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植物生长补光灯优化部署模型

农机化研究 2014年第5期36卷 48-51页

作者：乔俊枫周庆珍刘翔樊宏攀胡瑾西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100

人工补光可以有效提高温室作物产量与品质。针对温室补光光源空间部署不科学导致光照强度分布不均匀,不能满足作物实际需光量和资源配置不合理等问题,根据温室空间环境的影响以及光学原理计算,提出了基于温室补光灯光强场分布的圆形单... 详细信息

人工补光可以有效提高温室作物产量与品质。针对温室补光光源空间部署不科学导致光照强度分布不均匀,不能满足作物实际需光量和资源配置不合理等问题,根据温室空间环境的影响以及光学原理计算,提出了基于温室补光灯光强场分布的圆形单光源补光灯与矩形多光源补光灯两类光源部署模型。这两类模型通过光学定律粗略计算,以补光灯辐射半中心光强边界为突破点,对补光灯的辐射重叠区域进行科学定位,使补光灯部署得到优化,从而实现温室光强按需均匀分布,避免补光光源部署冗余,减少能耗,促进了作物有效的生长。

关键词：光源部署模型光强场分布光照强度优化排布

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基于专家规则的温室智能补光系统设计

农机化研究 2013年第12期35卷 174-177页

作者：刘翔胡瑾樊宏攀乔俊枫刘正道贾金阳西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100

由于现有温室补光系统未针对专家规则考虑植物不同阶段补光量的差异和自动实现分阶段按需定量补光,因此设计了基于专家规则的智能补光系统。系统以51单片机为核心,采用模块化设计,主要包括控制模块、电源模块、时钟模块、人机交互模块... 详细信息

由于现有温室补光系统未针对专家规则考虑植物不同阶段补光量的差异和自动实现分阶段按需定量补光,因此设计了基于专家规则的智能补光系统。系统以51单片机为核心,采用模块化设计,主要包括控制模块、电源模块、时钟模块、人机交互模块和检测模块。系统利用DS1302时钟芯片模块模拟阶段补光累积时间,根据用户设置的各阶段光强阈值和阶段信息,当植物生长进入下一阶段时,系统会依据用户的相关设置计算对应PWM控制信号的占空比,并输出PWM控制信号,控制植物的补光量。实验证明,系统可对植物各阶段进行按需补光,避免了不同阶段补光不足和过量的问题,从而提高了能源利用率,也为研究光强对植物的影响提供参考。

关键词：温室分阶段补光专家规则累积时间脉宽调制

数据驱动的城市固废焚烧过程烟气含氧量预测控制

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控制理论与应用 2024年第3期41卷 484-495页

作者：孙剑蒙西乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 智慧环保北京实验室北京100124 智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

烟气含氧量的精准控制对城市固废焚烧处理厂的稳定高效运行具有重要意义.然而,由于固废焚烧过程固有的非线性和不确定性,难以实现烟气含氧量的有效控制.为此,文中提出一种数据驱动的城市固废焚烧过程烟气含氧量预测控制方法.首先,设计... 详细信息

烟气含氧量的精准控制对城市固废焚烧处理厂的稳定高效运行具有重要意义.然而,由于固废焚烧过程固有的非线性和不确定性,难以实现烟气含氧量的有效控制.为此,文中提出一种数据驱动的城市固废焚烧过程烟气含氧量预测控制方法.首先,设计了一种基于自组织长短期记忆(SOLSTM)网络的预测模型,结合神经元活跃度与显著性动态调整隐含层结构,提高了烟气含氧量的预测精度.其次,为了保证优化效率,利用梯度下降法求解控制律.此外,基于李雅普诺夫理论分析了所提方法的稳定性,确保控制器在实际应用过程中的可靠性.最后,基于实际工业数据对所提出的控制方法进行了验证,结果表明,提出的数据驱动预测控制方法能实现对城市固废焚烧过程烟气含氧量的稳定高效控制.

关键词：城市固废焚烧烟气含氧量控制模型预测控制自组织长短期记忆网络

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融合自适应评判的随机系统数据驱动策略优化

自动化学报 2024年第5期50卷 980-990页

作者：王鼎王将宇乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124 智慧环保北京实验室北京100124

自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽... 详细信息

自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽松假设下的非线性随机系统,研究带有折扣因子的无限时域最优控制问题.所提的随机系统Q-learning算法能够将初始的容许策略单调不增地优化至最优策略.基于数据驱动思想,随机系统Q-learning算法在不建立模型的情况下直接利用数据进行策略优化.其次,利用执行−评判神经网络方案,实现了随机系统Q-learning算法.最后,通过两个基准系统,验证本文提出的随机系统Q-learning算法的有效性.

