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基于MLFN-PLSR的PX氧化反应组合建模方法

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化工学报 2007年第1期58卷 149-154页

作者：颜学峰华东理工大学自动化研究所上海200237

针对对二甲苯(-pxylene,PX)氧化反应过程中影响主要副产物对羧基苯甲醛(4-carboxybenzaldehyde,4-CBA)含量的因素众多且呈高度非线性的特征,提出了多层前向型神经网络(multi-layer feedforward network,MLFN)与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)相结合的建模方法,建立反应产物中4-CBA含量关联模型。MLFN-PLSR采用三层网络结构和尽量多的隐节点,通过MLFN充分提取样本数据信息;然后采用PLSR消除隐含层输出冗余信息,建立具有良好预测精度的模型。与MLFN相比,最佳性能模型的预测偏差平方和均值下降了12.11%、模型平均预测偏差平方和均值下降了8.37%。与PLSR相比,最佳性能模型的预测偏差平方和均值下降了70.62%。

关键词：神经网络偏最小二乘回归对二甲苯对羧基苯甲醛

基于径基函数-加权偏最小二乘回归的干点软测量

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自动化学报 2007年第2期33卷 193-196页

作者：颜学峰华东理工大学自动化研究所上海200237

针对影响石油馏分产品干点因素众多且呈高度非线性的特征,提出了一种径基函数(Radial basis function,RBF)和加权偏最小二乘回归(Weighted partial least squares regression,WPLSR)相结合的建模方法建立干点软测量模型．该组合方法首... 详细信息

针对影响石油馏分产品干点因素众多且呈高度非线性的特征,提出了一种径基函数(Radial basis function,RBF)和加权偏最小二乘回归(Weighted partial least squares regression,WPLSR)相结合的建模方法建立干点软测量模型．该组合方法首先应用RBF实现样本数据的非线性变换;然后根据非线性变换后样本在结构参数空间中的分布,分析它们对预测对象的预报能力,自适应地为各个样本分配权值,并进而从中提取和选用PLS成分,实施加权PLSR,以获得预报性能良好的模型．在实际应用于初顶石脑油干点软测量建模中,RBF-WPLSR获得比PLSR、WPLSR及RBF-PLSR更高精度的模型．

关键词：径基函数加权偏最小二乘回归干点

Fault Diagnosis in Chemical Process Based on Self-organizing Map Integrated with Fisher Discriminant Analysis

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Chinese Journal of Chemical Engineering 2013年第4期21卷 382-387页

作者：陈心怡颜学峰 Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of Ministry of Education EastChina University of Science and Technology Shanghai 200237 China

Fault diagnosis and monitoring are very important for complex chemical process. There are numerous methods that have been studied in this field, in which the effective visualization method is still challenging. In order to get a better visualization effect, a novel fault diagnosis method which combines self-organizing map (SOM) with Fisher discriminant analysis (FDA) is proposed. FDA can reduce the dimension of the data in terms of maximizing the separability of the classes. After feature extraction by FDA, SOM can distinguish the different states on the output map clearly and it can also be employed to monitor abnormal states. Tennessee Eastman (TE) process is employed to illustrate the fault diagnosis and monitoring performance of the proposed method. The result shows that the SOM integrated with FDA method is efficient and capable for real-time monitoring and fault diagnosis in complex chemical process.

关键词： self-organizing maps Fisher discriminant analysis fault diagnosis monitoring Tennessee Eastman process

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融合概率分布和单调性的支持向量回归算法

控制理论与应用 2017年第5期34卷 671-676页

作者：张青颜学峰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上海200237

传统支持向量回归是单纯基于样本数据的输入输出值建模,仅使用样本数据信息,未充分利用其他已知信息,模型泛化能力不强.为了进一步提高其性能,提出一种融合概率分布和单调性先验知识的支持向量回归算法.首先将对偶二次规划问题简化为线... 详细信息

传统支持向量回归是单纯基于样本数据的输入输出值建模,仅使用样本数据信息,未充分利用其他已知信息,模型泛化能力不强.为了进一步提高其性能,提出一种融合概率分布和单调性先验知识的支持向量回归算法.首先将对偶二次规划问题简化为线性规划问题,在求解时,加入与拉格朗日乘子相关的单调性约束条件;通过粒子群算法优化惩罚参数和核参数,优化目标包括四阶矩估计表示的输出样本概率分布特性.实验结果表明,融合这两部分信息的模型,能使预测值较好地满足训练样本隐含的概率分布特性及已知的单调性,既提高了预测精度,又增加了模型的可解释性.

