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混合多目标骨干粒子群优化算法在污水处理过程优化控制中的应用

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化工学报 2017年第9期68卷 3511-3521页

作者：周红标乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能和智能系统北京市重点实验室北京100124 淮阴工学院自动化学院江苏淮安223003

通过对污水生化处理过程的分析,选取能耗和罚款最低为优化目标,建立污水生化处理过程多目标优化控制模型。为了提高Pareto最优解集的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto支配和分解的混合多目标骨干粒子群优化算法(HBBMOPSO)。该方法采... 详细信息

通过对污水生化处理过程的分析,选取能耗和罚款最低为优化目标,建立污水生化处理过程多目标优化控制模型。为了提高Pareto最优解集的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto支配和分解的混合多目标骨干粒子群优化算法(HBBMOPSO)。该方法采用带自适应惩罚因子的分解方法选取个体引导者,采用Pareto支配和拥挤距离法维护外部档案和选取全局引导者。此外,采用精英学习策略增强粒子跳出局部Pareto前沿的能力。最后,将HBBMOPSO与自组织模糊神经网络预测模型和自组织控制器相结合,实现污水生化处理过程溶解氧和硝态氮设定值的动态寻优、智能决策和底层跟踪控制。利用国际基准仿真平台BSM1进行实验验证,结果表明所提HBBMOPSO方法在保证出水水质参数达标的前提下,能够有效降低污水处理过程的能耗。

关键词：污水优化过程控制粒子群分解

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基于电子鼻的猪肉新鲜度的检测

现代食品科技 2013年第6期29卷 1386-1389页

作者：周红标张宇林李珊夏云淮阴工学院电子与电气工程学院江苏淮安223003

为了探索电子鼻对猪肉新鲜度检测的可能性,以STM32和CC2430为核心设计了新型无线电子鼻,并对5种不同新鲜度的猪肉样品进行了分析。对数据进行平滑处理后提取稳态响应值,并分别利用主成分分析和概率神经网络建立新鲜度识别模型。结果表明... 详细信息

为了探索电子鼻对猪肉新鲜度检测的可能性,以STM32和CC2430为核心设计了新型无线电子鼻,并对5种不同新鲜度的猪肉样品进行了分析。对数据进行平滑处理后提取稳态响应值,并分别利用主成分分析和概率神经网络建立新鲜度识别模型。结果表明,主成分分析的前2个主元累计贡献率达92.79%,分类效果明显;概率神经网络模型识别率达到100%。

关键词：电子鼻猪肉新鲜度主成分分析概率神经网络

基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程优化控制

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电子测量与仪器学报 2017年第9期31卷 1488-1498页

作者：周红标淮阴工学院自动化学院淮安223003

为了取得污水处理过程能耗和出水水质这对冲突目标之间的最佳平衡,提出一种基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程智能优化控制方法。首先,利用数据驱动的思想建立能耗和出水水质的模糊神经网络预测模型;其次,利用带自适应扰动的约束... 详细信息

为了取得污水处理过程能耗和出水水质这对冲突目标之间的最佳平衡,提出一种基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程智能优化控制方法。首先,利用数据驱动的思想建立能耗和出水水质的模糊神经网络预测模型;其次,利用带自适应扰动的约束多目标骨干粒子群优化算法对溶解氧和硝态氮浓度的设定值进行动态寻优,并利用模糊隶属函数法设计智能决策系统用于从Pareto最优解集中确定最优设定值;最后,利用模糊逻辑控制器实现底层跟踪控制。基于国际基准平台BSM1实验结果表明,建立的数据驱动模型能够有效辨识污水处理过程;同时,所提的多目标优化控制方法在保证出水水质参数达标前提下,能够有效地降低污水处理过程的能耗。

关键词：污水处理过程数据驱动优化控制多目标优化骨干粒子群

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动态脉率数据采集与脉搏信号处理系统的研究

动态脉率数据采集与脉搏信号处理系统的研究

作者：周红标兰州理工大学

学位级别：硕士

心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一,随着我国人民生活水平的不断提高和人口的逐渐老龄化,其发病率和死亡率日趋增加。因此,需要一种无创检测方法来随时了解自身的健康状况。脉搏信号是一种非线性、非平稳的微弱生理信号,含有... 详细信息

