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工业过程关键指标预测的知识协同进化增强图卷积网络方法

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控制理论与应用 2024年第3期41卷 416-427页

作者：牟天昊邹媛媛李少远上海交通大学自动化系上海200240 系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240

在流程工业关键变量预测领域,已有研究致力于将过程知识与大数据相结合,以实现更高的准确性,降低过拟合风险和提高可解释性.然而,现有工作存在准确的先验知识构建成本高、无法从丰富的数据中挖掘知识等问题,限制了这些方法在实际工业过... 详细信息

在流程工业关键变量预测领域,已有研究致力于将过程知识与大数据相结合,以实现更高的准确性,降低过拟合风险和提高可解释性.然而,现有工作存在准确的先验知识构建成本高、无法从丰富的数据中挖掘知识等问题,限制了这些方法在实际工业过程中的广泛应用.为了解决这些挑战,本文提出了一种基于知识协同进化的增强图卷积网络方法.首先,利用易获取的过程流图构建低成本的粗粒度流程知识.然后,在图卷积神经网络模型训练中引入图探索,实现知识更新.最后,为了降低知识复杂度并保持一致性,设计了一种知识过滤机制.所提出的方法在基准的脱丁烷塔工艺过程上进行了验证.实验结果表明,该方法具有出色的预测准确性,并获得高质量的新知识.

关键词：关键指标预测流程工业知识挖掘图卷积神经网络数据–知识驱动建模脱丁烷塔

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具有非协同步长的噪声鲁棒分布式资源分配算法

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中国科学：信息科学 2024年第3期54卷 692-707页

作者：吴温文朱善迎刘帅关新平上海交通大学自动化系上海200240 系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240 山东大学控制科学与工程学院济南250100

针对通信噪声干扰下的资源分配问题,本文提出了基于对偶梯度追踪的分布式算法以实现资源的最优配置.通过设计新的噪声追踪策略与引入抑制系数,本文算法对噪声干扰具有更好的鲁棒性,并且支持各节点使用非协同步长进行迭代更新.理论分析... 详细信息

针对通信噪声干扰下的资源分配问题,本文提出了基于对偶梯度追踪的分布式算法以实现资源的最优配置.通过设计新的噪声追踪策略与引入抑制系数,本文算法对噪声干扰具有更好的鲁棒性,并且支持各节点使用非协同步长进行迭代更新.理论分析证明了对于非Lipschitz光滑甚至不可微的强凸目标函数,算法在噪声干扰下仍能收敛到最优解邻域并且具有O(1=k)收敛速率.最后,在IEEE 14母线和IEEE 118母线系统上验证了本文所提出分布式算法的有效性和可拓展性.

关键词：分布式优化对偶问题噪声抑制资源分配非协同步长

一种消除周期性毛刺相位误差的互补格雷码双N步相移法

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仪器仪表学报 2024年第3期45卷 198-205页

作者：韩叔桓杨延西张新雨李昕杰西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048 陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室西安710048

互补格雷码双N步相移法因其具有鲁棒性好、检测精度高等特点在条纹投影轮廓术领域成为研究热点。然而,传统互补格雷码双N步相移法存在检测效率低以及未消除周期性毛刺相位误差的问题。针对这些问题,本文对传统互补格雷码双N步相移法进... 详细信息

互补格雷码双N步相移法因其具有鲁棒性好、检测精度高等特点在条纹投影轮廓术领域成为研究热点。然而,传统互补格雷码双N步相移法存在检测效率低以及未消除周期性毛刺相位误差的问题。针对这些问题,本文对传统互补格雷码双N步相移法进行改进消除周期性毛刺相位误差,首先通过相机捕获形变条纹图像并计算出两组截断相位,然后利用两组截断相位的相关性消除检测数据中的相位差、周期性毛刺相位误差,再对两组截断相位进行融合,最后通过互补格雷码相位展开法对融合后的截断相位进行相位展开。实验得出本文方法在检测效率不变的情况下,能有效消除周期性毛刺相位误差,得到高精度展开相位,相比于未消除周期性毛刺相位误差的互补格雷码双N步相移法,本文检测方法精度提高了约24.57%,相比于互补格雷码N步相移法,本文检测方法精度提高了约6.29%。

