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风电场风速时间序列的复杂动力学特性分析

同济大学学报（自然科学版） 2010年第12期38卷 1828-1831页

作者：王东风张有玥韩璞徐大平华北电力大学自动化系河北保定071003

利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的最大Lyapunov指数,由计算结果发现风电场风速时间序列具有混沌... 详细信息

利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的最大Lyapunov指数,由计算结果发现风电场风速时间序列具有混沌特性,为利用混沌预测方法进一步提高风速预测精度提供参考.

关键词：风电场风速混沌饱和关联维 Lyapunov指数

贯通“理性”与“情感”的逻辑:休谟的联结主义及其政治意蕴

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南昌大学学报（人文社会科学版） 2022年第2期53卷 14-23页

作者：栾俊韩璞庚江南大学马克思主义学院江苏无锡214122 江苏省社会科学院江苏南京210004

对情感与理性关系的解读最能体现休谟对唯理主义哲学传统的反叛。然而,由于缺乏对休谟情理观之联结主义底蕴的充分重视,学界对休谟唯理主义批判的认识往往拘泥于具体观点层面,未能做到系统深入。某种意义上,联结主义乃贯通休谟整个哲学... 详细信息

对情感与理性关系的解读最能体现休谟对唯理主义哲学传统的反叛。然而,由于缺乏对休谟情理观之联结主义底蕴的充分重视,学界对休谟唯理主义批判的认识往往拘泥于具体观点层面,未能做到系统深入。某种意义上,联结主义乃贯通休谟整个哲学的人性-原逻辑,而只有深入这一逻辑,我们才能对“唯理主义的休谟式颠覆”给出全面而连贯的释读:休谟基于“观念的联结”突破了西方早期现代观念论对“因果”的唯理主义解释;基于“观念和印象的双重联结”,则推翻了唯理主义传统将“理性”与“情感”二元对立的一贯立场;而联结主义特别是理性与情感协同之视角的引入,更为休谟摆脱政治唯理主义、立足世人的实践解读社会正义,奠定了方法论基础。

关键词：休谟理性情感联结主义唯理主义政治

粗糙集理论和贝叶斯网络在汽轮机振动故障诊断中的应用

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汽轮机技术 2008年第3期50卷 238-240页

作者：董泽张楠韩璞华北电力大学自动化系河北保定071003

针对实际的汽轮发电机组振动故障诊断中常存在冗余和不确定性信息这一问题,基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种汽轮机振动故障诊断新方法。利用粗糙集信息表约简方法实现对故障特征的约简,以获... 详细信息

针对实际的汽轮发电机组振动故障诊断中常存在冗余和不确定性信息这一问题,基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种汽轮机振动故障诊断新方法。利用粗糙集信息表约简方法实现对故障特征的约简,以获取最小诊断规则。基于最小规则的贝叶斯网络模型可以有效降低网络构造的复杂性,同时利用贝叶斯网络来发现节点间的潜在关系,解决故障诊断过程中的不确定推理问题,从而提高诊断效率。最后,进行了故障实例分析,结果证明了该方法的有效性。

关键词：粗糙集理论贝叶斯网络汽轮机故障诊断

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基于文献计量学的国内突发事件研究分析

情报杂志 2012年第4期31卷 48-53页

作者：韩普朱光谢靖钱爱兵南京大学信息管理系南京210093 南京中医药大学经贸管理学院南京210046

近年来,突发事件研究引起了新闻传播学、公共管理学、心理学和信息管理等学科领域关注。本文运用文献计量法对2000-2010年的国内学术领域发表有关突发事件的学术论文进行了统计分析。分别从年发文量、主要期刊、主要学科、核心作者、研... 详细信息

近年来,突发事件研究引起了新闻传播学、公共管理学、心理学和信息管理等学科领域关注。本文运用文献计量法对2000-2010年的国内学术领域发表有关突发事件的学术论文进行了统计分析。分别从年发文量、主要期刊、主要学科、核心作者、研究主题等多角度进行了统计分析,以期了解国内突发事件研究进展、研究方向等问题。为国内突发事件的相关研究提供参考。

关键词：突发事件文献计量研究主题

过热汽温系统无记忆状态反馈H_∞鲁棒预测控制

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动力工程学报 2018年第1期38卷 36-42,49页

作者：韩璞刘淼王东风贾昊华北电力大学自动化系河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心河北保定071003

针对火电厂过热汽温大延迟、大惯性和模型不确定等特性,提出了一种多包不确定离散系统的无记忆状态反馈H_∞鲁棒预测控制(HRPC)方法.该方法将鲁棒预测控制、预测控制滚动优化的优点和无记忆反馈控制结合在一起,采用多步控制策略,推导出... 详细信息

针对火电厂过热汽温大延迟、大惯性和模型不确定等特性,提出了一种多包不确定离散系统的无记忆状态反馈H_∞鲁棒预测控制(HRPC)方法.该方法将鲁棒预测控制、预测控制滚动优化的优点和无记忆反馈控制结合在一起,采用多步控制策略,推导出无记忆状态反馈HRPC的控制律,在不同负荷下对某600 MW机组进行了过热汽温串级控制的仿真实验,并对串级HRPC控制(HRPC-P)与串级PID控制(PID-P)、动态矩阵串级控制(DMC-P)进行比较.结果表明:HRPC-P控制器具有良好的跟踪性能,比PID-P控制器和DMC-P控制器具有更强的鲁棒性,而且减少了控制器优化参数的数量,对工程应用具有一定的参考价值.