心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一,随着我国人民生活水平的不断提高和人口的逐渐老龄化,其发病率和死亡率日趋增加。因此,需要一种无创检测方法来随时了解自身的健康状况。脉搏信号是一种非线性、非平稳的微弱生理信号,含有大量的生理、病理信息,常对其进行检测分析,可以达到对心血管疾病的早预防和早治疗的目的。目前脉率大都被静态检测,如能动态地连续记录人体脉率,必然会揭示人体血管病变的某些规律。本文的主要工作就是设计并实现一套动态脉率数据采集与脉搏信号处理系统,并对正常人群和心血管疾病患者脉搏信号特征进行分析。首先,本文设计了脉率数据与脉搏信号采集系统,确定以AVR系列ATmegal6单片机为核心,对脉率数据与脉搏信号进行采集和存储,并通过USB接口将数据传输到上位机。在上位机以虚拟仪器软件LabVIEW为平台,采用多面板方式和模块化设计思想开发一套脉搏信号分析系统软件。该软件包括患者管理模块、数据采集模块、信号处理模块和数据远程传输模块等。其次,由于脉搏信号信噪比较低,在采集过程中混入的肌电干扰、工频干扰、基线漂移等噪声信号,对脉搏信号特征提取容易造成误判,需要进行去噪处理。本文在分析***提出的小波硬阈值和软阈值方法特点的基础上,研究了一种新的小波自适应阈值消噪方法,仿真试验证明了该方法优于传统的阈值消噪法。最后,采集学生和临床确诊为心血管疾病患者的脉搏信号,利用小波分析方法提取脉搏信号各尺度能量值,针对脉搏信号频带特点,改进了特征提取算法。通过统计分析,在有限样本的情况下,给出了区分正常人群和心血管疾病患者的特征值范围,实验数据表明该方法取得了很好的识别效果。由于小波包变换具有任意多尺度分解特性,它是一种比小波变换更加精细的分析方法,因此本文进一步研究了脉搏信号小波包分析法,该方法正确识别了被小波算法漏检的病脉信号。

关键词：脉搏信号 AVR单片机虚拟仪器小波变换信号去噪特征提取

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融合语音和脉搏的多模态情感识别研究

微电子学与计算机 2015年第6期32卷 5-9页

作者：周红标淮阴工学院电子与电气工程学院江苏淮安223003

针对单独利用语音或某种生理信号进行情感识别容易误判的问题,提出融合语音和脉搏的多模态情感识别方法.首先对预处理后的语音信号提取梅尔倒谱系数特征,并用隐马尔科夫构建语音情感识别模型,然后计算脉搏信号K值和小波包系数能量值,并... 详细信息

针对单独利用语音或某种生理信号进行情感识别容易误判的问题,提出融合语音和脉搏的多模态情感识别方法.首先对预处理后的语音信号提取梅尔倒谱系数特征,并用隐马尔科夫构建语音情感识别模型,然后计算脉搏信号K值和小波包系数能量值,并输入到最小二乘支持向量机识别模型中进行判别,最后对两个模型的判别结果进行决策级的融合.实验结果表明:对于哀伤和平静两种情感,语音识别率较高,融合后识别率达到100%;对于高兴和愤怒两种情感,语音识别率为75%和80%,融合后提高到95%和90%.

关键词：多模态情感识别语音脉搏梅尔倒谱系数隐马尔科夫决策级融合

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基于电子鼻和电子舌的白酒检测

粮油食品科技 2014年第6期22卷 78-82页

作者：周红标李珊淮阴工学院电子与电气工程学院江苏淮安223003

研究利用电子鼻和电子舌技术快速检测白酒品质。以不同品牌、不同香型和不同比例掺假白酒为检测对象,采用主成分分析、线性判别分析和偏最小二乘法对电子鼻整体气味响应图谱和电子舌在1、10、100和1000Hz四个不同频段脉冲激发下的金、... 详细信息

研究利用电子鼻和电子舌技术快速检测白酒品质。以不同品牌、不同香型和不同比例掺假白酒为检测对象,采用主成分分析、线性判别分析和偏最小二乘法对电子鼻整体气味响应图谱和电子舌在1、10、100和1000Hz四个不同频段脉冲激发下的金、银、钨、钛四个工作电极组成的传感电极阵列响应信号进行分析。结果显示:电子舌对不同品牌和不同香型白酒的区分能力要优于电子鼻,且LDA的识别效果较PCA更好;利用偏最小二乘法建立的定量预测模型,在主成分数取5时,电子舌所建模型最优。用独立样品检验模型精度,模型预测值和参考值的相关系数为0.881。研究结果可为白酒生产和销售过程中的质量监控提供支持。

