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基于智能优化算法的软测量模型建模样本优选及应用

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化工进展 2018年第7期37卷 2516-2523页

作者：贺凯迅曹鹏飞山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590

根据目标工况合理选择训练样本,是建立软测量模型的关键。传统的训练集样本选择方法难以充分利用因变量信息,而且难以综合考虑样本对模型的影响。为了解决上述问题,本文提出一种基于智能优化算法的训练集样本选择模型,定义了损失函数和... 详细信息

根据目标工况合理选择训练样本,是建立软测量模型的关键。传统的训练集样本选择方法难以充分利用因变量信息,而且难以综合考虑样本对模型的影响。为了解决上述问题,本文提出一种基于智能优化算法的训练集样本选择模型,定义了损失函数和样本压缩率,通过权重因子将二者融合为多目标适应度函数,可调整优化算法的寻优方向,使算法能够同时对建模样本组合结构与样本数量寻优,因此极大提高了所选建模样本的质量。为了验证方法的有效性,以汽油调和过程中采集的汽油近红外光谱-研究法辛烷值数据以及柴油近红外基准数据为例,与偏最小二乘、局部权重偏最小二乘等多种方法进行了比较研究,并分析了建模样本对软测量模型的影响。结果表明,本文方法在大规模降低训练集样本规模的同时能够保证软测量模型的精度和泛化性,非常适合工业应用。

关键词：软测量模型优化数据驱动融合近红外

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基于有偏估计的近红外定量分析方法及应用

控制工程 2022年第10期29卷 1887-1892页

作者：刘晶晶贺凯迅山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590 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

根据工况需求建立稳健性好的定量分析模型是使用近红外分析技术的关键。近红外光谱的波长点数多,实际工况中难以获得精确的无偏估计,可控的有偏估计更便于后续优化控制对产品目标属性的调优。鉴于此,提出一种融合互信息的光谱波长选择方... 详细信息

根据工况需求建立稳健性好的定量分析模型是使用近红外分析技术的关键。近红外光谱的波长点数多,实际工况中难以获得精确的无偏估计,可控的有偏估计更便于后续优化控制对产品目标属性的调优。鉴于此,提出一种融合互信息的光谱波长选择方法:根据光谱波长间的最大信息系数,选择与目标属性相关性大的波长,实现有监督波长选择。此外,融合即时学习,以有偏最小最大概率机建立定量分析模型,在保证有偏估计的同时提高了模型的自适应能力。工业案例验证结果表明,所提方法可有效提高近红外定量分析模型的精度,减少累积偏差。

关键词：近红外光谱最小最大概率机互信息波长选择汽油调合

基于神经网络的近红外光谱辛烷值模型的研究及应用

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计算机与应用化学 2014年第1期31卷 63-68页

作者：栾郭宏贺凯迅程辉钱锋中国石油化工股份有限公司金陵分公司江苏南京210033 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

汽油管道调合的在线优化过程中,调合优化与控制系统对近红外光谱模型的依赖很大。光谱模型的精度及适应性直接影响整个在线调合系统。本文就如何建立适用于在线汽油调合的汽油辛烷值近红外光谱模型展开研究,提出一种采用主元分析(PCA)... 详细信息

汽油管道调合的在线优化过程中,调合优化与控制系统对近红外光谱模型的依赖很大。光谱模型的精度及适应性直接影响整个在线调合系统。本文就如何建立适用于在线汽油调合的汽油辛烷值近红外光谱模型展开研究,提出一种采用主元分析(PCA)结合人工神经网络(ANN)的方法建立汽油近红外光谱辛烷值模型的方法;并与多元线性回归及偏最小二乘法建立的线性模型做比较。结果表明主元分析结合人工神经网络所建立的模型适应性较高、抗干扰能力强,适合汽油在线调合的现场应用。

关键词：汽油调合近红外主元分析

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基于随机化分析的等价空间故障检测方法

山东科技大学学报（自然科学版） 2019年第2期38卷 117-124页

作者：李志明钟麦英贺凯迅山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590

基于等价空间的故障检测可实现残差对控制输入与未知状态的解耦,已成为提高系统安全性与可靠性的重要技术手段。针对难以同时降低故障漏报率与误报率的问题,提出一种随机化分析辅助的等价空间故障检测方法。首先,在未知输入概率分布未... 详细信息

基于等价空间的故障检测可实现残差对控制输入与未知状态的解耦,已成为提高系统安全性与可靠性的重要技术手段。针对难以同时降低故障漏报率与误报率的问题,提出一种随机化分析辅助的等价空间故障检测方法。首先,在未知输入概率分布未知的情况下,设计基于等价空间的残差产生器,并应用Chernoff界引理,给出故障误报率的随机化分析方法。其次,针对零故障误报率阈值选取的强保守性问题,给出一定故障误报率容许条件下的阈值选取方法,实现了故障误报率与可检测率的均衡设计。最后以某型无人机飞行控制系统进行仿真实验,验证了提出方法的有效性。

关键词：等价空间故障检测阈值随机化分析

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改进的证据K近邻异常工况检测及应用

控制工程 2022年第4期29卷 655-660,668页

作者：贺凯迅王涛苏照阳山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266950 华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237

大型火力发电系统复杂,诱发异常工况的因素多、难以检测,并且过程数据中故障案例少,有标签的故障样本不完备,难以建立有效的异常工况检测模型。针对这些问题,提出一种基于证据K近邻的异常工况检测方法。首先,基于斜坡系数完成对历史数... 详细信息

