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南京大学学报（自然科学版） 2018年第1期54卷 75-84页

作者：敖威何玉林黄哲学何玉鹏深圳大学计算机与软件学院深圳518060 大数据系统计算技术国家工程实验室深圳518060 中国石油管道局工程有限公司天津设计院天津100044

极速学习机出色的训练速度和泛化能力受到了广泛的关注,已有的针对于提升极速学习机泛化性能的学习算法主要集中于优化其框架结构,增加了模型的复杂度并容易产生过拟合.提出一种基于仿真样本生成策略的极速学习机泛化能力改进学习算法(E... 详细信息

极速学习机出色的训练速度和泛化能力受到了广泛的关注,已有的针对于提升极速学习机泛化性能的学习算法主要集中于优化其框架结构,增加了模型的复杂度并容易产生过拟合.提出一种基于仿真样本生成策略的极速学习机泛化能力改进学习算法(Extreme Learning Machine Generalization Improvement through Synthetic Instance Generation,SIGELM),该算法不需要修改极速学习机的框架结构(包括输入层权重、隐含层偏置、隐含层节点个数、隐含层节点激活函数类型等),而是利用与训练集中高不确定性训练样本近似同分布的仿真样本优化极速学习机的输出层权重.为了获得符合要求的仿真样本,SIGELM在高不确定性训练样本的邻域内选择能够增加极速学习机训练表现的仿真样本.实验结果证实该算法显著地改进了极速学习机的泛化能力,同时有效地控制了极速学习机的过拟合.

关键词：随机权网络极速学习机泛化能力不确定性仿真样本邻域

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基于主切削力仿真样本的刀具状态监测系统

基于主切削力仿真样本的刀具状态监测系统

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作者：徐涛南京航空航天大学

学位级别：硕士

刀具状态监测技术是智能制造的重要组成部分。目前该领域的研究存在两个关键问题难以解决:监测模型的经济性和对大样本数据的处理能力。本文将主切削力模型和机器学习技术引入到刀具状态监测领域,通过瞬时切厚的理论模型推导特定刀具的... 详细信息

刀具状态监测技术是智能制造的重要组成部分。目前该领域的研究存在两个关键问题难以解决:监测模型的经济性和对大样本数据的处理能力。本文将主切削力模型和机器学习技术引入到刀具状态监测领域,通过瞬时切厚的理论模型推导特定刀具的主切削力计算方法,基于理论主切削力生成仿真样本,利用数据降维和核支持向量机对样本进行分类训练,为刀具状态监测提供了一个新思路。主要工作如下:(1)建立了大进给铣刀端铣和可转位式车刀外圆车削两种加工方式的主切削力计算模型,并与试验数据进行了对比;依据时域切削力信号可能出现的情况,研究了主切削力仿真样本的生成方法;对仿真样本集进行了可视化和数据降维的研究,在此基础上对核支持向量机进行分类训练,并对测试集训练结果的评估方法进行了研究。(2)进行了TC4钛合金大进给铣削和TC4钛合金棒料外圆车削的刀具磨损试验研究,对刀具的磨损规律进行了分析,建立了主切削力与后刀面磨损VB值之间的关系,确定了刀具磨钝的主切削力阈值;在此基础上生成仿真样本,训练多项式核的支持向量机,对训练完成的分类模型使用ROC曲线和AUC值进行性能评估;对试验中采集的切削力样本进行预处理和分类,利用准确率、精确率、召回率、F1-Measure四个指标对分类结果进行了评估。(3)以Matlab软件为主要平台,结合LabVIEW软件读取NI数据采集卡传输的实时切削力数据,搭建了刀具状态实时监测系统;编写了模型训练和实时数据采集两块主要功能的刀具状态监测图形主界面;集成了本文中的仿真样本生成、数据可视化、模型评估等等关键技术,增强了用户使用的友好性。

