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Frontiers of Chemical Science and Engineering 2017年第3期11卷 414-428页

作者： weichao yue Xiaofang Chen Weihua Gui Yongfang Xie Hongliang Zhang School of Information Science and Engineering Central South University Changsha 410083 China School of Metallurgy and Environment Central South University Changsha 410083 China

Root cause analysis （RCA） of abnormal aluminum electrolysis cell condition has long been a challenging industrial issue due to its inherent complexity in analyzing based on multi-source knowledge. In addition, accurate RCA of abnormal aluminum electrolysis cell condition is the precondition of improving current efficiency. RCA of abnormal condition is a complex work of multi-source knowledge fusion, which is difficult to ensure the RCA accuracy of abnormal cell condition because of dwindling and frequent flow of experienced technicians. In view of this, a method based on Fuzzy- Bayesian network to construct multi-source knowledge solidification reasoning model is proposed. The method can effectively fuse and solidify the knowledge, which is used to analyze the cause of abnormal condition by technicians providing a clear and intuitive framework to this complex task, and also achieve the result of root cause automatically. The proposed method was verified under 20 sets of abnormal cell conditions, and implements root cause analysis by finding the abnormal state of root node, which has a maximum posterior probability by Bayesian diagnosis reasoning. The accuracy of the test results is up to 95%, which shows that the knowledge reasoning feasibility for RCA of aluminum electrolysis cell.

关键词： abnormal aluminum electrolysis cell condi- tion Fuzzy-Bayesian network multi-source knowledge solidification and reasoning root cause analysis

A Data and Knowledge Collaboration Strategy for Decision-Making on the Amount of Aluminum Fluoride Addition Based on Augmented Fuzzy Cognitive Maps

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Engineering 2019年第6期5卷 1060-1076页

作者： weichao yue Weihua Gui Xiaofang Chen Zhaohui Zeng Yongfang Xie School of Information Science and Engineering Central South UniversityChangsha 410083China

In the aluminum reduction process, aluminum uoride (AlF3) is added to lower the liquidus temperature of the electrolyte and increase the electrolytic ef ciency. Making the decision on the amount of AlF3 addi- tion (referred to in this work as MDAAA) is a complex and knowledge-based task that must take into con- sideration a variety of interrelated functions;in practice, this decision-making step is performed manually. Due to technician subjectivity and the complexity of the aluminum reduction cell, it is dif cult to guarantee the accuracy of MDAAA based on knowledge-driven or data-driven methods alone. Existing strategies for MDAAA have dif culty covering these complex causalities. In this work, a data and knowl- edge collaboration strategy for MDAAA based on augmented fuzzy cognitive maps (FCMs) is proposed. In the proposed strategy, the fuzzy rules are extracted by extended fuzzy k-means (EFKM) and fuzzy deci- sion trees, which are used to amend the initial structure provided by experts. The state transition algo- rithm (STA) is introduced to detect weight matrices that lead the FCMs to desired steady states. This study then experimentally compares the proposed strategy with some existing research. The results of the comparison show that the speed of FCMs convergence into a stable region based on the STA using the proposed strategy is faster than when using the differential Hebbian learning (DHL), particle swarm optimization (PSO), or genetic algorithm (GA) strategies. In addition, the accuracy of MDAAA based on the proposed method is better than those based on other methods. Accordingly, this paper provides a feasible and effective strategy for MDAAA.

关键词： AlF3 addition Fuzzy cognitive maps Learning algorithms State transition algorithm Fuzzy decision trees

A Regional Local Search and Memory based Evolutionary Algorithm for Dynamic Multi-objective Optimization

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A Regional Local Search and Memory based Evolutionary Algori...

第三十九届中国控制会议

作者： Sanyi Li Yanfeng Wang weichao yue School of Electrical and Information Engineering Zhengzhou University of Light Industry

This paper presents a novel dynamic multi-objective optimization algorithm based on region local search and memory（DMOA-RLSM）. Firstly, the NSGA2-DM stores useful information（memory） to guide population initialization in the future;secondly, in the stage of population regeneration, DMOA-RLSM get corner points and sparse point according to the results of non-dominated sorting of current populations, define these points as the centers of border areas and sparse area respectively;thirdly, search around the corner points and sparse point ***-RLSM adopts extreme optimization strategy and random search strategy simultaneously to improve the quality of solutions and convergence rate. Performance of DMOA-RLSM is compared with two reported dynamic multi-objective optimization algorithms（DMOAs） for dMOP functions and FDA functions. Results show that the DMOA-RLSM performs better than the compared algorithms because of its low computational complexity.

