期刊文献+
共找到64篇文章
< 1 2 4 >
每页显示 20 50 100
电力领域数据驱动建模实践与思考 被引量:6
1
作者 王慧芳 叶睿恺 +3 位作者 罗斌 张波 吴雪峰 刘建敏 《浙江电力》 2022年第10期3-10,共8页
数据驱动建模综合利用理论、试验及数据三大研究范式且模型应用快速,将在解决新型电力系统技术问题中得到更多的应用。为此,对电力领域数据驱动建模的实践情况进行了总结并提出了相关思考。首先,介绍了电力领域数据驱动建模的技术与应... 数据驱动建模综合利用理论、试验及数据三大研究范式且模型应用快速,将在解决新型电力系统技术问题中得到更多的应用。为此,对电力领域数据驱动建模的实践情况进行了总结并提出了相关思考。首先,介绍了电力领域数据驱动建模的技术与应用现状。然后,分析了针对理论建模性能欠佳问题的数据驱动建模实践情况并总结了建模过程中的共性步骤,介绍了基于电力文本数据和电力图像数据的数据驱动建模实践情况并总结了相关经验与体会。最后,对电力领域数据驱动建模的定义、条件与步骤、优势与风险等提出了一些理解与思考,讨论并总结了电力领域数据驱动建模应重视的若干问题。 展开更多
关键词 电力领域 数据驱动建模 新型电力系统 条件 风险
下载PDF
基于GA-BP的压缩机数据驱动建模研究 被引量:1
2
作者 王佳文 胡晓微 《湖北民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第1期115-120,共6页
准确计算压缩机热力性能,对于压缩制冷热泵系统的设计和优化有重要作用,压缩机机理模型中存在经验系数的选择,这对于复杂工况下压缩机运行时模型的准确度提出挑战.应用数据驱动模型对压缩机进行建模,以压缩机进出口压力和进口温度为输... 准确计算压缩机热力性能,对于压缩制冷热泵系统的设计和优化有重要作用,压缩机机理模型中存在经验系数的选择,这对于复杂工况下压缩机运行时模型的准确度提出挑战.应用数据驱动模型对压缩机进行建模,以压缩机进出口压力和进口温度为输入参数,以压缩机功率、输气量及出口温度为输出能数,利用压缩机机理模型、BP人工神经网络模型和GA-BP模型对压缩机性能进行预测.结果表明,数据驱动模型预测压缩机性能结果相对误差均在4%以内,GA-BP模型预测压缩机性能参数结果相对误差均在1%以内,这表明基于GA-BP的压缩机模型对压缩机性能参数有较好的预测能力. 展开更多
关键词 压缩机 GA算法 BP神经网络 数据驱动建模
下载PDF
大数据驱动建模平台技术在加氢裂化工艺预测上的应用 被引量:4
3
作者 王晨 陆鹏飞 +3 位作者 阮冰 杨纪 方友 曹晓红 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期120-126,共7页
随着炼化装置传感器与集散控制系统的普及,基于数据驱动建模技术对生产大数据的分析、模拟,进而指导生产优化、监测预警,日益成为研究应用热点。总结了数据驱动建模方法,包括多元统计过程控制(MSPC)、机器学习(ML)、深度学习(DL)等在炼... 随着炼化装置传感器与集散控制系统的普及,基于数据驱动建模技术对生产大数据的分析、模拟,进而指导生产优化、监测预警,日益成为研究应用热点。总结了数据驱动建模方法,包括多元统计过程控制(MSPC)、机器学习(ML)、深度学习(DL)等在炼化流程建模优化过程中的应用;介绍了中海油惠州石化有限公司构建的炼化大数据驱动建模平台,以及基于堆叠自编码器(SAEs)-混合高斯模型(GMM)对多模态工况下加氢裂化生产喷气燃料收率的预测。结果表明:炼化大数据驱动模型对加氢裂化过程预测的准确性优异;与传统数据驱动建模相比,该炼化大数据驱动建模平台实现了无代码建模工作流,建模耗时由传统的7 d大幅缩短为2 h左右,显著提升了建模效率。 展开更多
