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基于注意力模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物排放预测

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化工学报 2024年第2期75卷 593-603页

作者：蒙西王岩孙子健乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 智慧环保北京实验室北京100124 智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

氮氧化物(nitrogen oxides,NO_(x))浓度的实时精准检测是实现脱硝过程闭环控制的前提,对提高城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程脱硝效率具有重要意义。为此,提出了一种基于注意力模块化神经网络(attention mod... 详细信息

氮氧化物(nitrogen oxides,NO_(x))浓度的实时精准检测是实现脱硝过程闭环控制的前提,对提高城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程脱硝效率具有重要意义。为此,提出了一种基于注意力模块化神经网络(attention modular neural network,AMNN)的MSWI过程NO_(x)排放预测方法。首先,模拟脑网络“分而治之”处理复杂任务的特性,利用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法将待预测任务划分为多个子任务,从而降低预测任务复杂度;其次,针对各子任务,设计一种自组织模糊神经网络(self-organizing fuzzy neural network,SOFNN)构建子模型,通过神经元增删机制和二阶学习算法提高子模型的学习效率和学习精度;然后,提出了一种基于注意力机制的子模型整合策略,进一步提高预测模型的泛化性能;最后,通过基准实验Mackey-Glass时间序列预测和北京某MSWI厂实际数据验证了AMNN的可行性和有效性。

关键词：城市固废焚烧模块化神经网络注意力机制 NOx排放预测

数据驱动的城市固废焚烧过程烟气含氧量预测控制

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控制理论与应用 2024年第3期41卷 484-495页

作者：孙剑蒙西乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 智慧环保北京实验室北京100124 智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

烟气含氧量的精准控制对城市固废焚烧处理厂的稳定高效运行具有重要意义.然而,由于固废焚烧过程固有的非线性和不确定性,难以实现烟气含氧量的有效控制.为此,文中提出一种数据驱动的城市固废焚烧过程烟气含氧量预测控制方法.首先,设计... 详细信息

烟气含氧量的精准控制对城市固废焚烧处理厂的稳定高效运行具有重要意义.然而,由于固废焚烧过程固有的非线性和不确定性,难以实现烟气含氧量的有效控制.为此,文中提出一种数据驱动的城市固废焚烧过程烟气含氧量预测控制方法.首先,设计了一种基于自组织长短期记忆(SOLSTM)网络的预测模型,结合神经元活跃度与显著性动态调整隐含层结构,提高了烟气含氧量的预测精度.其次,为了保证优化效率,利用梯度下降法求解控制律.此外,基于李雅普诺夫理论分析了所提方法的稳定性,确保控制器在实际应用过程中的可靠性.最后,基于实际工业数据对所提出的控制方法进行了验证,结果表明,提出的数据驱动预测控制方法能实现对城市固废焚烧过程烟气含氧量的稳定高效控制.

关键词：城市固废焚烧烟气含氧量控制模型预测控制自组织长短期记忆网络

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基于谱域超图卷积网络的交通流预测模型

北京工业大学学报 2024年第2期50卷 152-164页

作者：尹宝才王竟成张勇胡永利孙艳丰北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

针对传统图结构难以对节点间的隐含复杂关联关系建模的问题,利用超图对交通流数据进行高阶表示,提出基于谱域超图卷积网络的交通流预测方法。首先,通过动态超边刻画数据特征层面的关系,利用谱域超图卷积,包括基于傅里叶和图小波的超图... 详细信息

针对传统图结构难以对节点间的隐含复杂关联关系建模的问题,利用超图对交通流数据进行高阶表示,提出基于谱域超图卷积网络的交通流预测方法。首先,通过动态超边刻画数据特征层面的关系,利用谱域超图卷积,包括基于傅里叶和图小波的超图卷积及门控时序卷积,在多尺度上提取交通流的时空特征,实现端到端的节点级交通流预测。然后,采用北京市以及美国加利福尼亚州真实历史数据集进行预测实验。消融实验通过孤立和重构网络模型验证了所提方法的有效性。全时段和早高峰交通流预测的实验结果表明,该方法预测准确率高于目前主流交通流预测模型。

