高的预测精度和跟踪性能,这对于工业过程的控制优化操作具有重要的应用价值。

关键词：软测量过程神经网络 Q统计量高密度聚乙烯

Research and Implementation of Decreasing the Acetic Acid Consumption in Purified Terephthalic Acid Solvent System

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Chinese Journal of Chemical Engineering 2008年第4期16卷 650-655页

作者：徐圆朱群雄 College of Information Science ＆ Technology Beijing University of Chemical Technology Beijing 100029 China

Decreasing the acetic acid consumption in purified terephthalic acid （PTA） solvent system has become a hot issue with common concern. In accordance with the technical features, the electrical conductivity is in direct proportion to the acetic acid content. General regression neural network （GRNN） is used to establish the model of electrical conductivity on the basis of mechanism analysis, and then particle swarm optimization （PSO） algorithm with the improvement of inertia weight and population diversity is proposed to regulate the operating conditions. Thus, the method of decreasing the acid loss is derived and applied to PTA solvent system in a chemical plant. Cases studies show that the precision of modeling and optimization are higher. The results also provide the optimal operating conditions, which decrease the cost and improve the profit.

关键词： acetic acid consumption purified terephthalic acid solvent system general regression neural network,particle swarm optimization

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基于物元分析的过程工业报警优化

化工学报 2008年第7期59卷 1609-1614页

作者：徐圆朱群雄北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

过程工业报警系统设定的报警点多且复杂,给监控生产带来了一定的困难。结合报警系统的特点和物元分析方法,构造各报警参数的物元模型,定义各报警参数与报警级别的关联函数,提出基于关联函数的权重分配改进,计算各报警参数与报警级别的... 详细信息

过程工业报警系统设定的报警点多且复杂,给监控生产带来了一定的困难。结合报警系统的特点和物元分析方法,构造各报警参数的物元模型,定义各报警参数与报警级别的关联函数,提出基于关联函数的权重分配改进,计算各报警参数与报警级别的综合关联度。在保证安全生产的前提下,根据综合关联度的大小对各报警参数进行优化选择,形成适合过程工业的报警优化方法。结合精对苯二甲酸溶剂脱水塔报警系统验证了该方法的有效性,基于物元分析的报警优化方法合理地降低了报警系统的报警量和报警频率,为报警管理和操作优化提供了新思路。

关键词：物元分析报警优化溶剂脱水塔

一种新的选择性神经网络集成方法及其在PTA中的应用

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化工学报 2009年第10期60卷 2510-2516页

作者：朱群雄孟庆浩北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

神经网络集成可以显著提高神经网络的泛化性能。传统的集成方法中大都采用将训练的所有网络直接进行组合的方式形成集成网络,而实际上这些网络可能具有一定的相关性。为此,选择性神经网络集成成为目前研究的热点,它能够进一步提高集成... 详细信息

神经网络集成可以显著提高神经网络的泛化性能。传统的集成方法中大都采用将训练的所有网络直接进行组合的方式形成集成网络,而实际上这些网络可能具有一定的相关性。为此,选择性神经网络集成成为目前研究的热点,它能够进一步提高集成网络的泛化性能。本文提出了一种利用网络权值计算网络模型之间差异度的新的选择性神经网络集成方法DWSEN。UCI数据测试表明,与流行的集成方法Bagging和Boosting比较,本方法有着更好的泛化能力和稳定性。将DWSEN应用于精对苯二甲酸(PTA)溶剂系统脱水塔装置的建模过程,结果显示,利用该方法训练得到的集成模型具有更好的泛化性能,能够较好地模拟生产运行过程。

关键词：神经网络集成选择性集成模型差异度溶剂脱水塔