关键词 数据驱动建模 炼化大数据 平台 加氢裂化 态工况
下载PDF
城市固废焚烧过程数据驱动建模与自组织控制 被引量:4
4
作者 丁海旭 汤健 乔俊飞 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期550-566,共17页
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)是处置城市固废(Municipal solid waste,MSW)的主要手段之一.中国MSW来源范围广、组分复杂、热值波动大,其焚烧过程通常依靠人工干预,这导致MSWI过程智能化水平较低且难以满足日... 城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)是处置城市固废(Municipal solid waste,MSW)的主要手段之一.中国MSW来源范围广、组分复杂、热值波动大,其焚烧过程通常依靠人工干预,这导致MSWI过程智能化水平较低且难以满足日益提升的控制需求.MSWI具有多变量耦合、工况漂移等诸多不确定性特征,因而难以建立其被控对象模型并设计在线控制器.针对以上问题,提出了一种面向MSWI过程的数据驱动建模与自组织控制方法.首先,构建了基于多输入多输出Takagi Sugeno模糊神经网络(Multi-input multi-output Takagi Sugeno fuzzy neural network,MIMO-TSFNN)的被控对象模型;然后,设计了基于多任务学习的自组织模糊神经网络控制器(Multi-task learning selforganizing fuzzy neural network controller,MTL-SOFNNC)用于同步控制炉膛温度与烟气含氧量,其通过计算神经元的相似度与多任务学习(Multi-task learning,MTL)能力对控制器结构进行自组织调整;接着,通过Lyapunov定理对MTLSOFNNC稳定性进行了证明;最后,通过北京市某MSWI厂的过程数据验证了模型与控制器的有效性. 展开更多
关键词 城市固废焚烧 多任务学习 自组织控制 数据驱动建模 糊神经网络
下载PDF
基于迟延估计与Kalman状态跟踪的热工过程动态数据驱动建模 被引量:3
5
作者 董泽 尹二新 韩璞 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期203-210,共8页
针对常规热工对象历史数据建模过程中稳态数据获取困难的问题,从数据选取、数据处理和方法设计3方面出发,提出一种基于迟延估计与Kalman状态跟踪的热工过程动态数据驱动建模方法。该方法选取动态历史数据作为建模数据,将数据末端输入值... 针对常规热工对象历史数据建模过程中稳态数据获取困难的问题,从数据选取、数据处理和方法设计3方面出发,提出一种基于迟延估计与Kalman状态跟踪的热工过程动态数据驱动建模方法。该方法选取动态历史数据作为建模数据,将数据末端输入值作为输入稳态分量,将纯迟延时间及输出的稳态分量作为寻优变量的2个维度,并依据各量的值对数据进行处理;应用Kalman滤波算法获取系统初始状态后,结合智能寻优算法对系统进行建模仿真,对某火电机组高温过热器惰性区进行建模。结果表明:该建模方法能够直接应用系统的动态历史数据进行模型辨识,且所建模型具有较好的模型精度,为动态历史数据建模提供了参考。 展开更多
关键词 热工过程 动态历史数据 迟延估计 Kalman滤波算法 数据驱动建模
下载PDF
基于数据驱动建模的气化炉配煤成本优化研究
6
作者 杨鹏 张勇 +1 位作者 袁晨博 贾风军 《煤化工》 CAS 2020年第2期26-30,共5页
