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基于海林格距离加权关键主元的流程工业故障检测研究

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北京化工大学学报（自然科学版） 2022年第3期49卷 91-101页

作者：赵成苏圣超上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

在采用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法进行故障检测时,主元的选取及处理直接影响其故障检测的表现。对此,提出一种基于全变量表达(full variable expression,FVE)和海林格距离(Hellinger distance,HD)的故障检测方... 详细信息

在采用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法进行故障检测时,主元的选取及处理直接影响其故障检测的表现。对此,提出一种基于全变量表达(full variable expression,FVE)和海林格距离(Hellinger distance,HD)的故障检测方法。首先,利用FVE得到所有关键主元,即保留所有变量信息;然后考虑到与故障相关主元的重要性,定义基于海林格距离的变化率,用来衡量正常工况下主元与异常工况下主元的差异;对与故障发生更相关的主元进行加权,以突出与故障相关主元对于后续故障检测的影响;最后,考虑到降维后数据通常服从非高斯分布,利用改进的局部离群因子(local outlier factor,LOF)构建统计量,其相应控制限通过核密度估计(kernel density estimation,KDE)确定。数值实例及带钢热连轧实际生产数据验证了所提方法的有效性与优越性。

关键词：故障检测主元分析法关键主元海林格距离局部离群因子

pLoc-mGpos: Incorporate Key Gene Ontology Information into General PseAAC for Predicting subcellular Localization of Gram-Positive Bacterial Proteins

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Natural Science 2017年第9期9卷 330-349页

作者： Xuan Xiao Xiang Cheng shengchao su Qi Mao Kuo-Chen Chou Computer Department Jingdezhen Ceramic Institute Jingdezhen China The Gordon Life Science Institute Boston USA College of Information Science and Technology Donghua University Shanghai China Center for Informational Biology University of Electronic Science and Technology of China Chengdu China Faculty of Computing and Information Technology in Rabigh King Abdul Aziz University Jeddah Saudi Arabia

The basic unit in life is cell.?It contains many protein molecules located at its different organelles. The growth and reproduction of a cell as well as most of its other biological functions are performed via these proteins. But proteins in different organelles or subcellular locations have different functions. Facing?the avalanche of protein sequences generated in the postgenomic age, we are challenged to develop high throughput tools for identifying the subcellular localization of proteins based on their sequence information alone. Although considerable efforts have been made in this regard, the problem is far apart from being solved yet. Most existing methods can be used to deal with single-location proteins only. Actually, proteins with multi-locations may have some special biological functions that are particularly important for drug targets. Using the ML-GKR (Multi-Label Gaussian Kernel Regression) method,?we developed a new predictor called “pLoc-mGpos” by in-depth extracting the key information from GO (Gene Ontology) into the Chou’s general PseAAC (Pseudo Amino Acid Composition)?for predicting the subcellular localization of Gram-positive bacterial proteins with both single and multiple location sites. Rigorous cross-validation on a same stringent benchmark dataset indicated that the proposed pLoc-mGpos predictor is remarkably superior to “iLoc-Gpos”, the state-of-the-art predictor for the same purpose.?To maximize the convenience of most experimental scientists, a user-friendly web-server for the new powerful predictor has been established at http://***/pLoc-mGpos/, by which users can easily get their desired results without the need to go through the complicated mathematics involved.

关键词： Multi-Target Drugs Gene Ontology Chou’s General PseAAC ML-GKR Chou’s Metrics

Exponential synchronization of stochastic complex dynamical networks with impulsive perturbations and Markovian switching

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Exponential synchronization of stochastic complex dynamical ...