关键词：刀具状态监测主切削力仿真样本数据降维核支持向量机

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面向缺陷检测的电力基建验收图像样本仿真

面向缺陷检测的电力基建验收图像样本仿真

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2020年全国智能用电工程建设经验交流会

作者：邢佳立马平松贾元翔唐伟荣夏世康云南电网有限责任公司玉溪供电局规划建设管理中心(质监分站)

电力设备的缺陷检测智能化是电力安全的重要发展方向,针对深度学习中缺陷样本的严重缺乏和采集困难,提出一种批量、快速扩展样本的仿真方法。利用三维建模还原电力设备的外观和表面材质,虚拟现实摄像机模拟电力基建验收行为,通过透视投... 详细信息

电力设备的缺陷检测智能化是电力安全的重要发展方向,针对深度学习中缺陷样本的严重缺乏和采集困难,提出一种批量、快速扩展样本的仿真方法。利用三维建模还原电力设备的外观和表面材质,虚拟现实摄像机模拟电力基建验收行为,通过透视投影快速生成大量高质量的样本图像,并能够自动进行目标标注。仿真过程能够逼真还原巡检设备的原貌,重要的是能够快速实现可泛化训练的缺陷样本数据集。通过SSD实验验证,仿真数据集与真实数据集相比,准确度基本一致,能够达到88%以上的识别正确率,为特殊行业的安全智能系统的构建提供了新的思路。

关键词：仿真样本目标检测电力基建验收 SSD

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仿真与DBSCAN算法融合的管输数据生成与验证方法

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油气储运 2022年第2期41卷 146-152页

作者：张鑫儒侯磊徐磊黄亚楠白小众满建峰刘金海谷文渊中国石油大学(北京)机械与储运工程学院·油气管道输送安全国家工程实验室·石油工程教育部重点实验室国家管网集团北方管道公司锦州输油气分公司

在油气管道系统中,受数据保密性高、数据采集技术不完善、异常工况发生频率低等因素制约,利用管输数据集进行机器学习模型训练,效果不理想。基于此,以某原油管道为例,分析管输能耗,利用Pipeline Studio TLNET软件对输油泵机组耗电量进... 详细信息

在油气管道系统中,受数据保密性高、数据采集技术不完善、异常工况发生频率低等因素制约,利用管输数据集进行机器学习模型训练,效果不理想。基于此,以某原油管道为例,分析管输能耗,利用Pipeline Studio TLNET软件对输油泵机组耗电量进行仿真,扩充训练数据集。针对管输仿真样本无真实值对照、特征关联、高维等特点,提出一种基于马氏距离的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,用于评价仿真样本的可靠度,识别异常仿真数据。基于仿真样本与现场数据样本的机器学习模型训练结果表明,剔除异常数据的仿真样本能够提升模型的拟合能力,由此为管输数据仿真样本的生成与验证提供了新的思路。

关键词：机器学习原油管道能耗预测仿真样本 DBSCAN算法

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机理仿真与深度学习融合的潜油螺杆泵井筒结蜡预测模型

机理仿真与深度学习融合的潜油螺杆泵井筒结蜡预测模型

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作者：高志永中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

油井结蜡一直以来都是石油生产中面临的重大难题。在我国,大部分油田都被油井结蜡问题所困扰。目前,大多数油田仍然主要依靠经验或实验方法来确定合理的清蜡工艺和清蜡周期。现有的井筒结蜡情况预测模型存在一些缺点,因此,建立合适的潜... 详细信息