关键词：图神经网络超图理论多元时序预测深度学习大数据分析智慧交通

基于多特征融合和改进级联森林的MSWI过程燃烧状态识别

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控制工程 2024年

作者：汤健潘晓彤夏恒李帷韬北京工业大学北京智慧环保实验室合肥工业大学电气与自动化工程学院北京工业大学信息学部

准确识别城市固废焚烧(MSWI)过程的燃烧状态是提高焚烧效率、降低污染排放的关键因素之一。提出了一种基于多特征融合和改进级联森林(ICF)的燃烧状态识别策略。首先，采用人工多曝光图像融合去雾算法、特征归一化、陷波滤波、中值滤波... 详细信息

准确识别城市固废焚烧(MSWI)过程的燃烧状态是提高焚烧效率、降低污染排放的关键因素之一。提出了一种基于多特征融合和改进级联森林(ICF)的燃烧状态识别策略。首先，采用人工多曝光图像融合去雾算法、特征归一化、陷波滤波、中值滤波等预处理手段对进行去雾和去噪处理，获得清晰图像；然后，提取图像的亮度、火焰、颜色和主成分等多特征以从多个视图进行图像表征，并基于互信息对多特征进行约简；最后，将约简特征输入ICF模型以建立MSWI过程燃烧状态识别模型。基于北京某焚烧发电厂的实际火焰进行验证实验，结果表明所构建模型可达到96.01%的识别准确率。

关键词：城市固废焚烧(MSWI) 燃烧状态识别特征提取互信息(MI) 级联森林

基于自组织模块化神经网络的污水处理过程出水参数预测

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化工学报 2024年第9期75卷 3242-3254页

作者：郭鑫李文静乔俊飞河南工业大学电气工程学院河南郑州450001 北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 智慧环保北京实验室北京100124

针对城市污水处理过程关键出水水质一些参数难以在线测量的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的自组织模块化神经网络(MNN)出水参数软测量模型。首先设计一种基于EMD的任务分解方法,将复杂的时间序列分解为若干子序列,并采用样本熵... 详细信息

针对城市污水处理过程关键出水水质一些参数难以在线测量的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的自组织模块化神经网络(MNN)出水参数软测量模型。首先设计一种基于EMD的任务分解方法,将复杂的时间序列分解为若干子序列,并采用样本熵和欧氏距离分别计算子序列的复杂性及相似性,自适应调整子网络模块。然后针对子网络模块初始结构难以确定的问题提出一种前馈神经网络的结构自组织算法,实现子网络模型根据分配的子任务动态调整自身网络结构,更有效地对各子序列进行预测。最后通过基准时间序列预测和实际污水处理厂中出水水质参数检测实验验证了所提出的模型具有较好的预测精度和自适应性。

关键词：经验模态分解动态建模模块化神经网络时间序列预测废水

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基于有效性分析的自组织模糊神经网络建模方法

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控制工程 2024年第3期31卷 463-469页

作者：王雪峰李文静乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学智慧环保北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京工业大学智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络... 详细信息

提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析,通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减,使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性,使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后,对所提出的SOEFNN模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模,并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明,所提出的SOEFNN模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整,并且具有较好的逼近能力。

关键词：有效性分析自组织模糊神经网络梯度下降算法网络建模

基于混合数据增强的MSWI过程燃烧状态识别

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自动化学报 2024年第3期50卷 560-575页

作者：郭海涛汤健丁海旭乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 智慧环保北京实验室北京100124

国内城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI)过程通常依靠运行专家观察炉内火焰识别燃烧状态后再结合自身经验修正控制策略以维持稳定燃烧,存在智能化水平低、识别结果具有主观性与随意性等问题.由于MSWI过程的火焰图... 详细信息