大型火力发电系统复杂,诱发异常工况的因素多、难以检测,并且过程数据中故障案例少,有标签的故障样本不完备,难以建立有效的异常工况检测模型。针对这些问题,提出一种基于证据K近邻的异常工况检测方法。首先,基于斜坡系数完成对历史数据稳态工况的划分,便于建立工况模型;然后,基于工况数据的局部密度构建证据体,确定异常工况检测边界;在线应用时,过程数据的异常特性由证据体根据K近邻原则判定。所提方法在模型构建与应用时不需要完备的有标签样本,建模效率高,模型更新维护较为方便。案例分析表明,所提方法与主成分分析(PCA)、基于K近邻的故障诊断(FD-KNN)、证据K近邻(EKNN)方法相比具有较低的误报率和漏报率,具有较好的工程应用价值。

关键词： D-S证据理论 K近邻过程监控异常工况火力发电

A New Sample-Selection and Modeling Method Based on Near-Infrared Spectroscopy and Its Industrial Application

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Journal of Donghua University(English Edition) 2014年第2期31卷 207-211页

作者：贺凯迅程辉钱锋 Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes Ministry of EducationEast China University of Science and Technology

Near-infrared( NIR) spectroscopy has been widely employed as a process analytical tool( PAT) in various fields; the most important reason for the use of this method is its ability to record spectra in real time to capture process properties. In quantitative online applications,the robustness of the established NIR model is often deteriorated by process condition variations,nonlinear of the properties or the high-dimensional of the NIR data set. To cope with such situation,a novel method based on principal component analysis( PCA) and artificial neural network( ANN) is proposed and a new sample-selection method is mentioned. The advantage of the presented approach is that it can select proper calibration samples and establish robust model effectively. The performance of the method was tested on a spectroscopic data set from a refinery process. Compared with traditional partial leastsquares( PLS),principal component regression( PCR) and several other modeling methods, the proposed approach was found to achieve good accuracy in the prediction of gasoline properties. An application of the proposed method is also reported.

关键词： gasoline blending near-infrared spectroscopy sample selection modeling method

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融合互信息与慢特性的火电机组异常监控

控制工程 2022年第10期29卷 1881-1886页

作者：王小邦贺凯迅苏照阳山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590 华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237

以大型火电机组为研究对象,提出了一种基于互信息(MI)和慢特性分析(SFA)的异常工况检测方法,用于提高工业过程中异常工况检测的准确率和效率。首先,根据过程变量和故障标签的MI值选取高于设定阈值的过程变量;然后,利用慢特征算法提取出... 详细信息

以大型火电机组为研究对象,提出了一种基于互信息(MI)和慢特性分析(SFA)的异常工况检测方法,用于提高工业过程中异常工况检测的准确率和效率。首先,根据过程变量和故障标签的MI值选取高于设定阈值的过程变量;然后,利用慢特征算法提取出特征矩阵,使用两种新的指标计算统计量,通过潜在变量模型的慢特征来检测过程数据的异常;最后,将该方法应用于汽轮机和引风机异常工况案例中,与传统算法的对比实验分析表明该方法有较强的工程应用价值。

关键词：异常工况慢特性分析互信息火力发电特征提取

基于辛烷值调合效应模型的在线更新方法及其应用

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华东理工大学学报（自然科学版） 2014年第3期40卷 327-331页

作者：苗健罗建平张卫东贺凯迅程辉钱锋中国石化金陵分公司信息中心南京210033 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

主要介绍了用于汽油管道调合过程中的辛烷值调合效应模型及模型的在线更新方法。由于汽油辛烷值属性在调合过程中表现出强非线性,使用线性的调合模型会造成较大的预测误差。虽然经典的乙基模型为非线性模型,但是在建模后期或者后期模型... 详细信息

主要介绍了用于汽油管道调合过程中的辛烷值调合效应模型及模型的在线更新方法。由于汽油辛烷值属性在调合过程中表现出强非线性,使用线性的调合模型会造成较大的预测误差。虽然经典的乙基模型为非线性模型,但是在建模后期或者后期模型维护过程中需要大量的数据,需要做调合实验,往往工作量太大,导致调合工况发生改变时模型很难快速适应。本文提出的基于辛烷值调合效应模型的在线更新方法是以辛烷值调合效应模型为基础,采用递推最小二乘的方法对模型参数进行在线实时更新,从而保证调合效应模型在较大的工况范围内都有效。该方法原理简单、计算速度快,可以适用于不同牌号的汽油调合,已取得了良好的应用效果。

关键词：汽油管道调合在线优化递推最小二乘辛烷值模型

有偏最小最大概率模型及在汽油属性预测中的应用

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控制理论与应用 2020年第8期37卷 1799-1807页

作者：贺凯迅刘晶晶王小邦苏照阳山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590 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

汽油属性的在线预测多采用无偏估计方法建立的近红外定量分析模型实现,累积预测误差的正负偏差范围难以控制,这会严重影响汽油调合优化控制的投运效果.针对这一问题,本文提出了一种采用有偏估计实现油品属性在线预测的方法.首先从最小... 详细信息

汽油属性的在线预测多采用无偏估计方法建立的近红外定量分析模型实现,累积预测误差的正负偏差范围难以控制,这会严重影响汽油调合优化控制的投运效果.针对这一问题,本文提出了一种采用有偏估计实现油品属性在线预测的方法.首先从最小最大概率学习机出发,提出了有偏最小最大概率回归模型.然后利用即时学习方法设计了有偏回归模型的局部建模与更新策略,用以提高回归模型的自适应能力.最后在国内某炼厂汽油调合过程中采集的工业数据上进行实验,结果表明该方法与传统方法相比具有明显优势,有利于大幅度提高调合优化控制的投运率.

关键词：汽油调合最小最大概率机动态建模机器学习过程系统