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基于小波隐马尔可夫模型的控制过程异常数据检测方法

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控制与决策 2011年第8期26卷 1187-1191,1196页

作者：刘芳毛志忠东北大学信息科学与工程学院流程工业综合自动化教育部重点实验室沈阳110819

针对小波异常信号检测原理的局限性,提出了适用于过程数据的基于小波隐马尔可夫模型(W-HMM)的异常数据检测方法.首先在一定尺度下对检测信号进行分解,将频率组分不同于其他大部分信号的信号作为异常信号;然后通过计算待检测信号的小波... 详细信息

针对小波异常信号检测原理的局限性,提出了适用于过程数据的基于小波隐马尔可夫模型(W-HMM)的异常数据检测方法.首先在一定尺度下对检测信号进行分解,将频率组分不同于其他大部分信号的信号作为异常信号;然后通过计算待检测信号的小波系数与正常信号小波系数的相似概率,并利用求取隐马尔可夫模型(HMM)最优状态链的Viterbi算法对数据进行最终判断;最后通过数值验证和应用表明了所提出的检测算法的有效性和实用性.

关键词：异常数据检测改进递推小波算法隐马尔可夫模型过程数据

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过程控制时间序列中异常值的动态检测

控制理论与应用 2012年第4期29卷 424-432页

作者：刘芳毛志忠东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室辽宁沈阳110819

针对传统小波异常值检测方法的不足以及控制调节系统在调节阶段采集的震荡数据所具有的特点,提出了适用于调节系统震荡数据异常检测的自回归模型(auto-regression,AR)与小波相结合的在线异常值检测方法.该方法通过引入改进的鲁棒AR模型... 详细信息

针对传统小波异常值检测方法的不足以及控制调节系统在调节阶段采集的震荡数据所具有的特点,提出了适用于调节系统震荡数据异常检测的自回归模型(auto-regression,AR)与小波相结合的在线异常值检测方法.该方法通过引入改进的鲁棒AR模型,克服了传统小波分析方法检测控制过程数据异常值时存在的不足;为了避免传统异常值检测方法需要事先设定检测阈值的问题,算法引入隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)来分析小波系数,并在线更新HMM参数,提高了算法的检测精度.通过实验与应用证明了本文提出的异常数据检测方法更适合震荡的控制过程数据,具有一定的实用性.

关键词：异常数据检测自回归模型小波隐马尔科夫模型时间序列

一种基于模糊规则融合的模糊建模方法及其应用

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控制与决策 2013年第2期28卷 169-176页

作者：徐喆毛志忠东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

为了有效地利用经验知识,弥补训练数据覆盖范围不足的问题,提出一种将经验知识以TSK(Takagi-Sugeno-Kang)型模糊规则引入模糊模型的建模方法.在结构辨识中,提出了模糊规则融合方法,用以确定初始模糊规则.在参数辨识中,改进了原梯度下降... 详细信息

为了有效地利用经验知识,弥补训练数据覆盖范围不足的问题,提出一种将经验知识以TSK(Takagi-Sugeno-Kang)型模糊规则引入模糊模型的建模方法.在结构辨识中,提出了模糊规则融合方法,用以确定初始模糊规则.在参数辨识中,改进了原梯度下降方法中的目标函数,并引入了经验知识准确性评价参数,用以平衡样本数据和经验知识对模型的影响.数值仿真和工程实例应用结果表明,所提出的方法可以有效地利用经验知识和样本数据,使预报结果更可靠、更精确.

关键词：经验知识系统辨识 TSK模糊模型模糊规则融合

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金氰化浸出过程动力学反应速度估计

东北大学学报（自然科学版） 2012年第11期33卷 1538-1541页

作者：张俊毛志忠贾润达东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

金氰化浸出过程中,动力学反应速度的不可测量给模型辨识带来了困难,而由浓度等可测变量估计动力学反应速度是一个不适定逆问题,极易将浓度测量数据中的噪声放大,造成估计结果不准确.采用Tikhonov正则化方法,去除了复杂的动力学反应模型... 详细信息

金氰化浸出过程中,动力学反应速度的不可测量给模型辨识带来了困难,而由浓度等可测变量估计动力学反应速度是一个不适定逆问题,极易将浓度测量数据中的噪声放大,造成估计结果不准确.采用Tikhonov正则化方法,去除了复杂的动力学反应模型,利用浓度、流量等测量数据和物质守恒方程来辨识金和氰根离子的动力学反应速度,有效地减少了测量数据中误差的传递.实验结果表明,该方法不但能很好地跟踪动力学反应速度的变化趋势,抑制噪声的放大,而且易于实现.与有限差分、平滑滤波估计方法相比,其估计效果明显得到了改善.