为实现配煤煤质和配煤成本的最优化匹配,以配煤成本为优化目标,气化炉产气量为主要约束,采用数学建模的方式,研究了鄂尔多斯地区煤化工装置气化炉多煤种的用煤和配煤优化问题。根据现场数据,构建了基于数据驱动的气化炉煤质对产量影响... 为实现配煤煤质和配煤成本的最优化匹配,以配煤成本为优化目标,气化炉产气量为主要约束,采用数学建模的方式,研究了鄂尔多斯地区煤化工装置气化炉多煤种的用煤和配煤优化问题。根据现场数据,构建了基于数据驱动的气化炉煤质对产量影响的非线性过程模型,通过聚类分析,得到各煤质指标的约束条件;在满足约束条件的情况下,构建煤种与煤质之间的线性模型;通过帕累托遗传算法,在气化炉产气量满足约束条件的同时,给出了成本最低的多煤种配煤策略,并用MATLAB对气化炉配煤优化系统进行可视化组态界面设计。 展开更多
关键词 气化炉 配煤优化 数据驱动建模 聚类分析 帕累托最优
下载PDF
基于混合神经网络的光伏组件输出特性数据驱动建模方法 被引量:1
7
作者 张国宾 王新迎 《智能科学与技术学报》 2020年第2期169-178,共10页
针对传统物理机理建模方法不适用于复杂光照条件下光伏组件建模的问题,提出一种基于混合结构神经网络的光伏组件输出特性数据驱动建模方法。在深入分析光伏组件物理机理及输出特性的基础上,提出利用卷积神经网络和径向基函数神经网络对... 针对传统物理机理建模方法不适用于复杂光照条件下光伏组件建模的问题,提出一种基于混合结构神经网络的光伏组件输出特性数据驱动建模方法。在深入分析光伏组件物理机理及输出特性的基础上,提出利用卷积神经网络和径向基函数神经网络对不均匀光照条件、温度、湿度等环境因素进行特征提取,并对光伏组件的输出特性进行仿真拟合。为提高模型的拟合效果,提出针对不均匀光照条件的阴影形态等效分析方法,同时采用改进型的遗传编码方案对网络参数进行优化,最后利用实际运行数据对模型效果进行分析验证。结果表明,该模型对不均匀光照条件具有一定的泛化跟踪能力,同时仿真结果平均误差保持在7%以内。 展开更多
关键词 数据驱动建模 卷积神经网络 径向基函数神经网络 遗传算法优化
原文传递
从语音识别出发浅析传统建模方法和数据驱动建模方法的比较
8
作者 詹东深 《通讯世界》 2019年第3期199-200,共2页
弗雷德·贾里尼克教授在语音识别的研究过程中,创建了数据驱动方法。该方法的发明使得语音识别系统得以克服众多障碍继续向更高层次发展。本文从语音识别的简单介绍开始,由语音识别延伸到传统建模方式和数据驱动建模方式,分别对两... 弗雷德·贾里尼克教授在语音识别的研究过程中,创建了数据驱动方法。该方法的发明使得语音识别系统得以克服众多障碍继续向更高层次发展。本文从语音识别的简单介绍开始,由语音识别延伸到传统建模方式和数据驱动建模方式,分别对两种建模方式进行了简单介绍,最后又对两种建模方式进行了简单的比较。 展开更多
关键词 语音识别 传统 数据驱动建模
下载PDF
数据驱动的多时间尺度高炉煤气利用率模型预测控制
9
作者 安剑奇 赵国宇 +3 位作者 何勇 李炜俊 郭云鹏 吴敏 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期189-201,共13页
煤气利用率(GUR)是衡量高炉能耗和稳顺运行的重要指标,受布料和送风操作在不同时间尺度下影响.现有对煤气利用率的建模、预测和控制仅在单一时间尺度上进行,忽略了多时间尺度特性,影响预测和控制的准确性.因此,提出一种数据驱动的多时... 煤气利用率(GUR)是衡量高炉能耗和稳顺运行的重要指标,受布料和送风操作在不同时间尺度下影响.现有对煤气利用率的建模、预测和控制仅在单一时间尺度上进行,忽略了多时间尺度特性,影响预测和控制的准确性.因此,提出一种数据驱动的多时间尺度高炉煤气利用率模型预测控制方法(MTSGURMPC).首先,根据经验模态分解和相关性分析得到布料和送风对煤气利用率影响的不同尺度;然后,建立布料长时间尺度和送风短时间尺度模型,提出了多时间尺度模型预测控制结构用于快速准确寻找高炉最优操作策略,该结构将煤气利用率划分为不同尺度进行模型预测控制,兼顾了高炉多时间尺度和模型预测控制动态优化特性,不断反馈优化趋近最优解;最后,基于某钢铁厂高炉工业数据进行应用实验,结果表明该方法能够实现煤气利用率准确预测和控制,并有效提高控制精度. 展开更多
