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城市固体废物焚烧过程炉温的鲁棒加权异构特征集成预测模型

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自动化学报 2024年第1期50卷 121-131页

作者：郭京承严爱军汤健北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124

针对城市固体废物(Municipal solid waste,MSW)焚烧过程,数据具有异常值和特征变量维度高时,炉温预测模型的准确性和泛化能力欠缺的挑战性问题,提出一种鲁棒加权异构特征集成建模方法,用于建立城市固体废物焚烧过程炉温预测模型.首先,... 详细信息

针对城市固体废物(Municipal solid waste,MSW)焚烧过程,数据具有异常值和特征变量维度高时,炉温预测模型的准确性和泛化能力欠缺的挑战性问题,提出一种鲁棒加权异构特征集成建模方法,用于建立城市固体废物焚烧过程炉温预测模型.首先,依据焚烧过程机理将高维特征变量划分为异构特征集合,并采用互信息和相关系数综合评估每组异构特征集合的贡献度;其次,采用基于混合t分布的鲁棒随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN)构建基模型,同时确定训练样本的惩罚权重;最后,设计一种鲁棒加权负相关学习(Negative correlation learning,NCL)策略,实现基模型的鲁棒同步训练.使用国内某城市固体废物焚烧厂的炉温历史数据,对该方法进行测试.测试结果表明,该方法建立的炉温预测模型在准确性和泛化能力方面具有优势.

关键词：城市固体废物焚烧炉温预测异构特征集成鲁棒建模随机配置网络

城市固废焚烧过程炉温与烟气含氧量多目标鲁棒预测模型

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自动化学报 2024年第5期50卷 1001-1014页

作者：胡开成严爱军汤健北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124

为实现城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程炉温与烟气含氧量的准确预测,提出一种基于改进随机配置网络的多目标鲁棒建模方法(Multi-target robust modeling method based on improved stochastic configuration network,MRI-SCN).首先,设计了一种并行方式增量构建SCN隐含层,通过信息叠加与跨越连接来增强隐含层映射多样性,并利用参数自适应变化的监督不等式分配隐含层参数;其次,使用F范数与L_(2,1)范数正则项建立矩阵弹性网对模型参数进行稀疏约束,以建模炉温与烟气含氧量间的相关性;接着,采用混合拉普拉斯分布作为每个目标建模误差的先验分布,通过最大后验估计重新评估SCN模型的输出权值,以增强其鲁棒性;最后,利用城市固废焚烧过程的历史数据对所提建模方法的性能进行测试.实验结果表明,所提建模方法在预测精度与鲁棒性方面具有优势.

关键词：城市固废焚烧炉温烟气含氧量随机配置网络隐含层并行构造多目标鲁棒建模

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CO2、CO和O2燃烧状态表征变量模型;然后,以真实CO2、CO、O2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

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电力调度自动化网络安全以及实现研究

电气技术与经济 2023年第2期 159-162页

作者：张正敏谢彬凌汤健东淡延亮广东电网有限责任公司梅州供电局国电南瑞南京控制系统有限公司

随着社会经济建设工作的不断开展,社会发展对于电力供应系统的要求在不断提升,必须要确保处于稳定有效安全的运行状态。电力调度自动化作为当前电力系统中的重要环节之一,其也需要针对电力调度自动化建立网络安全体系,这样才能够保证电... 详细信息

随着社会经济建设工作的不断开展,社会发展对于电力供应系统的要求在不断提升,必须要确保处于稳定有效安全的运行状态。电力调度自动化作为当前电力系统中的重要环节之一,其也需要针对电力调度自动化建立网络安全体系,这样才能够保证电力资源的供应朝着更加稳定的方向进展。基于这样的观点,对于电力调度自动化进行概述,思考电力调度自动化网络安全体系的影响因子,并且对于电力调度自动化网络安全体系的实现策略进行探讨,期望进入到更加理想的电力系统运行格局。