关键词：氰化浸出机理建模反应速度估计不适定逆问题 Tikhonov正则化

改进多目标粒子群算法及其在电弧炉供电优化中的应用

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控制理论与应用 2011年第10期28卷 1455-1460页

作者：冯琳毛志忠袁平东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室辽宁沈阳110819

针对炼钢过程的供电优化问题,提出了一种改进的多目标粒子群算法(CRMOPSO).文中利用约束条件满意度函数并加权求和的策略将约束条件转化为一个待优化目标;同时为了克服基本多目标粒子群算法在求解复杂优化顺题时、搜索速度较慢,精度较... 详细信息

针对炼钢过程的供电优化问题,提出了一种改进的多目标粒子群算法(CRMOPSO).文中利用约束条件满意度函数并加权求和的策略将约束条件转化为一个待优化目标;同时为了克服基本多目标粒子群算法在求解复杂优化顺题时、搜索速度较慢,精度较低的缺点,引入变区域加速算子以提高算法收敛速度和精度;针对算法易于早熟收敛的问题,引入混沌算子以提高算法局部搜索能力;进化过程中采用受约束的竞争选择机制(RCS)小生境技术保证种群多样性.建立了新的供电多目标优化模型并将CRMOPSO算法用于该模型优化电弧炉供电过程,达到了减少电量消耗,缩短冶炼时间,延长炉衬使用寿命的目的,表明了该算法的有效性.

关键词：粒子群算法多目标优化供电曲线优化变区域加速算子混沌算子

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基于信息融合的钢包精炼炉元素收得率预报

仪器仪表学报 2012年第4期33卷 795-800页

作者：徐喆毛志忠东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

为提高元素收得率的预报精度,针对元素收得率主要影响因素无法及时获得的问题,提出一种基于信息融合的预报方法。该方法对原始数据层与特征层分别进行融合操作。在原始数据层,首先将相关性较为明显的可测变量按照机理进行结合,然后使用... 详细信息

为提高元素收得率的预报精度,针对元素收得率主要影响因素无法及时获得的问题,提出一种基于信息融合的预报方法。该方法对原始数据层与特征层分别进行融合操作。在原始数据层,首先将相关性较为明显的可测变量按照机理进行结合,然后使用基于改进遗传算法的特征构建方法对由可测变量与结合变量组成的变量集合进行融合,使融合后的特征作为元素收得率主要影响因素的评价指标。在特征层,使用自适应神经-模糊推理系统对构建后的特征进行融合,从而得到元素收得率预报模型。将此方法应用于Q345B钢种Si、Mn元素收得率的预报,实验结果表明所提出的方法不仅可以满足生产要求,而且比其他预报方法有更高的预报精度。

关键词：信息融合钢包精炼炉元素收得率遗传算法自适应神经-模糊推理系统

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控制过程异常数据的在线检测

东北大学学报（自然科学版） 2012年第2期33卷 173-177页

作者：刘芳毛志忠东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

针对传统小波方法在检测异常数据方面的不足及控制系统中过程数据的特点,提出了一种适用于工业控制系统的异常过程数据在线检测方法.此方法采用基于模型的小波分析残差的检测思想,考虑异常值对模型的影响,提出了带有反馈结构的RBF网络模... 详细信息

针对传统小波方法在检测异常数据方面的不足及控制系统中过程数据的特点,提出了一种适用于工业控制系统的异常过程数据在线检测方法.此方法采用基于模型的小波分析残差的检测思想,考虑异常值对模型的影响,提出了带有反馈结构的RBF网络模型,从而有效降低了异常点对RBF网络准确性的影响,提高了网络的鲁棒性;采用隐马尔可夫模型分析小波系数,避免了检测阈值的设定.实验与应用证明了该检测算法比传统小波检测算法更适合于控制过程异常数据的检测.

关键词：异常数据检测径向基函数小波隐马尔可夫模型在线检测过程数据

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关联时滞系统的分散H_∞滤波

东北大学学报（自然科学版） 2011年第10期32卷 1374-1377页

作者：肖小石毛志忠东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

考虑一类关联时滞系统,以子系统的输出作为滤波器的输入,分别为每个子系统设计了一个线性滤波器.基于Lyapunov泛函方法,首先得到了滤波器存在的时滞无关的充分条件.为便于滤波器的设计,通过解耦算法将原充分条件转化为一个易于求解的线... 详细信息

考虑一类关联时滞系统,以子系统的输出作为滤波器的输入,分别为每个子系统设计了一个线性滤波器.基于Lyapunov泛函方法,首先得到了滤波器存在的时滞无关的充分条件.为便于滤波器的设计,通过解耦算法将原充分条件转化为一个易于求解的线性矩阵不等式(LMI).进一步,为使滤波器具有良好的H∞性能,将滤波器的设计问题转化为具有LMI约束的凸优化求解问题.数值实例表明了所提滤波器设计方案的可行性.

关键词：时滞大系统 H∞滤波时滞无关线性矩阵不等式

含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型辨识算法及其收敛性分析

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东北大学学报（自然科学版） 2010年第4期31卷 469-472,476页

作者：李妍毛志忠王琰袁平东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

针对含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种偏差补偿递推最小二乘辨识方法.通过将偏差补偿引入到递推最小二乘算法中,在线辨识包含原系统参数乘积项的参数向量.并用鞅收敛定理证明偏差补偿递推最小二乘辨识算法的收敛性,分析... 详细信息

针对含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种偏差补偿递推最小二乘辨识方法.通过将偏差补偿引入到递推最小二乘算法中,在线辨识包含原系统参数乘积项的参数向量.并用鞅收敛定理证明偏差补偿递推最小二乘辨识算法的收敛性,分析表明在持续激励的条件下参数估计偏差一致收敛于零.仿真结果表明该方法优于递推最小二乘辨识方法.

关键词： Hammerstein-Wiener模型偏差补偿递推最小二乘法鞅收敛定理收敛性参数辨识