关键词 高炉煤气利用率 数据驱动建模 多时间尺度系统 型预测控制 经验态分解
下载PDF
基于数据驱动的变体机翼跨声速颤振分析
10
作者 万芸怡 黄锐 刘豪杰 《力学学报》 北大核心 2025年第2期523-534,共12页
激波运动和流动分离等诱发的跨声速气动非线性效应,可能会引发变体飞行器的颤振特性随构型显著变化,导致变体机构的轻量化设计面临严峻挑战.本文针对后缘变弯度机翼,提出了基于数据驱动的跨声速气动弹性建模方法,高效且准确地预测了后... 激波运动和流动分离等诱发的跨声速气动非线性效应,可能会引发变体飞行器的颤振特性随构型显著变化,导致变体机构的轻量化设计面临严峻挑战.本文针对后缘变弯度机翼,提出了基于数据驱动的跨声速气动弹性建模方法,高效且准确地预测了后缘变弯度角度参变过程机翼的颤振边界.首先,发展了基于计算流体动力学的变弯度流-固耦合数值模拟方法,对后缘变弯度机翼的跨声速非定常流动进行高精度模拟,获得给定激励信号下机翼表面的压力快照数据及气动力响应快照数据.然后,利用获得的训练数据,结合本征正交分解和带控制的动态模式分解方法,建立了能够可靠描述机翼运动和气动载荷分布之间关系的低阶状态空间模型.最后,利用所构建的低阶模型,进行了后缘变弯度机翼的跨声速气动力响应和颤振特性预测.数值仿真结果表明,所建立的数据驱动模型能够可靠预测跨声速条件下,后缘变弯度角度参变过程中机翼的非定常气动力、表面压力分布及颤振边界,变弯度角度的增加会使跨声速颤振凹坑提前出现. 展开更多
关键词 气动弹性力学 颤振 变体机翼 型降阶 数据驱动建模
下载PDF
基于数据驱动的连续退火生产过程建模与操作优化 被引量:1
11
作者 杨大雷 周永 +1 位作者 刘珧 王显鹏 《宝钢技术》 CAS 2015年第6期70-75,80,共7页
连退生产过程包含众多相互耦合的控制变量,并且带钢质量的检测采用离线方式,从而导致对于调质度为T5的带钢,实际生产中经常发生带钢硬度波动较大,难以实现对带钢产品质量的精确控制问题。针对这一问题,提出了一种基于数据驱动的连续退... 连退生产过程包含众多相互耦合的控制变量,并且带钢质量的检测采用离线方式,从而导致对于调质度为T5的带钢,实际生产中经常发生带钢硬度波动较大,难以实现对带钢产品质量的精确控制问题。针对这一问题,提出了一种基于数据驱动的连续退火生产过程建模方法,能够根据带钢退火前的生产信息及当前的生产过程信息实现对带钢产品质量的在线预报。在此基础上,提出了连续退火生产过程的多目标操作优化模型与算法,并开发了优化软件系统。基于实际生产过程数据的仿真试验结果表明,该软件系统能够为生产现场提供一套最优的控制变量设定值,从而实现产品质量最优化、能源消耗最小化和机组生产效率最大化的目标。 展开更多
关键词 连续退火 数据驱动建模 多目标操作优化
下载PDF
基于数据驱动的建筑装饰工程建模与工程量自动计算方法研究 被引量:4
12
作者 黄隆盛 谭颖 王志亮 《工程管理学报》 2023年第3期42-46,共5页