油井结蜡一直以来都是石油生产中面临的重大难题。在我国,大部分油田都被油井结蜡问题所困扰。目前,大多数油田仍然主要依靠经验或实验方法来确定合理的清蜡工艺和清蜡周期。现有的井筒结蜡情况预测模型存在一些缺点,因此,建立合适的潜油螺杆泵井结蜡预测模型,对于确定潜油螺杆泵井的合理清蜡周期具有重要的指导意义。本文基于潜油螺杆泵井筒结构及其理论研究,建立了考虑结蜡影响的油井温度场和压力场模型。该模型可计算任意一点的温度和压力,同时结合油井结蜡的相关机理,建立了潜油螺杆泵油井结蜡预测的仿真计算模型。该模型可用于计算不同生产制度下油井内的结蜡情况,并能分析各个参数对油井结蜡产生的影响。此外,本文还基于机理仿真模型,构建仿真样本集,建立了一种机理仿真和长短时记忆网络(LSTM)融合的潜油螺杆泵井筒结蜡预测模型,并利用该模型对现场油井进行了验证。结果表明,MS-LSTM模型在井口处和300米的结蜡厚度预测平均误差为13.01%,该模型的预测结果与现场情况基本一致。通过分析可得出,日产量、生产时间、电泵功率和泵挂深度等生产制度对结蜡厚度有较大的影响。因此,该模型可用于预测潜油螺杆泵井井筒内的结蜡厚度和深度,并指导制定合理的生产制度,为油田现场工艺提供指导。

关键词：潜油螺杆泵井筒结蜡仿真样本预测模型长短时记忆网络

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追踪器空间操作视觉检测与安全性预报

追踪器空间操作视觉检测与安全性预报

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作者：于志睿哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本课题来源于哈尔滨工业大学模式识别与智能系统研究中心承担的项目,课题涉及空间交会对接位姿测量问题。本文主要研究了交会对接近距离阶段的仿真样本生成以及单目视觉检测方法和安全性预报方法,在仿真样本上验证了方法的可行性并测试... 详细信息

本课题来源于哈尔滨工业大学模式识别与智能系统研究中心承担的项目,课题涉及空间交会对接位姿测量问题。本文主要研究了交会对接近距离阶段的仿真样本生成以及单目视觉检测方法和安全性预报方法,在仿真样本上验证了方法的可行性并测试了性能表现。本文利用已有的目标器3D模型和控制系统随机生成的打靶数据来生成仿真样本。通过3D图像库编写代码生成软件仿真样本,通过3D打印的物理目标器模型和监视相机来生成3D打印模型仿真样本,通过物理目标器模型以及九自由度转台精确控制监视相机来生成半物理仿真样本。生成的大量仿真图像样本为深度神经网络的训练提供了可能。首先利用常用的特征法来完成视觉测量任务。从目标器成像中检测出n个显著特征的像素坐标,利用PnP问题的解法来计算相对位姿。针对特征检测提出了基于模板匹配的特征检测流程,通过检测一组模板的ORB特征以及待检测图像的ORB特征,选取匹配最好的一对点,求得单应矩阵,从而计算出待检测图像中n个特征点的坐标。然后结合了EPnP算法和LHM正交迭代过程,给出了新的PnP解法来解算位姿。本文还利用较快速的特征点跟踪算法来提高运算速度并应对特征检测失败的情况。经过观察和分析打靶数据的三维分布特点,用二维高斯模型来进行安全性评估。考虑到深度神经网络在计算机视觉领域的广泛应用,本文研究了基于深度神经网络的位姿估计和安全性预报方法。位姿估计神经网络在PoseNet网络结构的基础上进行了修改,并加入空间金字塔池化层,改进了损失函数;本文还使用了LSTM时序网络来根据前k帧位姿预测当前位姿;对于安全性评估,训练了一个简单的全连接网络,并将其与位姿估计网络结合得到从图像到安全性的端到端网络结构。为了更好的完成空间交会对接视觉检测和安全性预报任务,本文开发了交会对接过程监控与反演系统,调用上面提出的两类方法来进行位姿测量和安全性预报,并用OpenGL库将交会对接过程用3维动画反演出来,还加入了人工干预模块提高系统的可靠性。

关键词：交会对接视觉检测安全性预报深度学习仿真样本

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