关键词：白酒检测电子鼻电子舌主成分分析线性判别分析偏最小二乘法

基于自适应模糊神经网络的非线性系统模型预测控制

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化工学报 2020年第7期71卷 3201-3212页

作者：周红标张钰柏小颖刘保连赵环宇淮阴工学院自动化学院江苏淮安223003

针对非线性动态系统的控制问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络(adaptive fuzzy neural network,AFNN)的模型预测控制(model predictive control,MPC)方法。首先,在离线建模阶段,AFNN采用规则自分裂技术产生初始模糊规则,采用改进的... 详细信息

针对非线性动态系统的控制问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络(adaptive fuzzy neural network,AFNN)的模型预测控制(model predictive control,MPC)方法。首先,在离线建模阶段,AFNN采用规则自分裂技术产生初始模糊规则,采用改进的自适应LM学习算法优化网络参数;然后,在实时控制过程,AFNN根据系统输出和预测输出之间的误差调整网络参数,从而为MPC提供一个精确的预测模型;进一步,AFNN-MPC利用带有自适应学习率的梯度下降寻优算法求解优化问题,在线获取非线性控制量,并将其作用到动态系统实施控制。此外,给出了AFNN-MPC的收敛性和稳定性证明,以保证其在实际工程中的成功应用。最后,利用数值仿真和双CSTR过程进行实验验证。结果表明,AFNN-MPC能够取得优越的控制性能。

关键词：非线性系统动态建模模型预测控制过程控制模糊神经网络自适应学习率

基于自适应惩罚策略的MOEA/D算法设计及应用

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微电子学与计算机 2020年第7期37卷 59-65页

作者：柯永斌周红标淮阴工学院电子信息工程学院江苏淮安223001 淮阴工学院自动化学院江苏淮安223001

基于分解的多目标进化算法(Multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition, MOEA/D)将一个多目标优化问题(multiobjective optimization problem, MOP)分解成一系列的单目标优化子问题,然后利用相互协作的进化方式优化这些子问题. MOEA/D利用独特的分解机制促进种群逼近Pareto最优前端(Pareto optimal front, POF),同时利用均匀分布的权重向量维护种群的多样性,在解决MOPs时具有较大的优势.但是,在实际工程中,大多数MOPs的POF具有复杂的特性.比如说POF可能具有长尾和顶点,这极大地降低了MOEA/D算法的性能.基于惩罚的边界交集法(penalty-based boundary intersection, PBI)是MOEA/D常用的分解方法之一.在PBI法中,惩罚因子起着平衡算法收敛性和多样性的关键作用.本文提出了一种自适应惩罚策略(adaptive penalty strategy, APS),能够在进化过程中自适应调整每个权重向量对应的惩罚因子值,有效地增强了近似Pareto前端的多样性.最后,利用六个具有复杂POF的基准MOPs和空间桁架结构多目标优化实验验证了所提MOEA/D-APS算法的有效性.

关键词：多目标优化分解基于惩罚的边界交集法自适应惩罚策略复杂Pareto最优前沿空间桁架结构优化

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波浪能发电装置中电磁换能器的设计与测试

太阳能学报 2023年第6期44卷 24-29页

作者：张宇翔陈仁文王立平周红标沈骞淮阴工学院自动化学院淮安223003 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室南京210016

针对多浮体波浪能发电装置,提出一种将Halbach永磁阵列与无铁芯结构相结合的电磁换能器结构,使波浪能可直接转换为电能。随后提出一种针对该电磁换能器的改进等效磁路模型,根据电磁换能器的最大阻尼系数对电磁换能器进行结构优化。将改... 详细信息

针对多浮体波浪能发电装置,提出一种将Halbach永磁阵列与无铁芯结构相结合的电磁换能器结构,使波浪能可直接转换为电能。随后提出一种针对该电磁换能器的改进等效磁路模型,根据电磁换能器的最大阻尼系数对电磁换能器进行结构优化。将改进等效磁路模型的计算结果与通过仿真软件得到的结果进行对比,验证等效磁路模型的有效性。对处于实验室条件下的电磁换能器进行结构优化后,制作电磁换能器的样机,并搭建试验测试平台,对样机进行性能测试。试验结果表明:样机的绕组电压能达到理论值的为75%,Halbach永磁结构换能器样机在振幅20 mm、频率6 Hz的条件下,不同位置的两个绕组的电压峰值分别为32.33和27.98 V,电压有效值分别为15.00和16.50 V,其能量采集功率为49.72 W。

关键词：波浪能直接能量转换电磁换能器 Halbach阵列无铁芯