第26届中国控制与决策会议

作者： Anding Dai Wuneng Zhou Yichao Zheng shengchao su College of Information Science and Technology Donghua University Laboratory of Robotics and Intelligent Control Shanghai University of Engineering Science

ISBN: (纸本)9781479937097

This paper investigates the exponential synchronization problem of stochastic complex dynamical networks with impulsive perturbations and Markovian switching. The complex dynamical networks consists of ? modes and the networks switch from one mode to another according to a Markovian chain with known transition probability. Basing on the Lyapunov functional method and stochastic analysis, by employing ?-matrix approach, some sufficiency conditions are presented to ensure the exponential synchronization of stochastic complex dynamical networks with impulsive perturbations and Markovian switching, and the upper bound of impulsive gain is evaluated. At the end of this paper, a numerical examples are included to show the effectiveness of our results.

关键词： Exponential synchronization Complex dynamical network Markovian switching Impulsive perturbation

来源： cnki会议评论

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基于时间序列数据挖掘的旋转机械故障预报

南京航空航天大学学报 2006年第B07期38卷 120-123页

作者：苏圣超张正道朱大奇江南大学控制科学与工程研究中心无锡214122

提出一种基于时间序列数据挖掘的故障预报新方法。把故障前兆因子作为一种暂态,根据旋转机械轴承振动的实验数据建立时间序列．利用时延嵌入的方法重构状态空间,在状态空间中使用遗传算法搜寻最优暂态束．组成暂态集。用暂态集对旋转机... 详细信息

提出一种基于时间序列数据挖掘的故障预报新方法。把故障前兆因子作为一种暂态,根据旋转机械轴承振动的实验数据建立时间序列．利用时延嵌入的方法重构状态空间,在状态空间中使用遗传算法搜寻最优暂态束．组成暂态集。用暂态集对旋转机械轴承振动的测试数据进行分析．判断是否为故障前兆因子．从而实现故障预报。

关键词：时间序列数据挖掘旋转机械故障预报

基于改进蚁群优化算法的自动驾驶多车协同运动规划

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计算机工程 2022年第11期48卷 299-305,313页

作者：宋佳艳苏圣超上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

当前面向多辆自动驾驶汽车的协同运动规划方法能有效保证运行车辆与障碍物及其他车辆之间避免发生碰撞并保持安全距离,但车辆间的在线协同与规划能力仍有待提升。为实现多辆自动驾驶汽车在运动过程中的协同控制,提出一种基于改进蚁群优... 详细信息

当前面向多辆自动驾驶汽车的协同运动规划方法能有效保证运行车辆与障碍物及其他车辆之间避免发生碰撞并保持安全距离,但车辆间的在线协同与规划能力仍有待提升。为实现多辆自动驾驶汽车在运动过程中的协同控制,提出一种基于改进蚁群优化算法的多车在线协同规划方法。以空间协同与轨迹代价为优化目标,构造多目标优化函数,确保了多车行驶过程中的协同安全性与轨迹平滑性。将多目标优化函数引入蚁群优化算法的信息素更新过程中,根据自动驾驶车辆数量产生多个种群,使得种群之间相互独立的同时为每辆自动驾驶汽车规划可行路线。最终对蚁群优化算法中的挥发因子进行自适应调整,提升了算法全局搜索能力及收敛速度。实验结果表明,该方法能使多辆自动驾驶汽车在运动过程中保持协同控制并规划出无碰撞路线,相比于基于人工势场和模型预测的协同驾驶方法在复杂道路场景下车辆间的协同效果更好且适应性更强。

关键词：自动驾驶运动规划协同控制多目标优化蚁群优化算法

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基于广义预测控制的机器人去毛刺仿真研究

传感器与微系统 2021年第2期40卷 55-57,64页

作者：石益奇苏圣超上海工程技术大学城市轨道交通学院上海201620

针对在机器人去毛刺工艺中常规控制方法一般不能区分环境参数的变化和较大毛刺带来干扰的问题,提出了一种基于时变参数的广义预测控制算法,可根据毛刺尺寸及材料属性的变化自动调整参考切削力。通过计算传感器检测到的力和预测力之间的... 详细信息