建筑装饰装修工程类型复杂、材料多样,给BIM设计建模和工程量计算带来很多困难。提出了一种基于数据驱动的快速建模方法,在建筑装饰工程量计算与建模规则的基础上,通过GDL语言编程方法,创新性地将工程量计算程序与BIM模型形成一个整体,... 建筑装饰装修工程类型复杂、材料多样,给BIM设计建模和工程量计算带来很多困难。提出了一种基于数据驱动的快速建模方法,在建筑装饰工程量计算与建模规则的基础上,通过GDL语言编程方法,创新性地将工程量计算程序与BIM模型形成一个整体,能够在完成建模设计的同时按照清单工程量规则完成工程量自动统计,可极大提高设计建模与工程量计算的效率。 展开更多
关键词 筑装饰 数据驱动建模 工程量自动计算 GDL编程
下载PDF
基于Koopman算子的软体机器人数据驱动建模方法研究 被引量:3
13
作者 彭柯瑞 陈天翼 +2 位作者 唐梓轩 李东蒲 刘兆冰 《武汉理工大学学报》 CAS 2022年第11期73-78,共6页
针对软体机器人的精确建模问题,采用了一种基于Koopman算子的数据驱动建模方法,应用于提升的无限维状态空间中来全局线性化高度非线性动态系统。该方法通过一种称为扩展动态模式分解(EDMD)的算法来近似无限维线性Koopman算子,并建立了... 针对软体机器人的精确建模问题,采用了一种基于Koopman算子的数据驱动建模方法,应用于提升的无限维状态空间中来全局线性化高度非线性动态系统。该方法通过一种称为扩展动态模式分解(EDMD)的算法来近似无限维线性Koopman算子,并建立了软体机器人非线性动力学系统的线性和非线性模型。结果表明,建立的两种Koopman模型的精度都优于现有的状态空间模型,Koopman非线性模型的建模和预测精度最高。 展开更多
关键词 软体机器人 Koopman算子 数据驱动建模 非线性系统
原文传递
数据驱动的含IIDG配电网短路电流计算多输出模型 被引量:9
14
作者 叶睿恺 王慧芳 +1 位作者 张森 张亦翔 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期119-125,132,共8页
“双碳”目标下大量逆变型分布式电源(IIDG)接入配电网,使基于机理建模的配电网短路电流计算中,计算速度与准确性间的矛盾日益突出。数据驱动建模方法已被证实能有效解决两者间的矛盾,但采用单输出模型难以满足实际应用中要输出多个计... “双碳”目标下大量逆变型分布式电源(IIDG)接入配电网,使基于机理建模的配电网短路电流计算中,计算速度与准确性间的矛盾日益突出。数据驱动建模方法已被证实能有效解决两者间的矛盾,但采用单输出模型难以满足实际应用中要输出多个计算点的需求,容易产生模型数量问题。针对上述问题,提出了配电网短路电流多输出回归计算模型与计算方法。对问题转化与算法适应这2类多输出模型进行了分析对比,提出基于多目标回归模型融合方法、回归链方法等问题转化方法以及神经网络多输出方法,适合解决含IIDG配电网短路电流计算问题。分析了输入特征选择、性能评价指标、计算流程以及超参数寻优方法等关键问题。算例表明多输出模型能同时满足计算准确性和计算速度要求,性能强于单输出模型,且避免了模型数量问题。 展开更多
关键词 短路电流计算 多输出回归 逆变型分布式电源 配电网 数据驱动建模
下载PDF
基于数据模型的铅冶炼氧化炉原料配比优化
15
作者 许潇枫 陈金水 +3 位作者 卢建刚 张哲铠 蔡幼忠 李玉珍 《有色设备》 2024年第5期91-98,共8页
底吹连续处理铅基固废工艺具有多变量、非线性、强耦合、大滞后等特点,基于机理方法进行建模与优化存在困难。对此本文提出了基于数据驱动的熔炼炉原料配料模型,实现关键运行参数的优化控制。首先,基于化验与过程历史数据,使用神经网络... 底吹连续处理铅基固废工艺具有多变量、非线性、强耦合、大滞后等特点,基于机理方法进行建模与优化存在困难。对此本文提出了基于数据驱动的熔炼炉原料配料模型,实现关键运行参数的优化控制。首先,基于化验与过程历史数据,使用神经网络建立原料成分与熔炼炉关键工艺指标间的关系模型;在此基础上,,应用粒子群搜索算法,由熔炼炉理想工况指标搜索确定原料中各成分的最优配比;最后,将配料问题建模为含非线性约束的多目标优化问题,并使用SLSQP求解。集成上述建模优化算法,开发了相应的熔炼炉原料管理系统。 展开更多