关键词：支持向量回归概率分布单调性粒子群优化

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融合离群点判别的稳态检测方法及其应用

华东理工大学学报（自然科学版） 2009年第1期35卷 144-148页

作者：李昕颜学峰华东理工大学自动化研究所上海200237

针对可能含有离群点的过程数据,提出一种融合离群点判别的稳态检测(Steady StateIdentification,SSID)方法,即基于新型3δ法则离群点判别与自适应多项式滤波(Adaptive Poly-nomial Filtering,APF)稳态检测相结合的方法。该方法首先根据... 详细信息

针对可能含有离群点的过程数据,提出一种融合离群点判别的稳态检测(Steady StateIdentification,SSID)方法,即基于新型3δ法则离群点判别与自适应多项式滤波(Adaptive Poly-nomial Filtering,APF)稳态检测相结合的方法。该方法首先根据历史稳态数据自适应地确定滤波窗口的长度;然后针对过程数据离群点的特点,采用提出的新型3δ法则滤除并替换窗口数据中的离群点;通过对消除离群点的窗口数据进行多项式滤波,得到反映该窗口内数据变化特征的曲线,并根据曲线的特征判断过程是否处于稳态。仿真研究与实际应用表明:融合离群点判别的稳态检测方法克服传统稳态检测方法中离群点对稳态检测结果的影响,检测结果明显优于传统的APF方法。

关键词：离群点 3δ法则自适应多项式滤波稳态检测

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复杂化学模式群的非线性映射及其应用

分析化学 2003年第8期31卷 928-931页

作者：颜学峰陈德钊胡上序华东理工大学自动化研究所杭州310027 浙江大学化工系计算机仿真教研室浙江大学化工系计算机仿真教研室上海200237

提出新的非线性映射算法 ,并分别采用传统非线性映射算法和新的非线性映射算法 ,将 8维橄榄油样本映射于平面。其中新的非线性映射算法获得更好保留样本模式拓扑结构的映射平面 ,映射平面清晰地反映模式的类别关系 ,即同类模式都清晰地... 详细信息

提出新的非线性映射算法 ,并分别采用传统非线性映射算法和新的非线性映射算法 ,将 8维橄榄油样本映射于平面。其中新的非线性映射算法获得更好保留样本模式拓扑结构的映射平面 ,映射平面清晰地反映模式的类别关系 ,即同类模式都清晰地聚集在一起 ,实现聚类。

关键词：复杂化学模式非线性映射算法保留拓扑结构类随机优化算法聚类

A Fuzzy-based Adaptive Genetic Algorithm and Its Case Study in Chemical Engineering

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Chinese Journal of Chemical Engineering 2011年第2期19卷 299-307页

作者：杨传鑫颜学峰 Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of Ministry of Education East China University of Science and Technology Shanghai 200237 China

Considering that the performance of a genetic algorithm （GA） is affected by many factors and their rela-tionships are complex and hard to be described,a novel fuzzy-based adaptive genetic algorithm （FAGA） combined a new artificial immune system with fuzzy system theory is proposed due to the fact fuzzy theory can describe high complex *** FAGA,immune theory is used to improve the performance of selection ***,crossover probability and mutation probability are adjusted dynamically by fuzzy inferences,which are developed according to the heuristic fuzzy relationship between algorithm performances and control *** experi-ments show that FAGA can efficiently overcome shortcomings of GA,i.e.,premature and slow,and obtain better results than two typical fuzzy ***,FAGA was used for the parameters estimation of reaction kinetics model and the satisfactory result was obtained.

关键词： fuzzy logic controller genetic algorithm artificial immune system reaction kinetics model

基于局部-整体相关特征的多单元化工过程分层监测

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自动化学报 2020年第9期46卷 1770-1782页

作者：姜庆超颜学峰华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室上海200237 同济大学上海智能科学与技术研究院上海200092

针对一类多单元化工过程的监测问题,提出基于局部-整体相关特征的分层故障检测与故障定位方法,通过表征单元内部变量相关性、单元与单元间相关性、局部单元与过程整体相关性,对过程运行状态进行判断,以提升过程监测的准确性与可靠性.首... 详细信息

针对一类多单元化工过程的监测问题,提出基于局部-整体相关特征的分层故障检测与故障定位方法,通过表征单元内部变量相关性、单元与单元间相关性、局部单元与过程整体相关性,对过程运行状态进行判断,以提升过程监测的准确性与可靠性.首先,采用典型相关分析,通过引入邻域单元相关变量提取每个单元的独有特征和外部相关特征;其次,对每个单元的独有特征和所有单元的外部相关特征建立统计模型实现分层故障检测;然后,建立单元-变量分层贡献图,对故障单元以及故障变量实现分层定位.通过在Tennessee Eastman仿真过程和一个实验室级甘油精馏过程中的应用说明所提分层监测方法的有效性.

关键词：局部-整体相关特征多单元化工过程分层过程监测故障检测故障定位

基于ART-SVR的过程建模及在干点软测量中的应用

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化工学报 2008年第4期59卷 927-933页

作者：吴国庆颜学峰华东理工大学自动化研究所上海200237

针对石油化工生产过程通常呈高度非线性,且生产过程数据呈非连续、具有一定类别特性等特征,提出基于自适应谐振神经网络(adaptive resonance theory,ART)和支持向量回归(support vector regression,SVR)相结合的建模方法(ART-SVR)。首先... 详细信息

针对石油化工生产过程通常呈高度非线性,且生产过程数据呈非连续、具有一定类别特性等特征,提出基于自适应谐振神经网络(adaptive resonance theory,ART)和支持向量回归(support vector regression,SVR)相结合的建模方法(ART-SVR)。首先,基于建模样本,通过ART将样本模式空间分割成若干模式特性相近的子空间;然后,对各子空间分别采用SVR建立各自模型,实现基于样本模式空间分割的"分段"建模。仿真试验和在石脑油干点软测量建模的实际应用表明:ART-SVR模型的拟合精度和预测精度均优于全局SVR模型。

关键词：自适应谐振神经网络支持向量回归建模干点软测量