关键词： dynamic multi-objective optimization local search memory

来源： cnki会议评论

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长江上游潜流带泥沙中石油烃吸附机理研究

环境科学研究 2024年第8期37卷 1779-1788页

作者：徐杨梁越张伟超许彬吕平毓重庆交通大学河海学院重庆400074 长江水利委员会水文局长江上游水文水资源勘测局重庆400020 重庆交通大学国家内河航道整治工程技术研究中心重庆400074 重庆交通大学水利水运工程教育部重点实验室重庆400074 重庆市水旱灾害防御中心重庆401147

生态优先、绿色发展是推动长江经济带发展必须坚持的战略定位,然而随着长江航运的迅猛发展,大量船舶溢油污染物在长江潜流带沉积,威胁生态安全。为研究船舶溢油在长江上游潜流带中的吸附规律,本研究选用长江航运广泛使用的0号柴油为实... 详细信息

生态优先、绿色发展是推动长江经济带发展必须坚持的战略定位,然而随着长江航运的迅猛发展,大量船舶溢油污染物在长江潜流带沉积,威胁生态安全。为研究船舶溢油在长江上游潜流带中的吸附规律,本研究选用长江航运广泛使用的0号柴油为实验用油,以长江上游潜流带泥沙为研究对象,通过室内平衡振荡实验分析不同浓度水溶态石油烃在不同粒径泥沙中的吸附机理。结果表明:长江上游潜流带泥沙颗粒对水溶态石油烃的吸附平衡时间均在2 h左右,吸附过程呈明显的二阶段特征,包括快速(0~1 h)和慢速(1~2 h)两个阶段,快速阶段吸附量在90%以上,吸附量与粒径大小关系显著,准二级动力学模型(R^(2)为0.995~0.997)拟合效果更好。潜流带泥沙吸附过程呈线性趋势特点明显,Henry线性等温吸附模型(R^(2)为0.918~0.996)对等温吸附实验结果的拟合度更高,呈现出强分配、弱吸附的特点。大多情况下石油烃浓度越高、泥沙粒径越小,泥沙单位吸附量则越多,但有机质含量的差异会影响这一规律;此外,水土比降低、盐度升高会使泥沙单位吸附量增加。研究显示,长江上游潜流带泥沙对水溶态石油烃的吸附速率主要受到化学吸附机理控制,以表面有机质溶解分配作用为主,以非均匀表面化学吸附为辅,石油烃浓度、泥沙粒径、水土比、盐度均对石油烃在潜流带中的吸附有一定影响。

关键词：长江上游潜流带泥沙石油烃振荡平衡法吸附机理

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增程式电动汽车动力系统一体化冷却传热分析

内燃机工程 2024年第4期45卷 47-55页

作者：邱越雷基林杨雄专王伟超李臻卓昆明理工大学云南省内燃机重点实验室昆明650500

以一款增程式轻型卡车为研究对象,对增程式动力系统的发动机和电机采用一体化冷却系统设计。在预设的运行工况,通过试验测试,计算出工况点增程器和电驱系统的散热需求,对冷却液和冷却水泵进行选型匹配。结合试验测试建立了增程器和电驱... 详细信息

以一款增程式轻型卡车为研究对象,对增程式动力系统的发动机和电机采用一体化冷却系统设计。在预设的运行工况,通过试验测试,计算出工况点增程器和电驱系统的散热需求,对冷却液和冷却水泵进行选型匹配。结合试验测试建立了增程器和电驱系统冷却回路一维仿真模型,对比分析了电驱系统冷却管道串联与并联的冷却效果与能耗情况,验证了驱动电机冷却液帮助发动机冷起动的可行性。研究结果表明:通过试验测量散热量选择到的电子水泵,能更加高效准确地控制冷却液流量,冷却效果更好。冷却系统一维仿真分析中能从温升曲线直观看到并联冷却管路冷却效果更好,并联管路中的电磁阀根据工况不同控制开口大小,比串联管路统一控制冷却液流量冷却更高效。并联冷却管路中驱动电机冷却时快速产生热量,在与发动机冷起动时进行热交互可以帮助发动机快速暖机,改善发动机冷起动排放差、动力弱的情况。

关键词：增程式电动汽车冷却系统热管理一体化设计流动传热

生物合成纳米金与MWCNTs/L-Cys复合修饰玻碳电极测定左旋多巴

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高等学校化学学报 2014年第2期35卷 250-256页

作者：岳伟超蔡卓蒋翠文叶丹妮广西大学化学化工学院南宁530004

利用荷叶萃取液生物合成纳米金,并与多壁碳纳米管/L-半胱氨酸复合成修饰电极材料,研究了左旋多巴在该修饰电极上的电化学行为.在0.2 mol/L乙酸-乙酸钠体系(pH=2.6)中,氧化峰电流与左旋多巴浓度在0.6~40μmol/L及60~120μmol/L范围内呈... 详细信息

利用荷叶萃取液生物合成纳米金,并与多壁碳纳米管/L-半胱氨酸复合成修饰电极材料,研究了左旋多巴在该修饰电极上的电化学行为.在0.2 mol/L乙酸-乙酸钠体系(pH=2.6)中,氧化峰电流与左旋多巴浓度在0.6~40μmol/L及60~120μmol/L范围内呈良好的线性关系,检出限达5.2×10-8mol/L.实验结果表明,生物合成纳米金复合多壁碳纳米管/L-半胱氨酸修饰电极具有良好的稳定性和高灵敏度,对实际样品测定的回收率在91.2%~102.5%之间.