关键词 数据驱动建模 熔炼炉控制 优化计算 配料管理系统 铅冶炼 氧化炉 铅基固废
下载PDF
基于数据驱动的乙二醇精馏过程能耗与产品质量建模
16
作者 冯康康 耿欣 +4 位作者 娄清辉 王玉 胡华军 石祥建 薄翠梅 《过程工程学报》 北大核心 2025年第2期142-149,共8页
能耗和产品质量是精馏过程中的重要经济指标,能耗和产品质量预测是实现工艺优化操作的必要环节。以煤制乙二醇精馏过程为例,采用一种改进的最小二乘支持向量机算法,构建乙二醇精馏过程能耗与产品质量模型。首先基于煤制乙二醇精馏过程... 能耗和产品质量是精馏过程中的重要经济指标,能耗和产品质量预测是实现工艺优化操作的必要环节。以煤制乙二醇精馏过程为例,采用一种改进的最小二乘支持向量机算法,构建乙二醇精馏过程能耗与产品质量模型。首先基于煤制乙二醇精馏过程的工业数据,采用互信息法提取关键特征参数,进行变量筛选和数据预处理。然后引入局部目标集提高模型预测精度,并通过UMDA算法进行迭代寻优,得到LSSVM模型的最佳超参数。最后采用改进的LSSVM算法对数据样本建模,验证了算法的有效性。后续可以将模型作为多目标优化问题的目标函数求解最佳操作参数,来达到稳定操作、提高产品质量、避免过度分离操作以及降低精馏过程能耗的目的。 展开更多
关键词 煤制乙二醇 数据驱动建模 最小二乘支持向量机 能耗 质量
原文传递
化工过程软测量建模方法研究进展 被引量:102
17
作者 曹鹏飞 罗雄麟 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期788-800,共13页
软测量仪表是解决化工过程中质量变量难以实时测量的重要手段。软测量仪表的核心问题是软测量建模。阐述了软测量建模与辨识和非线性建模的关系:质量变量和易测变量的动态关系存在于增量之间,辨识模型依赖于增量数据,软测量建模则是依... 软测量仪表是解决化工过程中质量变量难以实时测量的重要手段。软测量仪表的核心问题是软测量建模。阐述了软测量建模与辨识和非线性建模的关系:质量变量和易测变量的动态关系存在于增量之间,辨识模型依赖于增量数据,软测量建模则是依赖于实测变量数据来获取这个动态关系;非线性建模建立了变量间的静态关系,忽略了对象动态特性,而软测量建模要兼顾对动态特性的表征。随着人们对过程特性的认识加深,软测量建模方法不断发展,经历了从机理建模到数据驱动建模,从线性建模到非线性建模,从静态建模到动态建模的过程。详细讨论了软测量建模的发展过程,众多建模方法的优缺点及适用情况和现在建模的热点,最后对软测量建模方法进行了总体展望。 展开更多
关键词 软测量 辨识 非线性 数据驱动建模 非线性动态
下载PDF
面向机加与装配混合生产系统的建模与仿真技术 被引量:9
18
作者 高焕明 王爱民 +1 位作者 陈华伟 蔡智渊 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第19期155-164,共10页
