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基于GAN的软测量缺失数据生成方法研究

西北工业大学学报 2024年第2期42卷 344-352页

作者：蒋栋年王仁杰兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

针对工业过程中传感器数据缺失造成软测量模型精度低的问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial nets,GAN)的传感器缺失数据生成方法。利用孤立森林算法检测出传感器数据的缺失区域;利用缺失数据属性特征训练条件生成对... 详细信息

针对工业过程中传感器数据缺失造成软测量模型精度低的问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial nets,GAN)的传感器缺失数据生成方法。利用孤立森林算法检测出传感器数据的缺失区域;利用缺失数据属性特征训练条件生成对抗网络(conditional generative adversarial nets,CGAN),在CGAN的输入条件中添加随机序列作为附加信息迭代送入CGAN中生成数据,并借助WGAN-GP(wasserstein generative adversarial nets gradient penalty)成本函数提高网络训练的稳定性;针对缺失区域检测结果引入采样器,将采样的数据填补进缺失区域,形成完整数据集,以提高软测量模型精度。以镍闪速炉温度传感器数据为目标变量进行软测量建模,验证所提出的提高软测量模型精度方法的可行性与有效性。

关键词：数据缺失孤立森林生成对抗网络软测量模型

计及劣化状态和随机故障的光伏发电系统视情维修模型以及最优检修策略

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电力系统保护与控制 2024年第12期52卷 154-166页

作者：陈伟孙存育裴婷婷李明兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

针对现有光伏发电系统维修策略研究中通常仅考虑劣化状态导致维修决策不合理等问题,提出了一种计及劣化状态和随机故障的光伏发电系统视情维修模型及最优检修策略。首先,以离散状态下的Markov过程为基础,将随机故障对维修策略的影响引... 详细信息

针对现有光伏发电系统维修策略研究中通常仅考虑劣化状态导致维修决策不合理等问题,提出了一种计及劣化状态和随机故障的光伏发电系统视情维修模型及最优检修策略。首先,以离散状态下的Markov过程为基础,将随机故障对维修策略的影响引入到光伏发电系统视情维修建模中,建立光伏发电系统计及劣化状态和随机故障状态的视情维修模型,定期检测光伏发电系统的状态。当系统状态超过预防性维修阈值时进行不完全维修;出现随机故障时进行最小维修;达到故障状态时进行更换。然后,以光伏发电系统长期稳定运行的最小总成本率为目标,采用一种改进的黏菌优化算法求取光伏发电系统最佳检测周期和预防性维修阈值。最后,以某光伏发电系统为例,通过对模型参数的灵敏度分析和传统不考虑随机故障维修模型的对比研究,验证了所提模型及策略的有效性和可行性。

关键词：光伏发电系统视情维修 Markov过程随机故障预防性维修阈值

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基于问题特征变化引导的动态鲁棒优化算法

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 130-146页

作者：李二超赵凤凯兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

随着时间的推移,鲁棒优化是解决动态优化问题的一种新方法,其目标是找到在很长一段时间内仍然可以接受的解决方案。该领域中大多试图根据其未来预测适应度值来寻找新的鲁棒解决方案,然而,预测未来的适应度值的误差往往偏大,对其寻求较... 详细信息

随着时间的推移,鲁棒优化是解决动态优化问题的一种新方法,其目标是找到在很长一段时间内仍然可以接受的解决方案。该领域中大多试图根据其未来预测适应度值来寻找新的鲁棒解决方案,然而,预测未来的适应度值的误差往往偏大,对其寻求较好的鲁棒解造成较大的困难。针对这一问题,提出了一个基于问题特征变化引导的算法框架(ROOT-PFCG)来进行动态鲁棒优化。其问题特征变化情况主要参考解在当前环境下的目标函数值和相应相邻环境下的目标函数浮动值,由此提出三个重要指标。在预测和非预测的情况下,基于指标分别提出了三种不同的适应度决策规则来选解,保证其所选解受预测误差影响较小或不受影响,以此寻找更优的鲁棒解,并在此基础上提出了新的性能评价指标。在基准问题上的实验结果表明,所提出的算法能更好地提升鲁棒解的性能,并对不同情况下的指标进一步分析了其对性能的影响,在此基础上分析了更好的指标结合方法。

关键词：动态鲁棒优化粒子群特征变化预测误差引导个体

改进遗传算法搜索动态订单下车辆路径最优问题

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计算机工程与应用 2024年第10期60卷 353-364页