国内城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI)过程通常依靠运行专家观察炉内火焰识别燃烧状态后再结合自身经验修正控制策略以维持稳定燃烧,存在智能化水平低、识别结果具有主观性与随意性等问题.由于MSWI过程的火焰图像具有强污染、多噪声等特性,并且存在异常工况数据较为稀缺等问题,导致传统目标识别方法难以适用.对此,提出一种基于混合数据增强的MSWI过程燃烧状态识别方法.首先,结合领域专家经验与焚烧炉排结构对燃烧状态进行标定;接着,设计由粗调和精调两级组成的深度卷积生成对抗网络(Deep convolutional generative adversarial network, DCGAN)以获取多工况火焰图像;然后,采用弗雷歇距离(Fréchet inception distance, FID)对生成式样本进行自适应选择;最后,通过非生成式数据增强对样本进行再次扩充,获得混合增强数据构建卷积神经网络以识别燃烧状态.基于某MSWI电厂实际运行数据实验,表明该方法有效地提高了识别网络的泛化性与鲁棒性,具有良好的识别精度.

关键词：城市固废焚烧深度卷积生成对抗网络燃烧状态识别非生成式数据增强混合数据增强

混合工质电动汽车空调全生命周期气候性能分析

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汽车工程 2024年第9期46卷 1707-1714页

作者：周峰田旭文李红旗北京工业大学制冷与低温工程系北京100124 传热强化与过程节能教育部重点实验室北京100124

空调作为整车系统中环境调控的关键子系统,其全生命周期的碳排放对于电动汽车的环保和排放要求至关重要。本文结合汽车空调系统全生命周期气候性能LCCP模型及相关数据,对全国各省份电动汽车空调系统的LCCP情况进行分析,同时对两种不同... 详细信息

空调作为整车系统中环境调控的关键子系统,其全生命周期的碳排放对于电动汽车的环保和排放要求至关重要。本文结合汽车空调系统全生命周期气候性能LCCP模型及相关数据,对全国各省份电动汽车空调系统的LCCP情况进行分析,同时对两种不同制热方案以及不同电力碳强度下的LCCP进行了比较分析。结果表明,RE170/R134a低GWP混合工质(二甲醚与R134a质量分数比90∶10)替换后电动汽车空调LCCP值降低了11.2%~28.1%,而采用热泵替换PTC电加热器后电动汽车空调LCCP值降低了0~33.1%,此外,随着未来我国电力碳强度与电动汽车保有量的变化,至2035年单辆车的LCCP值将会下降31.7%~39.3%,而全国整体电动汽车LCCP值将大幅上升。

关键词：低GWP混合工质全生命周期气候性能空调系统电动汽车

基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化

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自动化学报 2024年

作者：蒙西侯启正乔俊飞北京工业大学信息学部智慧环保北京实验室智能感知与自主控制教育部工程研究中心

城市固废焚烧技术因兼具减量化、无害化、资源化等特点,已成为治理固废污染的主要方式.由于城市固废成分复杂,含水率、热值动态波动,固废燃烧、余热利用、烟气净化等环节耦合冲突,实际工业过程难以高效运行.为此,文中提出了一种基于多... 详细信息

城市固废焚烧技术因兼具减量化、无害化、资源化等特点,已成为治理固废污染的主要方式.由于城市固废成分复杂,含水率、热值动态波动,固废燃烧、余热利用、烟气净化等环节耦合冲突,实际工业过程难以高效运行.为此,文中提出了一种基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化方法,以期实现燃烧效率和烟气净化效率的协同优化.首先,设计自组织径向基函数神经网络建立运行指标模型,实现城市固废焚烧过程运行性能的在线评价;其次,引入区域拥挤度指标提出了一种改进的多目标粒子群优化算法,以获取操作变量的Pareto解集;然后,利用熵权法确定操作变量最佳设定值,实现城市固废焚烧过程高效运行;最后,通过北京某城市固废焚烧厂的实际运行数据对所提方法进行验证,实验结果表明基于多目标粒子群算法的智能操作优化方法可以实现燃烧效率与脱硝效率的协同提升.

关键词：城市固废焚烧过程燃烧效率 NOx排放运行指标模型多目标粒子群算法