关键词：双N步相移法展开相位周期性毛刺相位误差互补格雷码

基于集成树和MoE的馈线统计线损率双层估计模型

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电工技术学报 2024年第3期39卷 774-784页

作者：王守相张丙杰赵倩宇郭陆阳张晟天津大学教育部智能电网重点实验室天津300072 天津市电力系统仿真控制重点实验室天津300072

统计线损率是衡量电力系统经济运行的重要指标。然而,用户用电数据采集异常、数据传输中断等因素会导致统计线损率异常或缺失,这严重阻碍了智能配电网的线损精益化管理与经济高效运行。针对馈线统计线损率合理值的估计问题,该文提出了... 详细信息

统计线损率是衡量电力系统经济运行的重要指标。然而,用户用电数据采集异常、数据传输中断等因素会导致统计线损率异常或缺失,这严重阻碍了智能配电网的线损精益化管理与经济高效运行。针对馈线统计线损率合理值的估计问题,该文提出了一种基于集成树和混合专家系统(MoE)的馈线统计线损率双层估计模型。首先,使用最大信息系数以更有效地分析统计线损率与其相关特征间的非线性关系,并采用鲁棒性强的K-Medoids聚类算法对馈线进行精细划分;然后,使用Stacking集成学习框架,基于基估计和元估计双层模型对馈线统计线损率进行两阶段估计,选用决策树和各类集成树模型作为基估计模型对统计线损率进行初步估计,将各基估计模型输出结果输入元估计模型MoE中进行最终估计,使用方均根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)来衡量模型所估计统计线损率的合理性;最后,通过算例分析表明,与其他模型相比,该文所提馈线统计线损率双层估计模型具有更低的RMSE和MAE,对馈线统计线损率的估计效果更好。

关键词：统计线损率线损率估计机器学习集成树混合专家系统

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基于改进多目标进化算法的栅格地图路径规划

上海交通大学学报 2024年

作者：董德金王常成蔡云泽上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室航空工业沈阳飞机设计研究所

大范围栅格地图的多目标路径规划具有节点规模大、目标数量多的特征，现有算法难以平衡求解帕累托前沿的速度与质量，研究基于帕累托前沿的高效优化算法具有一定的理论意义。首先，提出基于代价向量的加权图建模方法，并据此研究解决大... 详细信息

大范围栅格地图的多目标路径规划具有节点规模大、目标数量多的特征，现有算法难以平衡求解帕累托前沿的速度与质量，研究基于帕累托前沿的高效优化算法具有一定的理论意义。首先，提出基于代价向量的加权图建模方法，并据此研究解决大规模问题的优化算法，相比图搜索算法显著节约时间成本。其次，针对帕累托前沿求解质量低的问题，提出一种改进多目标进化算法，包含新的初始化策略，基于角度和偏移密度的思想设计个体和环境选择策略，改进措施综合考虑了种群多样性和收敛性，提升了求解效率。最后，通过仿真实验对比，验证了改进算法的有效性。

关键词：栅格地图多目标路径规划多目标进化算法帕累托前沿

基于自注意力机制神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法

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电子学报 2024年第3期52卷 945-956页

作者：曹鹤玲刘昱韩栋粮食信息处理与控制教育部重点实验室(河南工业大学) 河南郑州450001 河南工业大学信息科学与工程学院河南郑州450001 河南工业大学河南省粮食信息处理国际联合实验室河南郑州450001

循环神经网络对于代码序列数据有着良好的处理能力,软件缺陷修复的补丁生成模型大多采用循环神经网络实现.然而,基于循环神经网络的补丁生成模型在处理代码序列中长距离依赖问题时仍然具有局限性,其修复成功率和修复效率较低.针对此问题... 详细信息

循环神经网络对于代码序列数据有着良好的处理能力,软件缺陷修复的补丁生成模型大多采用循环神经网络实现.然而,基于循环神经网络的补丁生成模型在处理代码序列中长距离依赖问题时仍然具有局限性,其修复成功率和修复效率较低.针对此问题,提出一种基于自注意力神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法(Self-attention Neural machine translation based automatic software Repair,SNRepair).首先,为有效缓解源码中的未登录词问题,对数据集引入子词切分技术进行预处理;其次,为解决源代码中棘手的长距离依赖问题并更充分地利用局部信息,构建融合局部建模的Transformer程序补丁生成模型;然后,采用缺陷自动定位技术定位缺陷语句位置,利用参数优化后的Transformer补丁生成模型生成候选补丁;最后,运行测试用例验证候选补丁.在具有395个真实Java软件缺陷的Defects4J缺陷库上实验评估,结果表明SNRepair方法与对比方法比较,修复成功率和修复效率更高.