作者：李二超张智钊兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不... 详细信息

滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不能达到最好。针对此问题,在GA算法上提出了贪婪重构策略进行改进。贪婪重构遗传算法(greedy reconstruction genetic algorithm,GRGA)随机剔除每条路径固定数量的客户点,利用贪婪重构策略依次将剔除点插入到各个路径,保留成本最低的解,摒弃了完全随机的策略原则,使解可以跳出局部最优。在每次迭代之后利用变邻域下降搜索算法(variable neighborhood descent,VND)进行深度搜索,完成一次迭代。最后进行三组测试,第一组是在统一平台上采用Solomon数据集测试算法效果,第二组是把预优化改进算法与对比算法得到的数据分别进行保存,利用控制变量法在动态调度周期使用一种动态调度优化算法,分别对每个预优化算法形成的初始路径进行调度,测试改进算法的有效性,第三组是采用实际案例测试预优化算法的效果。

关键词：时间窗遗传算法变邻域下降搜索算法贪婪重构策略滚动周期

自适应事件触发通信机制下机理解析与数据驱动融合的ICPS双重安全控制

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控制与决策 2024年第1期39卷 206-218页

作者：赵莉李炜李亚洁兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 陇东学院电气工程学院甘肃庆阳745000

针对存在拒绝服务(DoS)攻击与执行器故障的工业信息物理融合系统(ICPS),将机理解析与数据驱动方法相结合,在新型自适应事件触发通信机制下,研究双重安全控制问题.首先,设计自适应事件触发机制,能够触发参数随系统行为动态自适应变化,节... 详细信息

针对存在拒绝服务(DoS)攻击与执行器故障的工业信息物理融合系统(ICPS),将机理解析与数据驱动方法相结合,在新型自适应事件触发通信机制下,研究双重安全控制问题.首先,设计自适应事件触发机制,能够触发参数随系统行为动态自适应变化,节约更多网络通信资源;其次,基于系统最大允许时延建立攻击检测机制,可以有效区分大、小能量DoS攻击;再次,基于极限学习机算法(ELM)建立时序预测模型,用于大能量DoS攻击时重构修正控制量,以主动容侵攻击的影响,并给出与小能量攻击时机理解析的弹性被动容侵来提升系统对攻击的防御能力;然后,借助T-S模糊理论、时滞系统理论、新型Bessel-Legendre不等式等,推证得到系统鲁棒观测器及双重安全控制器的解析求解方法,使双重安全控制与通讯性能得到折衷协同提升;最后,通过实例仿真验证所提出方法的有效性.

关键词：工业信息物理融合系统(ICPS) 双重安全控制 DoS攻击主被动容侵数据驱动机理解析

基于并行双向时间卷积网络和双向长短期记忆网络的轴承剩余使用寿命预测方法

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控制与决策 2024年第4期39卷 1288-1296页

作者：梁浩鹏曹洁赵小强兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050 兰州城市学院信息工程学院兰州730050 兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

在基于深度学习的轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法中,时间卷积网络(TCN)忽略了振动数据中未来时间信息的重要性,长短期记忆网络(LSTM)难以有效地学习振动数据的长时间序列特征.针对以上问题,提出一种基于并行双向时间卷积网络(Bi-TCN)和... 详细信息

在基于深度学习的轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法中,时间卷积网络(TCN)忽略了振动数据中未来时间信息的重要性,长短期记忆网络(LSTM)难以有效地学习振动数据的长时间序列特征.针对以上问题,提出一种基于并行双向时间卷积网络(Bi-TCN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的轴承RUL预测方法.首先,对多传感器数据进行归一化处理,并将每个传感器数据进行通道合并,实现多传感器数据的高效融合;然后,采用Bi-TCN和Bi-LSTM构建并行的双分支特征学习网络,其中Bi-TCN提取数据的双向长时间序列特征,Bi-LSTM提取数据的时间相关特征;同时,设计一种特征融合注意力机制,该机制分别计算Bi-TCN和Bi-LSTM的输出权重,以实现两种网络输出特征的自适应加权融合;最后,融合特征通过全连接层并输出轴承RUL的预测结果.利用西安交通大学轴承数据集和PHM 2012轴承数据集进行RUL预测实验,实验结果表明,与其他先进的预测方法相比,所提出方法可以准确预测更多类型轴承的RUL,同时具有更低的预测误差.