关键词：自适应评判设计数据驱动离散系统神经网络 Q-learning 随机最优控制

城市固废焚烧过程燃烧线极端异常火焰图像对抗生成

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中国电机工程学报 2024年第11期44卷 4376-4386,I0016页

作者：郭海涛汤健夏恒乔俊飞北京工业大学信息学部北京市朝阳区100024 智慧环保北京实验室北京市朝阳区100124

燃烧线是表征城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程燃烧稳定性的关键参数之一。完备的火焰图像模板库是实现燃烧线量化以从检测视角代替依靠运行专家“人工看火”,进而通过实时反馈提升MSWI过程控制的智能化水平... 详细信息

燃烧线是表征城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程燃烧稳定性的关键参数之一。完备的火焰图像模板库是实现燃烧线量化以从检测视角代替依靠运行专家“人工看火”,进而通过实时反馈提升MSWI过程控制的智能化水平的基础。针对燃烧线极端异常火焰图像缺失问题,该文提出基于机理知识和对抗网络的燃烧线极端异常火焰图像生成方法。首先,基于焚烧炉内三维空间位置到图像像素点的机理映射关系分析燃烧线极端异常火焰图像,通过对正常火焰图像像素点的平移、拼接和组合等方式获取伪标记的燃烧线极端异常火焰图像;然后,采用循环生成对抗网络(cycle generative adversarial networks,CycleGAN)获得符合真实火焰图像分布的候选图像;最后,提出组合基于弗雷歇距离(Fréchet inception distance,FID)评估最优模型参数和根据伪标记筛选最终燃烧线极端异常火焰图像的2级评估与筛选策略。针对北京某MSWI厂的实验结果表明:依据燃烧线可划分图像为51%~73.6%正常、47%~51%和73.6%~100%异常、0%~47%极端异常;当第2级评估阈值设定为0.4时,所提方法生成合格极端异常火焰图像的比例为85.7%,优于传统评估方法。

关键词：城市固废焚烧燃烧线量化燃烧线极端异常火焰图像循环生成对抗网络图像评估与选择

基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模

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自动化学报 2024年第8期50卷 1601-1619页

作者：夏恒汤健余文乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学智慧环保北京实验室北京100124 墨西哥国立理工大学高级研究中心(CINVESTAV-IPN) 墨西哥07360墨西哥

城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程是“世纪之毒”二噁英(Dioxin,DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测... 详细信息

城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程是“世纪之毒”二噁英(Dioxin,DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测未有效结合燃烧过程机理.针对该问题,本文提出基于仿真机理和改进线性回归决策树(Linear regression decision tree,LRDT)的DXN排放建模.首先,采用基于床层固废燃烧模拟软件FLIC(Fluid dynamic incinerator code)和过程工程先进系统软件(Advanced system for process engineering Plus,Aspen Plus)耦合的数值仿真模型,获取蕴含多运行工况的虚拟机理数据;接着,利用虚拟机理数据构建基于改进LRDT的CO_(2)、CO和O_(2)燃烧状态表征变量模型;然后,以真实CO_(2)、CO、O_(2)作为输入和以DXN真值作为输出,构建多入单出LRDT的过程映射模型(Process mapping model,PMM),再利用该模型进行半监督学习和结构迁移得到机理映射模型1(Mechanism mapping models1,MMM1);最后,通过结构增量学习获得基于半监督迁移学习的MMM2模型.在实验室的半实物平台和北京某MSWI厂的边侧验证平台对所提方法进行了工业应用验证.实验结果证明了所提方法与研发的软测量系统可有效实现二噁英排放浓度在线检测.

关键词：城市固废焚烧二噁英燃烧状态数值仿真机理线性回归决策树半监督迁移学习

基于注意力模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物排放预测

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化工学报 2024年第2期75卷 593-603页

作者：蒙西王岩孙子健乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 智慧环保北京实验室北京100124 智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

氮氧化物(nitrogen oxides,NO_(x))浓度的实时精准检测是实现脱硝过程闭环控制的前提,对提高城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程脱硝效率具有重要意义。为此,提出了一种基于注意力模块化神经网络(attention mod... 详细信息

