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助训练框架下的半监督软测量建模方法

智能系统学报 2023年第2期18卷 231-239页

作者：何罗苏阳熊伟丽江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

为了充分利用工业过程中大量无标签样本信息,并减少过程的不确定因素对无标签样本质量的影响,提出一种助训练框架下的半监督孪生支持向量回归软测量建模方法。采用孪生支持向量回归机构建主学习器,对高置信度无标签样本添加伪标签;同时... 详细信息

为了充分利用工业过程中大量无标签样本信息,并减少过程的不确定因素对无标签样本质量的影响,提出一种助训练框架下的半监督孪生支持向量回归软测量建模方法。采用孪生支持向量回归机构建主学习器,对高置信度无标签样本添加伪标签;同时,基于K近邻算法构建辅学习器,最大化学习器在近邻样本集上的均方误差,经过此项指标筛选后的待处理样本集包含了更多的数据信息;主、辅学习器二者相辅相成,一定程度上提高了模型的泛化性;再利用所构建的助训练框架提高样本利用率后得到预测模型,实现对无标签样本信息的充分挖掘。通过对脱丁烷塔工业过程中的实际数据进行建模仿真,所得结果表明此模型具有良好的预测性能。

关键词：软测量建模半监督助训练孪生支持向量回归 K近邻置信度学习器脱丁烷塔

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基于核慢特征分析和时滞估计的GPR建模

系统仿真学报 2019年第8期31卷 1562-1571页

作者：彭慧来熊伟丽江南大学物联网工程学院自动化研究所无锡214122 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室无锡214122

针对工业过程中存在的时滞和非线性特性,提出了一种基于核慢特征分析的高斯过程回归建模方法。该方法通过模糊曲线分析充分挖掘工业数据中的时滞信息,求出数据中的最优时滞,并进行建模数据的重构;通过核慢特征分析方法对重构数据进行非... 详细信息

针对工业过程中存在的时滞和非线性特性,提出了一种基于核慢特征分析的高斯过程回归建模方法。该方法通过模糊曲线分析充分挖掘工业数据中的时滞信息,求出数据中的最优时滞,并进行建模数据的重构;通过核慢特征分析方法对重构数据进行非线性的特征提取;基于提取后的特征建立高斯过程回归(GPR)模型。通过对脱丁烷塔塔底丁烷浓度软测量的仿真实验,验证了方法的有效性与性能。

关键词：时延核慢特征分析模糊曲线分析高斯过程回归

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带自相关约束的NARX动态软测量模型

控制与决策 2020年第4期35卷 816-822页

作者：熊伟丽孙文心马君霞江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

非线性带外输入自回归模型(NARX)在进行预测估计时依赖于主导变量的实时测量,因此在实际工业过程中存在一定的实施难度.针对该问题,利用神经网络构造一种新型NARX动态软测量模型,当工业过程无法及时提供上时刻主导变量测量值时,能通过... 详细信息

非线性带外输入自回归模型(NARX)在进行预测估计时依赖于主导变量的实时测量,因此在实际工业过程中存在一定的实施难度.针对该问题,利用神经网络构造一种新型NARX动态软测量模型,当工业过程无法及时提供上时刻主导变量测量值时,能通过多步预测方法来确保主导变量的实时预测,通过设计模型结构来降低预测序列的自相关性,从而抑制由多步估计造成的累积误差,以适当降低单步预测精度为代价,使模型在主导变量检测时间长、采样周期长、测量存在噪声的工业场合下得到更好的预测效果.通过数学分析和脱丁烷塔数据仿真实验验证了所构建模型的有效性.

关键词：动态软测量建模神经网络 NARX模型多步预测

基于OPNET的无线传感器网络MAC协议研究

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传感技术学报 2010年第1期23卷 139-143页

作者：熊伟丽唐蒙娜徐保国江南大学通信与控制工程学院江苏无锡214122

在无线传感器网络中,MAC协议是网络高效通信的重要保证。本文利用OPNET仿真平台,对低速无线个域网(LR-WPAN)中IEEE802.15.4的MAC协议的超帧结构和时隙保障(GTS)机制进行研究。仿真实验中构建了小型星型网络,能更清楚地反映网络中的平均... 详细信息

在无线传感器网络中,MAC协议是网络高效通信的重要保证。本文利用OPNET仿真平台,对低速无线个域网(LR-WPAN)中IEEE802.15.4的MAC协议的超帧结构和时隙保障(GTS)机制进行研究。仿真实验中构建了小型星型网络,能更清楚地反映网络中的平均能量消耗情况,并通过设置不同的仿真场景,说明了GTS机制能有效节省电源能量,为大型无线传感器网络的设计提供了重要依据。

关键词：无线传感器网络 MAC协议 OPNET仿真能耗

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基于故障敏感主元的多块PCA故障监测方法

高校化学工程学报 2019年第6期33卷 1499-1508页

作者：顾炳斌熊伟丽史旭东江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

为了解决传统主元分析(PCA)故障监测方法中主元选择不合理问题,提出一种基于故障敏感主元的多块PCA故障监测方法。该方法基于正常工况数据集进行PCA分解,得到投影方向与特征值;定义一种故障敏感程度系数作为新的主元排序准则,以选择出... 详细信息