关键词：生物合成荷叶多壁碳纳米管左旋多巴

曲克芦丁对Belousov-Zhabotinskii振荡体系的扰动及其含量测定

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高等学校化学学报 2016年第1期37卷 31-36页

作者：叶丹妮蔡卓蒋翠文岳伟超广西大学化学化工学院南宁530004

基于曲克芦丁对Belousov-Zhabotinskii振荡体系的扰动,建立了一种测定曲克芦丁的新方法.在优化条件下,振幅改变量ΔE与曲克芦丁的浓度在0.808~40.4μmol/L范围内呈现良好的线性关系,检出限为2.14×10^(-7)mol/L(S/N=3).对曲克芦丁注射... 详细信息

基于曲克芦丁对Belousov-Zhabotinskii振荡体系的扰动,建立了一种测定曲克芦丁的新方法.在优化条件下,振幅改变量ΔE与曲克芦丁的浓度在0.808~40.4μmol/L范围内呈现良好的线性关系,检出限为2.14×10^(-7)mol/L(S/N=3).对曲克芦丁注射液中的曲克芦丁进行了分析测定,回收率在98.8%~101%之间,测定结果与紫外法无显著性差异.采用循环伏安法和紫外分光光度法对可能的扰动机理进行了探讨.

关键词： Belousov-Zhabotinskii振荡曲克芦丁化学振荡

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连退卷取溢出边原因分析与设备优化

河南冶金 2022年第5期30卷 52-56页

作者：马宁岳伟超周思远安钢集团冷轧有限责任公司

跟踪带钢溢出边情况,分析了带钢在夹送辊的受力,通过对卷取机安装精度、双气缸驱动的辊子两侧压力的设定,磁力皮带两侧电磁铁位置、皮带与带钢形成的包角的调整,EPC对分切后带钢的控制,甩尾时与带钢接触的设备间的张力的调节等一系列优... 详细信息

跟踪带钢溢出边情况,分析了带钢在夹送辊的受力,通过对卷取机安装精度、双气缸驱动的辊子两侧压力的设定,磁力皮带两侧电磁铁位置、皮带与带钢形成的包角的调整,EPC对分切后带钢的控制,甩尾时与带钢接触的设备间的张力的调节等一系列优化,使卷取溢出边稳定在5 mm范围内,提高了产品的美观性,保证了生产节奏的流畅性,提高了产品的成材率和一级品率。

关键词：卷取机溢出边设备优化

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玻璃基板码垛机械手位置的迭代学习跟踪控制

电子测量与仪器学报 2013年第9期27卷 882-888页

作者：岳伟超余发山尚殿琦河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454003

码垛机械手在玻璃基板生产过程中发挥着至关重要的作用。针对玻璃基板码垛机械手码垛过程具有较强重复性的特点,提出迭代学习的码垛机械手位置跟踪控制方法。考虑到运行过程中出现的非重复性干扰设计了鲁棒迭代学习控制器。同时采用Lyap... 详细信息

码垛机械手在玻璃基板生产过程中发挥着至关重要的作用。针对玻璃基板码垛机械手码垛过程具有较强重复性的特点,提出迭代学习的码垛机械手位置跟踪控制方法。考虑到运行过程中出现的非重复性干扰设计了鲁棒迭代学习控制器。同时采用Lyapunov函数分析了码垛机械手的收敛性。理论结果表明,鲁棒迭代学习控制算法可以保证码垛机械手的位置跟踪误差收敛到0。仿真结果表明,所提出的鲁棒迭代学习控制算法,较好地抑制了非重复扰动的影响,有效提高码垛机械手的位置跟踪性能,经过20次的迭代,控制精度能达到0.01 mm。在实验测试中,相邻两个玻璃基板间的码垛误差最大不超过0.1 mm,取得了良好的控制效果。

关键词：玻璃基板码垛机械手迭代学习控制鲁棒算法位置跟踪

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桥式起重机位置跟踪及防摆的迭代学习控制

电子测量与仪器学报 2014年第2期28卷 184-191页

作者：栗三一余发山卜旭辉岳伟超河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454000

桥式起重机运行时,小车移动引起的货物摆动影响了运输效率,容易引发事故,桥式起重机的定位及防摆问题引起了众多专家的关注。针对桥式起重机重复运动的情况,采用迭代学习控制策略来实现位置跟踪及角度控制。根据拉格朗日方程建立了桥式... 详细信息

桥式起重机运行时,小车移动引起的货物摆动影响了运输效率,容易引发事故,桥式起重机的定位及防摆问题引起了众多专家的关注。针对桥式起重机重复运动的情况,采用迭代学习控制策略来实现位置跟踪及角度控制。根据拉格朗日方程建立了桥式起重机的三维数学模型。设计了桥式起重机角度控制的迭代学习控制算法,并证明了算法的收敛性。研究表明,迭代学习控制可有效利用桥式起重机运行的重复信息,经过一定次数的迭代学习后,位置跟踪误差为0,摆角抑制在7°以内。仿真示例验证了方法的有效性。

关键词：桥式起重机迭代学习控制位置跟踪防摆控制