针对在机器人去毛刺工艺中常规控制方法一般不能区分环境参数的变化和较大毛刺带来干扰的问题,提出了一种基于时变参数的广义预测控制算法,可根据毛刺尺寸及材料属性的变化自动调整参考切削力。通过计算传感器检测到的力和预测力之间的偏差值,实现机器人力环与位置环的控制。仿真结果表明:提出的控制策略对环境参数变化具有较好的鲁棒性,在机器人打磨作业中能够加工出均匀的表面,获得更好的加工质量。

关键词：机器人去毛刺时变参数广义预测控制

边缘计算下基于深度强化学习的车联网任务调度

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系统仿真学报 2023年第12期35卷 2550-2559页

作者：琚翔苏圣超徐超杰何蓓蓓上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

针对边缘计算下车联网中时延约束型计算任务的卸载执行问题,提出一种基于深度强化学习的任务调度方法。在多边缘服务器场景下,构建软件定义网络辅助的车联网任务卸载系统,给出车辆计算卸载的任务调度模型;根据任务调度的特点,设计一种... 详细信息

针对边缘计算下车联网中时延约束型计算任务的卸载执行问题,提出一种基于深度强化学习的任务调度方法。在多边缘服务器场景下,构建软件定义网络辅助的车联网任务卸载系统,给出车辆计算卸载的任务调度模型;根据任务调度的特点,设计一种基于改进指针网络的调度方法,综合考虑任务调度和计算资源分配的复杂性,采用深度强化学习算法对指针网络进行训练;运用训练好的指针网络对车辆卸载任务进行调度。仿真结果表明:在边缘服务器计算资源相同的情况下,该方法在处理时延约束型计算任务的数量方面优于其他方法,有效提高了车联网任务卸载系统的服务能力。

关键词：车联网边缘计算任务调度指针网络深度强化学习

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城市轨道交通正线和停车场间转换轨的行车管理权控制电路

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城市轨道交通研究 2019年第9期22卷 183-187页

作者：顾家泉苏圣超李立明上海工程技术大学城市轨道交通学院上海201620 上海地铁维护保障有限公司通号分公司上海200235

简要介绍了城市轨道交通转换轨行车管理权的基本概念及控制规则,详细阐述了转换轨行车管理权控制电路的基本构成和工作原理。转换轨的行车管理权控制电路主要由传统继电控制电路、计算机联锁驱采电路及场联电路构成。其中,继电控制电路... 详细信息

简要介绍了城市轨道交通转换轨行车管理权的基本概念及控制规则,详细阐述了转换轨行车管理权控制电路的基本构成和工作原理。转换轨的行车管理权控制电路主要由传统继电控制电路、计算机联锁驱采电路及场联电路构成。其中,继电控制电路是实现管理权控制电路功能的核心电路。转换轨的行车管理权控制电路可以实现行车管理权的转换,保障列车的运行安全,维持正常的运行秩序。

关键词：城市轨道交通转换轨行车管理权

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潘得罗扣件的弹条状态识别算法

城市轨道交通研究 2021年第6期24卷 46-51页

作者：朱澎程苏圣超陈兴杰李立明上海工程技术大学城市轨道交通学院上海201620

为实现潘得罗扣件的自动化巡检,提出一种融合弹条纹理特征与形状特征的潘得罗扣件的弹条状态识别算法。该算法首先根据人工巡检的经验划分检测区域,然后增强弹条的纹理与轮廓,接着分别提取弹条的纹理特征与形状特征,组成复特征向量后将... 详细信息

为实现潘得罗扣件的自动化巡检,提出一种融合弹条纹理特征与形状特征的潘得罗扣件的弹条状态识别算法。该算法首先根据人工巡检的经验划分检测区域,然后增强弹条的纹理与轮廓,接着分别提取弹条的纹理特征与形状特征,组成复特征向量后将其放入SVM(支持向量机)分类器中建立训练模型,最后使用SVM分类器识别钢轨扣件的弹条状态。试验结果表明,最终检测效果为:漏检率7.1%,误检率2.9%,正确率92.9%,均达到钢轨扣件的检测要求。

关键词：轨道交通潘得罗扣件状态识别