关键词：电力调度调度自动化网络安全

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电力调度自动化故障原因以及应对措施

电气技术与经济 2023年第2期 170-173页

作者：饶巨为谢彬凌汤健东淡延亮广东电网有限责任公司梅州供电局国电南瑞南京控制系统有限公司

在社会经济发展的过程中,电力系统发挥着能源供应的效能,必然要保证良好的运行状态,电力调度自动化系统作为电力系统中的重要板块,也要关注运行质量的提升。基于这样的角度,本文对电力调度自动化故障应对的重要性进行分析,归结电力调度... 详细信息

在社会经济发展的过程中,电力系统发挥着能源供应的效能,必然要保证良好的运行状态,电力调度自动化系统作为电力系统中的重要板块,也要关注运行质量的提升。基于这样的角度,本文对电力调度自动化故障应对的重要性进行分析,归结电力调度自动化故障的原因,继而提出对应的改善方案,期望可以使得电力调度自动化系统可以更好地发挥自身的效能。

关键词：电力调度调度自动化自动化故障

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

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基于多目标PSO混合优化的虚拟样本生成

自动化学报 2024年第4期50卷 790-811页

作者：王丹丹汤健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

受限于检测技术难度、高时间与经济成本等原因,难测参数的软测量模型建模样本存在数量少、分布稀疏与不平衡等问题,严重制约了数据驱动模型的泛化性能.针对以上问题,提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optim... 详细信息

受限于检测技术难度、高时间与经济成本等原因,难测参数的软测量模型建模样本存在数量少、分布稀疏与不平衡等问题,严重制约了数据驱动模型的泛化性能.针对以上问题,提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)混合优化的虚拟样本生成(Virtual sample generation, VSG)方法.首先,设计综合学习粒子群优化算法的种群表征机制,使其能够同时编码用于连续变量和离散变量;然后,定义具有多阶段多目标特性的综合学习粒子群优化算法适应度函数,使其能够在确保模型泛化性能的同时最小化虚拟样本数量;最后,提出面向虚拟样本生成的多目标混合优化任务以改进综合学习粒子群优化算法,使其能够适应虚拟样本优选过程的变维特性并提高收敛速度.同时,首次借鉴度量学习提出用于评价虚拟样本质量的综合评价指标和分布相似指标.利用基准数据集和真实工业数据集验证了所提方法的有效性和优越性.

关键词：小样本建模虚拟样本生成混合优化多目标粒子群优化分布相似度

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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

基于贝叶斯分位数回归的鲁棒随机配置网络预测区间方法

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控制工程 2024年

作者：严爱军汪福和汤健数字社区教育部工程研究中心城市轨道交通北京实验室北京工业大学信息学部

针对数据中异常值或噪声会导致预测模型的准确性低和泛化性能差等问题提出了基于贝叶斯分位数回归的鲁棒随机配置网络预测区间方法。首先，采用随机配置算法确定隐层节点的数量、输入权值和偏差；其次，将贝叶斯分位数回归嵌入到随机配... 详细信息

针对数据中异常值或噪声会导致预测模型的准确性低和泛化性能差等问题提出了基于贝叶斯分位数回归的鲁棒随机配置网络预测区间方法。首先，采用随机配置算法确定隐层节点的数量、输入权值和偏差；其次，将贝叶斯分位数回归嵌入到随机配置网络代替经典的最小二乘回归，以非对称拉普拉斯分布作为随机配置网络噪声的先验分布，使用最大后验估计将随机配置网络噪声的先验分布转化为输出权值的后验分布；然后，通过期望最大化算法迭代优化随机配置网络的噪声和输出权值上假设分布的超参数；最后，在四个标准数据集和城市固废焚烧过程的历史数据的测试表明本文方法在预测精度、预测区间和鲁棒性方面具有优势。

关键词：贝叶斯分位数回归随机配置网络期望最大化预测区间鲁棒性