氮氧化物(nitrogen oxides,NO_(x))浓度的实时精准检测是实现脱硝过程闭环控制的前提,对提高城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程脱硝效率具有重要意义。为此,提出了一种基于注意力模块化神经网络(attention modular neural network,AMNN)的MSWI过程NO_(x)排放预测方法。首先,模拟脑网络“分而治之”处理复杂任务的特性,利用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法将待预测任务划分为多个子任务,从而降低预测任务复杂度;其次,针对各子任务,设计一种自组织模糊神经网络(self-organizing fuzzy neural network,SOFNN)构建子模型,通过神经元增删机制和二阶学习算法提高子模型的学习效率和学习精度;然后,提出了一种基于注意力机制的子模型整合策略,进一步提高预测模型的泛化性能;最后,通过基准实验Mackey-Glass时间序列预测和北京某MSWI厂实际数据验证了AMNN的可行性和有效性。

关键词：城市固废焚烧模块化神经网络注意力机制 NOx排放预测

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干胶直接转化法合成磷酸铝分子筛的研究

干胶直接转化法合成磷酸铝分子筛的研究

作者：乔俊俊北京化工大学

学位级别：硕士

干胶直接转化法是近年来课题组开发的一种新颖的分子筛合成方法,该方法避免了传统干胶转化法中对蒸汽辅助的要求,是一种绿色、安全、经济的分子筛合成方法。前期研究发现传统的有机模板剂在该合成体系中展现出不同的模板效应,因此本文... 详细信息

干胶直接转化法是近年来课题组开发的一种新颖的分子筛合成方法,该方法避免了传统干胶转化法中对蒸汽辅助的要求,是一种绿色、安全、经济的分子筛合成方法。前期研究发现传统的有机模板剂在该合成体系中展现出不同的模板效应,因此本文采用干胶直接转化法考察了不同种类的有机模板剂对磷酸铝分子筛的合成影响,探索合成新型分子筛材料,并对新型分子筛BUCT-10（Beijing University of Chemical Technolgy-No.10）的合成、物化性质和晶体结构进行研究,主要取得以下研究结果:采用42种有机模板剂（烷基季铵类、咪唑类和胺类）合成出9种结构的磷酸铝分子筛,包括AST、AEL、AFI、ZON、CHA、ERI、-CLO、LTA和BUCT-10。发现分子筛孔径随烷基季铵模板剂尺寸的增大而增大,但尺寸过大的模板剂疏水性增强,模板剂与磷铝骨架的作用减弱,难起到模板作用;增加烷基季铵模板剂的结构不对称性,有利于一维孔道结构（BUCT-10、AFI）的生成,烷基链长增长有利于大孔径结构生成;不饱和烷基对产物结构影响不显著,羟基和卤素取代有利于大尺寸孔径结构（AFI和-CLO）生成,环基取代在低浓度下有利于一维孔道结构（AFI）形成,在高浓度下有利于三维孔道结构（CHA、LTA）生成。咪唑类模板剂有利于一维孔道结构的形成,提高取代基的数量和链长有利于孔径的增大,产物由十元环AEL结构变为十二元环AFI结构。当采用丁基三甲基铵作模板剂时,合成出新型磷酸铝分子筛BUCT-10,发现丁基三甲基铵、HF的存在和低水含量是该分子筛形成的关键条件。通过旋转电子衍射、粉末XRD数据Rietveld结构精修,同时结合多种物化表征手段研究得出:BUCT-10分子筛具有一维十元环直孔道,其拓扑结构可以由t-lov和t-afi拼贴块或[4～26～3]笼连接形成;丁基三甲基铵和氟离子分别位于10元环孔道和bog笼中,同时起到模板剂作用。该分子筛具有优异的热稳定性,1000 ~oC高温处理后结构仍保持稳定,表现出良好的应用前景。

关键词：干胶直接转化法新型磷酸铝分子筛十元环模板效应

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面向复杂工业过程的虚拟样本生成综述

自动化学报 2024年第4期50卷 688-718页

作者：汤健崔璨麟夏恒乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学智慧环保北京实验室北京100124 北京工业大学智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

用于复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模的样本具有量少稀缺、分布不平衡以及内涵机理知识匮乏等特性.虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)作为扩充建模样本数量及其涵盖空间的技术,已成为解决上述问题的主要手段之一,但... 详细信息

用于复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模的样本具有量少稀缺、分布不平衡以及内涵机理知识匮乏等特性.虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)作为扩充建模样本数量及其涵盖空间的技术,已成为解决上述问题的主要手段之一,但已有研究还存在缺乏理论支撑、分类准则与应用边界模糊等问题.本文在描述复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模所存在问题的基础上,梳理虚拟样本定义及其内涵,给出面向工业过程回归与分类问题的VSG实现流程;接着,从样本覆盖区域、实现流程与推广应用等方向进行综述;然后,分析讨论VSG的下一步研究方向;最后,对全文进行总结并给出未来挑战.

关键词：复杂工业过程虚拟样本生成数据驱动建模样本覆盖区域

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