为了解决传统主元分析(PCA)故障监测方法中主元选择不合理问题,提出一种基于故障敏感主元的多块PCA故障监测方法。该方法基于正常工况数据集进行PCA分解,得到投影方向与特征值;定义一种故障敏感程度系数作为新的主元排序准则,以选择出每个变量方向上故障监测最敏感的主元;并建立相应的子模型,计算其监测统计量,利用贝叶斯信息准则(BIC)对监测结果进行融合。通过对田纳西伊斯曼(TE)过程和高炉炼铁过程中的应用仿真,结果表明所提方法有效地选取了主元,并且提升了故障监测模型的精度。

关键词：故障监测主元分析故障敏感系数多块建模

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基于二阶相似度的即时学习软测量建模方法

智能系统学报 2020年第5期15卷 910-918页

作者：祁成史旭东熊伟丽江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

针对即时(惰性)学习模型频率降低间接导致的精度下降问题,提出一种二阶相似性的即时学习方法。该方法综合顾及到样本集的整体分布特性,在传统一阶相似度准则的基础上建立二阶相似度准则,采用与测试样本具有绝大部分相同近邻的二阶相似... 详细信息

针对即时(惰性)学习模型频率降低间接导致的精度下降问题,提出一种二阶相似性的即时学习方法。该方法综合顾及到样本集的整体分布特性,在传统一阶相似度准则的基础上建立二阶相似度准则,采用与测试样本具有绝大部分相同近邻的二阶相似样本建立当前时刻的模型;同时将累计相似度因子用于建立局部模型时样本量的确定,并采用相似度阈值的方式判断此刻模型是否需要重新建立。该方法在青霉素发酵过程产物浓度的预测实验中得到了有效的验证。

关键词：即时学习更新频率二阶相似度相似度准则一阶相似度局部模型累计相似度因子相似度阈值

智能时代背景下的自动化新工科人才培养模式研究与实践

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大学教育 2022年第10期 228-230页

作者：熊伟丽陶洪峰刘艳君谢莉江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

随着以智能化为主要特征的新一代技术变革时代的到来,以及工程教育理念和新工科建设的不断深入,自动化专业的人才培养模式需要在智能时代需求驱动下进行重构和优化。基于江南大学自动化专业建设的实际情况,文章通过阐述其新工科人才培... 详细信息

随着以智能化为主要特征的新一代技术变革时代的到来,以及工程教育理念和新工科建设的不断深入,自动化专业的人才培养模式需要在智能时代需求驱动下进行重构和优化。基于江南大学自动化专业建设的实际情况,文章通过阐述其新工科人才培养模式的构建思路和具体实施内容,为助力新工科建设和相关专业人才的培养提供新思路。

关键词：智能时代新工科自动化专业培养模式

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运用ADE算法进行Wiener模型辨识

系统仿真学报 2013年第5期25卷 969-974,982页

作者：熊伟丽许文强赵兢兢徐保国江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室无锡214122 江南大学物联网工程学院自动化系无锡214122

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能。首先利用DE算法对Wiener模型参数进行辨识,分析了算法中变异率F对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响;其次运用一种自... 详细信息

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能。首先利用DE算法对Wiener模型参数进行辨识,分析了算法中变异率F对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响;其次运用一种自适应变异差分进化算法(ADE)进行Wiener模型参数辨识,该算法在初期变异率较高,种群具有多样性,避免过早收敛于局部最优解;在进化过程中,变异率逐渐变小,优良个体得以保留,避免最优解遭到破坏。运用ADE算法对Wiener模型的数值仿真结果表明了ADE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力。与一般的DE算法相比较,ADE算法辨识到全局最优解的精度和概率有较大提高,对算法参数的敏感性降低。

关键词：差分进化算法自适应变异参数辨识 Wiener模型

一种带过程变量时滞估计的在线软测量建模方法

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信息与控制 2016年第6期45卷 641-646页

作者：李妍君熊伟丽徐保国江南大学物联网工程学院自动化研究所江苏无锡214122 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

为了有效地将时滞信息引入到软测量建模过程中,同时实时跟踪过程动态,本文提出一种基于模糊曲线分析(FCA)估计过程时滞参数的新方法,用离线条件下得到的时滞参数集对软测量建模的数据进行重构;对于新的输入数据,基于一定时刻之前采集的... 详细信息

为了有效地将时滞信息引入到软测量建模过程中,同时实时跟踪过程动态,本文提出一种基于模糊曲线分析(FCA)估计过程时滞参数的新方法,用离线条件下得到的时滞参数集对软测量建模的数据进行重构;对于新的输入数据,基于一定时刻之前采集的历史变量值,采用时间差—高斯过程回归(TDGPR)模型对当前时刻主导变量值进行在线预测.通过对脱丁烷塔过程的仿真研究,验证了所提方法的有效性和精度.

关键词：变量时滞模糊曲线分析时间差模型高斯过程回归在线建模