关键词：滚动轴承剩余使用寿命预测多传感器融合双向时间卷积网络双向长短期记忆网络

Multi-GAT:基于多度量衡构建图的故障诊断方法

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控制理论与应用 2024年第5期41卷 931-940页

作者：曹洁陈泽阳王进花兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050 兰州城市学院信息工程学院甘肃兰州730050 兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

基于图神经网络的故障诊断方法,通常需要根据度量衡确定样本之间的相似性,进而构建图的拓扑结构.然而,根据单一度量衡可能无法准确衡量数据样本之间的相似性,进而导致无法准确表征样本之间的关系.因此,选用不同的度量衡会极大地影响图... 详细信息

基于图神经网络的故障诊断方法,通常需要根据度量衡确定样本之间的相似性,进而构建图的拓扑结构.然而,根据单一度量衡可能无法准确衡量数据样本之间的相似性,进而导致无法准确表征样本之间的关系.因此,选用不同的度量衡会极大地影响图神经网络的诊断性能.为了解决通过单一度量衡无法准确表征数据样本之间相关性的问题,本文提出了一种基于多度量衡构造图的故障诊断模型——Multi-GAT.通过结合3种度量衡的计算结果,从而判断数据样本之间相关性的强弱.本文改进了图注意力网络的评分函数,使其能够依据样本之间相关性的强弱更准确地确定数据样本之间的相似性.在本文基准数据集上的实验表明, Multi-GAT能够提升模型的诊断精度,且拥有较好的稳定性.

关键词：图卷积神经网络故障诊断图注意力机制深度学习

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基于AESL-GA的BN球磨机滚动轴承故障诊断方法

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北京航空航天大学学报 2024年第4期50卷 1138-1146页

作者：王进花汤国栋曹洁李亚洁兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃省制造信息工程研究中心兰州730050

针对基于知识的贝叶斯网络(BN)构建方法存在不完全和不精确的缺点,提出一种基于知识引导和数据挖掘的BN结构构建方法。针对单一信号故障诊断结果不精确的问题和故障信息中存在的不确定性问题,将电流信号与振动信号融合建立BN的特征节点... 详细信息

针对基于知识的贝叶斯网络(BN)构建方法存在不完全和不精确的缺点,提出一种基于知识引导和数据挖掘的BN结构构建方法。针对单一信号故障诊断结果不精确的问题和故障信息中存在的不确定性问题,将电流信号与振动信号融合建立BN的特征节点,分别提取2种信号的故障特征参数,利用区分度指标法进行特征筛选,将其作为BN结构特征层的节点。将专家知识构建的初始BN结构结合自适应精英结构遗传算法(AESL-GA)进行结构优化,通过自适应限制进化过程中的搜索空间,减少自由参数的数量,提高其全局搜索能力,得到最优BN结构。通过MQY5585溢流型球磨机滚动轴承实测数据和Paderborn University轴承数据集对所提方法进行验证,结果证明了所提方法的有效性。

关键词：贝叶斯网络故障诊断自适应精英结构遗传算法滚动轴承信号融合

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多无人机编队递归非奇异终端滑模容错控制

信息与控制 2024年第1期53卷 71-85页

作者：王君李昂兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

为解决四旋翼无人机编队飞行过程中易受到外部干扰、空气阻力、执行器故障等不确定因素影响的问题,提出了一种基于补偿函数观测器(CFO)的递归非奇异终端滑模控制(RNTSMC)方法来提高四旋翼无人机编队系统性能。首先,引入具有高精度估计... 详细信息

为解决四旋翼无人机编队飞行过程中易受到外部干扰、空气阻力、执行器故障等不确定因素影响的问题,提出了一种基于补偿函数观测器(CFO)的递归非奇异终端滑模控制(RNTSMC)方法来提高四旋翼无人机编队系统性能。首先,引入具有高精度估计的补偿函数观测器,实时估计外部干扰、执行器故障等信息,通过设计递归积分终端滑模面改进非奇异终端滑模面等效控制器对估计信息进行补偿控制,并给定滑模面初始值,保证两滑模面依次连续到达平衡点,确保跟踪误差在有限的时间内快速收敛到0。其次,根据长机-僚机法建立编队模型,基于滑模控制理论,设计编队协同控制器,保证无人机编队完成飞行任务。最后,通过对比仿真结果表明,该方法对四旋翼无人机编队具有良好的容错性能。

关键词：四旋翼无人机执行器故障递归非奇异终端滑模控制补偿函数观测器编队控制