针对传统面向机加或装配建模与仿真割裂了两者之间协作关联生产的问题,研究精益生产模式下综合机加与装配的混合生产系统建模与仿真技术。引入齐套工位的概念,建立统一的工艺描述数据结构,解决机加与装配生产衔接的关联定义问题;以车间... 针对传统面向机加或装配建模与仿真割裂了两者之间协作关联生产的问题,研究精益生产模式下综合机加与装配的混合生产系统建模与仿真技术。引入齐套工位的概念,建立统一的工艺描述数据结构,解决机加与装配生产衔接的关联定义问题;以车间—工位—设备的层次化结构及其关联关系为基础,构建车间层、工序/工位/齐套层和设备层,以及面向组合生产的批处理逻辑控制器,定义控制器之间的协作接口关系,建立模块化的建模元件库;采用物理模型和控制器模型分离的策略,通过实际车间布局元素与控制器之间的映射关联,实现工艺和布局数据驱动的生产系统自动建模;采用将生产系统的运行映射为控制器之间交互协作的方法,提出任务数据驱动的层次化和模块化的仿真运行控制机制,实现基于设备、队列以及生产对象仿真运行事件的统计分析,为基于仿真的优化决策提供了支持。结合某研究所的混合生产系统,通过生产任务投产时间安排的对比统计分析案例表明,该技术能够有效支持数据驱动的机加与装配混合生产系统的快速、柔性建模与仿真,为精益生产提供了决策分析手段。 展开更多
关键词 精益生产 混合生产系统 齐套工位 数据驱动建模 逻辑控制器 层次化仿真
下载PDF
基于DTCN-KELM的制糖过程建模与优化
19
作者 蒙艳玫 李济钦 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期579-593,共15页
吨蔗能耗和蔗糖色值是制糖过程中两个重要的工艺指标,然而目前这两个指标均无法在线获取。此外,当生产状况发生变化时,依靠人工经验进行参数设定难以获得稳定的生产质量。为了解决这两个问题,提出一种融合深度时间卷积网络和核极限学习... 吨蔗能耗和蔗糖色值是制糖过程中两个重要的工艺指标,然而目前这两个指标均无法在线获取。此外,当生产状况发生变化时,依靠人工经验进行参数设定难以获得稳定的生产质量。为了解决这两个问题,提出一种融合深度时间卷积网络和核极限学习机的数据驱动建模方法,实现了2个工艺指标的在线预测。此外,在数据驱动模型的基础上,构建了工艺指标优化模型,并采用改进的麻雀搜索算法进行迭代计算,实现了2个工艺指标的优化。计算实验结果表明:所提出模型的预测可决系数均超过0.9,并与其他4种模型相比具有更高的预测精度。此外,通过求解工艺指标优化模型,优化后的吨蔗能耗降低了1.47%,蔗糖色值降低了2.57%,2个指标得到了较大的改善。 展开更多
关键词 制糖 数据驱动建模 深度时间卷积网络 核极限学习机 改进的麻雀搜索算法
下载PDF
新能源接入背景下的谐波源建模方法综述 被引量:30
20
作者 陈思源 景巍巍 +4 位作者 史明明 付慧 缪惠宇 雷张平 王少荣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期162-175,共14页
大量接入可再生能源和逐步采用交直流混合网络已经成为现代电力系统的两大特征,随之而来的电网谐波问题日益突出。在此背景下,谐波源建模方法、谐波溯源方法以及谐波治理方法这三个难点问题越来越受到学术界和工业界的高度关注。综述了... 大量接入可再生能源和逐步采用交直流混合网络已经成为现代电力系统的两大特征,随之而来的电网谐波问题日益突出。在此背景下,谐波源建模方法、谐波溯源方法以及谐波治理方法这三个难点问题越来越受到学术界和工业界的高度关注。综述了目前常见的谐波源建模方法,为电网谐波领域的理论研究和实践提供参考。从谐波源的机理性建模和数据驱动建模两个角度,对目前常见的谐波源时域建模方法和频域建模方法进行了梳理、分析和比较,归纳了各种建模方法的优势和不足,论述了各类谐波源建模方法的适用场景。其中,重点阐述了机理性建模方法和数据驱动建模方法存在的问题,并针对每个问题提出了对应的解决思路。最后,对常见谐波源建模方法的特点进行了归纳总结,对新能源接入背景下谐波源建模技术的发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 新能源接入 方法 谐波源 机理性 数据驱动建模
下载PDF
上一页 1 2 4 下一页 到第
使用帮助 返回顶部