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过程工业大数据建模研究展望 被引量:88
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作者 刘强 秦泗钊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期161-171,共11页
人们对大数据的认识已从"3Vs"(Volume—大容量;Variety—多样性;Velocity—处理实时性)、"4Vs"("3Vs"与Value—价值)、到现今的"5Vs"("4Vs"与Veracity—真实性).在此背景下,首先分... 人们对大数据的认识已从"3Vs"(Volume—大容量;Variety—多样性;Velocity—处理实时性)、"4Vs"("3Vs"与Value—价值)、到现今的"5Vs"("4Vs"与Veracity—真实性).在此背景下,首先分析过程工业大数据的"5Vs"特性;接下来,综述现有数据建模方法,并结合过程工业大数据特有性质(包括:多层面不规则采样性、多时空时间序列性、不真实数据混杂性)论述现有数据建模方法应用于工业大数据建模时的局限;最后,探讨过程工业大数据建模有待研究的问题,包括:1)多层面不规则采样数据的潜结构建模;2)用于事件发现、决策和因果分析的多时空时间序列数据建模;3)含有不真实数据的鲁棒建模;4)支持实时建模的大容量数据计算架构与方法. 展开更多
关键词 过程工业大数据 多层面数据潜结构建模 多时空时间序列数据建模 大数据计算架构
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数据驱动的工业过程运行监控与自优化研究展望 被引量:50
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作者 刘强 卓洁 +1 位作者 郎自强 秦泗钊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期1944-1956,共13页
现代工业过程向大规模、连续化、集成化方向发展,有必要对生产全流程运行的决策、协同控制、底层控制进行有效监控,也是当前国际控制领域的研究热点.本文首先分析了工业过程全流程运行监控的内涵与行业现状;其次,阐述了基于模型的控制... 现代工业过程向大规模、连续化、集成化方向发展,有必要对生产全流程运行的决策、协同控制、底层控制进行有效监控,也是当前国际控制领域的研究热点.本文首先分析了工业过程全流程运行监控的内涵与行业现状;其次,阐述了基于模型的控制系统故障诊断与容错控制方法,以及数据驱动的异常工况诊断与自愈控制方法的研究现状,并指明了信息物理系统(Cyber-physical systems, CPS)时代智能安全运行监控与自优化的发展机遇;最后,论述了工业过程运行监控与自优化研究的新方向和最新进展,包括:1)数据驱动的决策、协同控制、底层控制多层面联合监控; 2)基于机理、数据、知识多源动态信息融合的异常工况诊断; 3)专家知识与控制手段相结合的协同层自愈控制; 4)数据驱动的运行动态性能分析与自优化; 5)支撑运行监控与自优化系统的实现技术. 展开更多
关键词 复杂工业过程 运行监控 异常工况诊断 自愈控制 自优化
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基于时序图像深度学习的电熔镁炉异常工况诊断 被引量:18
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作者 吴高昌 刘强 +1 位作者 柴天佑 秦泗钊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1475-1485,共11页
超高温电熔镁炉(Fused magnesium furnace, FMF)生产炉况监测困难,易发生欠烧异常工况,不仅造成产品质量下降,也直接危害生产安全与人员安全.现有的人工巡检方式实时性差,容易发生漏报和误报,甚至导致铁制炉壳烧透、烧漏.针对该问题,本... 超高温电熔镁炉(Fused magnesium furnace, FMF)生产炉况监测困难,易发生欠烧异常工况,不仅造成产品质量下降,也直接危害生产安全与人员安全.现有的人工巡检方式实时性差,容易发生漏报和误报,甚至导致铁制炉壳烧透、烧漏.针对该问题,本文采用视频信号,利用电熔镁炉欠烧工况的时空特征,即在炉壳表面出现的局部不规则高亮区域的空间特征,以及该高亮区域随时间呈现出亮度增强、面积变大的时序特征,提出一种基于卷积循环神经网络(Convolutional recurrent neural network, CRNN)的电熔镁炉异常工况诊断新方法.该方法包括图像序列一致性变换和时序残差图像提取预处理、基于卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)的空间特征提取、基于循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)的时序特征提取、基于加权中值滤波的工况自动标记.最后采用实际的电熔镁炉炉壳的视频信号,进行了所提方法与现有的两种深度学习网络模型的实验比较研究,结果说明了所提方法的优越性. 展开更多
关键词 电熔镁炉 时空特征提取 异常工况诊断 卷积神经网络 循环神经网络
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基于精简并发潜结构映射的竖炉焙烧过程综合故障诊断 被引量:1
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作者 刘强 秦泗钊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2160-2169,共10页
竖炉焙烧过程因运行条件异常变化或操作不当会造成上火、冒火、过还原和欠还原等运行故障.这些故障直接影响过程运行安全和产品质量(比如,磁选管回收率),但难以采用基于模型和基于知识的方法建模故障与产品质量的关系,以及诊断故障变量... 竖炉焙烧过程因运行条件异常变化或操作不当会造成上火、冒火、过还原和欠还原等运行故障.这些故障直接影响过程运行安全和产品质量(比如,磁选管回收率),但难以采用基于模型和基于知识的方法建模故障与产品质量的关系,以及诊断故障变量.针对上述问题,本文提出数据驱动的基于并发潜结构映射(Concurrent projection to latent structures,CPLS)的竖炉焙烧过程综合故障诊断方法.首先,将并发潜结构映射分解的过程变量共有子空间与残差空间精简合并来建立磁选管回收率相关的过程变化空间,提出基于精简并发潜结构映射模型的竖炉焙烧过程综合监控方法;接下来,定义相应的重构贡献图并与竖炉焙烧过程相结合,提出CPLS精简重构贡献方法用于竖炉焙烧过程故障变量诊断;最后,利用竖炉焙烧过程半实物仿真平台采集的数据进行实验研究,结果表明所提方法不仅可以诊断出质量相关的故障,而且可诊断出回路设定值之外的故障变量. 展开更多
关键词 竖炉焙烧过程 综合故障诊断 并发潜结构映射 精简重构贡献
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