关键词：软件缺陷自动修复神经机器翻译自注意力机制子词切分局部建模

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含时延和丢失数据不确定系统的FIR滤波器

控制与决策 2024年第1期39卷 137-142页

作者：朱亚萌赵顺毅栾小丽刘飞江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

针对状态空间模型中存在服从伯努利分布的时延和随机观测丢失的情况,基于极大似然法则,分别设计有限脉冲响应(finite impulse response, FIR)滤波器的慢速率批处理形式和快速率迭代形式.首先,将时延和数据丢失情况下的模型表述为服从伯... 详细信息

针对状态空间模型中存在服从伯努利分布的时延和随机观测丢失的情况,基于极大似然法则,分别设计有限脉冲响应(finite impulse response, FIR)滤波器的慢速率批处理形式和快速率迭代形式.首先,将时延和数据丢失情况下的模型表述为服从伯努利分布的概率线性函数;然后,通过极大似然处理从而得到所提出极大似然FIR算法;最后,将在相同条件下的极大似然FIR估计、改进型卡尔曼滤波以及无偏FIR估计3种滤波方法进行对比,从估计误差、均方根误差和不确定性影响等角度进行比较分析.实验部分通过3-DOF直升机模型仿真,可发现所提出极大似然FIR估计方法在处理时延和数据丢失问题时更加有效,鲁棒性更高.

关键词：状态估计时延和数据丢失伯努利分布卡尔曼无偏FIR 极大似然FIR

基于改进Att-LSTNet与无迹粒子滤波融合的主动配电网预测辅助状态估计

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电力系统保护与控制 2024年第8期52卷 98-110页

作者：王玥于越金朝阳电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学) 山东济南250061

针对传统的无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)存在不准确的新息向量及未知的量测噪声协方差矩阵导致估计精度低的问题,提出一种改进Att-LSTNet与UPF融合的主动配电网预测辅助状态估计(forecasting-aided state estimation,FA... 详细信息

针对传统的无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)存在不准确的新息向量及未知的量测噪声协方差矩阵导致估计精度低的问题,提出一种改进Att-LSTNet与UPF融合的主动配电网预测辅助状态估计(forecasting-aided state estimation,FASE)方法。首先,采用引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)对支持向量回归(support vector regression,SVR)的关键参数进行优化处理,利用历史数据建立GSA-SVR模型,并将其引入至Att-LSTNet模型的输出层,构建一种增强预测模型。然后,利用UPF中的新息向量来训练该模型,并结合孤立森林算法和箱线图法对原始新息向量进行监控和修正。最后,针对量测噪声协方差矩阵未知的情况,结合修正后的新息向量和UPF计算出未知量测噪声协方差矩阵,并进行状态估计。基于IEEE33与IEEE118节点标准配电系统的算例结果表明,所提出的方法在估计精度、泛化能力和鲁棒性等方面具有优越性。

关键词：主动配电网预测辅助状态估计 Att-LSTNet 无迹粒子滤波 SVR

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基于边缘强化的无监督单目深度估计

系统工程与电子技术 2024年第1期46卷 71-79页

作者：曲熠陈莹江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

为解决无监督单目深度估计边缘深度估计不准确的问题,提出了一种基于边缘强化的无监督单目深度估计网络模型。该模型由单视图深度网络和姿态网络两部分构成,均采用编解码结构,其中单视图深度网络编码器使用高分辨率网络(high-resolution... 详细信息

为解决无监督单目深度估计边缘深度估计不准确的问题,提出了一种基于边缘强化的无监督单目深度估计网络模型。该模型由单视图深度网络和姿态网络两部分构成,均采用编解码结构,其中单视图深度网络编码器使用高分辨率网络(high-resolution net,HRNet)作为骨干网络,在整个过程中保持高分辨率表示,有利于提取精确空间特征;单视图深度网络解码器引入条状卷积,细化深度边缘附近的深度变化,同时利用经典的高斯拉普拉斯算子增强边缘细节,最终充分利用深度边缘信息提高深度估计质量。在KITTI数据集中进行的实验结果表明:所提模型具有较好的深度估计性能,能够使深度图中的目标边缘更加清晰,细节更加丰富。

关键词：单目深度估计无监督学习条状卷积边缘增强