关键词：过热汽温鲁棒预测控制 H∞ 跟踪控制

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自动化技术的发展及其在火电厂中的应用

华北电力大学学报（自然科学版） 2008年第6期35卷 94-98页

作者：韩璞董泽张倩华北电力大学控制科学与工程学院河北保定071003

以自动化技术的发展为脉络,重点介绍了经典控制理论、现代控制理论、超现代控制理论的产生和发展,以及控制理论在火电厂系统中的应用,论述了控制设备的发展历程。控制理论的发展与计算机技术的发展是密不可分的,伴随着计算机的产生和发... 详细信息

以自动化技术的发展为脉络,重点介绍了经典控制理论、现代控制理论、超现代控制理论的产生和发展,以及控制理论在火电厂系统中的应用,论述了控制设备的发展历程。控制理论的发展与计算机技术的发展是密不可分的,伴随着计算机的产生和发展,控制理论走向超现代理论的发展阶段,仪表数字化的时代也已经到来。以分散控制系统、管理信息系统、厂级监控信息系统为代表的数字化控制与管理系统已经逐步发展成熟,并且广泛应用于火电厂的生产和管理中,自动化技术的发展与电厂的运营息息相关。

关键词：自动化技术火电厂 PID控制数字化

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基于大数据驱动案例匹配的电站锅炉燃烧优化

仪器仪表学报 2016年第2期37卷 420-428页

作者：王东风刘千韩璞赵文杰华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心保定071003

电站锅炉燃烧是一个复杂的多相反应过程。针对基于计算智能的燃烧优化算法复杂度高、难以进行实时在线优化的问题,同时考虑提高锅炉效率与降低污染物排放的双重要求,提出了基于数据驱动案例匹配的电站锅炉燃烧优化方法。依托电厂的SIS... 详细信息

电站锅炉燃烧是一个复杂的多相反应过程。针对基于计算智能的燃烧优化算法复杂度高、难以进行实时在线优化的问题,同时考虑提高锅炉效率与降低污染物排放的双重要求,提出了基于数据驱动案例匹配的电站锅炉燃烧优化方法。依托电厂的SIS大数据库,利用数据挖掘技术进行深层次的分析,离线建立燃烧案例库。在线优化时,基于机组DCS中的实时运行数据进行当前工况计算,基于案例库进行案例工况匹配,进而得到适于当前工况运行的最优参数值。对某机组的优化计算结果表明,基于数据驱动案例匹配的锅炉燃烧优化系统算法复杂度低、稳定性高,是一种相对简单、有效而实用的电站锅炉燃烧优化方法。

关键词：电站锅炉数据挖掘案例库燃烧优化

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火电厂热工过程系统辨识方法的研究

计算机仿真 2016年第4期33卷 283-286页

作者：刘琛韩璞孙明华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心河北保定071003

系统辨识是现代控制理论中的一个重要分支,其方法主要分为以最小二乘法为代表的经典算法和以智能控制为代表的现代算法。前者误差的平方和最小,具有良好的静态与动态性能,后者对于大迟延、非线性、扰动频繁的对象有明显的优势,是热工过... 详细信息

系统辨识是现代控制理论中的一个重要分支,其方法主要分为以最小二乘法为代表的经典算法和以智能控制为代表的现代算法。前者误差的平方和最小,具有良好的静态与动态性能,后者对于大迟延、非线性、扰动频繁的对象有明显的优势,是热工过程控制领域研究热点。在对热工对象进行机理分析的基础上,以火电厂典型热工过程为实际研究对象,从理论的角度研究了如何建立火电厂热力系统的数学模型,基于某发电厂现场实时运行数据,分别采用最小二乘类算法和智能优化相关算法对其参数进行辨识,并且比较、分析了各辨识方法的优缺点,以达到良好的辨识效果。

关键词：热工过程系统辨识最小二乘法智能控制算法

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基于多语义信息融合的事件检测模型

数据分析与知识发现 2023年第12期7卷 64-74页

作者：魏建香陆谦韩普黄卫东南京邮电大学管理学院南京210003 南京邮电大学物联网学院南京210003 江苏高校哲学社会科学重点研究基地-信息产业融合创新与应急管理研究中心南京210003

[目的]通过融合多类语义信息,提高事件检测任务准确性。[方法]首先,利用Bi-LSTM模型编码非关系类语义信息;其次,基于关系类语义信息生成关系图,利用多尺度卷积神经网络捕获邻接矩阵蕴含的空间信息并与词向量进行融合;最后,构建Gated-GC... 详细信息

[目的]通过融合多类语义信息,提高事件检测任务准确性。[方法]首先,利用Bi-LSTM模型编码非关系类语义信息;其次,基于关系类语义信息生成关系图,利用多尺度卷积神经网络捕获邻接矩阵蕴含的空间信息并与词向量进行融合;最后,构建Gated-GCN模型动态聚合并更新相邻词向量间的关系类语义信息,增强词向量的表征能力。[结果]基于ACE05基准数据集,与现有主流事件检测模型进行对比实验,所提模型的F1值达到76.3%,相较于最优的基准模型提升1.2个百分点。[局限]研究基于基准数据集,需要在一般的数据集上进行模型验证。[结论]融合多类语义信息能够有效提升事件检测性能。

关键词：事件检测信息抽取多语义融合门控线性单元图卷积神经网络