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基于宽度混合森林回归的城市固废焚烧过程二噁英排放软测量 被引量：5
1
作者 夏恒 汤健 +1 位作者 崔璨麟 乔俊飞 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期343-365,共23页
二噁英是城市固废焚烧过程排放的痕量有机污染物.受限于相关技术的复杂度和高成本,二噁英排放浓度检测的大时滞已成为制约城市固废焚烧过程优化控制的关键因素之一.虽然具有低成本、快响应、高精度等特点的数据驱动软测量模型能够有效... 二噁英是城市固废焚烧过程排放的痕量有机污染物.受限于相关技术的复杂度和高成本,二噁英排放浓度检测的大时滞已成为制约城市固废焚烧过程优化控制的关键因素之一.虽然具有低成本、快响应、高精度等特点的数据驱动软测量模型能够有效解决上述问题,但二噁英建模方法必须要契合数据的小样本、高维度特性.对此,提出了由特征映射层、潜在特征提取层、特征增强层和增量学习层组成的宽度混合森林回归软测量方法.首先,构建由随机森林和完全随机森林构成的混合森林组进行高维特征映射;其次,依据贡献率对全联接混合矩阵进行潜在特征提取,采用信息度量准则保证潜在有价值信息的最大化传递和最小化冗余,降低模型的复杂度和计算消耗;然后,基于所提取潜在信息训练特征增强层以增强特征表征能力;最后,通过增量式学习策略构建增量学习层后采用Moore-Penrose伪逆获得权重矩阵.在基准数据集和城市固废焚烧过程二噁英数据集上的实验结果表明了方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 城市固废焚烧 二噁英排放建模 宽度学习 宽度混合森林回归 潜在特征 增量学习
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城市固废焚烧智能算法测试与验证模块化半实物平台
2
作者 汤健 王天峥 +5 位作者 夏恒 崔璨麟 潘晓彤 郭海涛 王鼎 乔俊飞 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2432-2461,共30页
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程因工业现场的安全要求和控制系统的封闭特性导致离线研究的各类智能算法难以在线验证.此外,已有的实验室仿真平台难以模拟领域专家基于多模态数据进行智能感知、认知、决策... 城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程因工业现场的安全要求和控制系统的封闭特性导致离线研究的各类智能算法难以在线验证.此外,已有的实验室仿真平台难以模拟领域专家基于多模态数据进行智能感知、认知、决策和控制的工业实际.针对上述问题,首先,在综述现有面向工业过程的仿真平台研究现状和所面临挑战的基础上,描述面向MSWI过程智能算法测试与验证平台的需求,提出并构建由多模态历史数据驱动系统、安全隔离与优化控制系统和多入多出回路控制系统组成的模块化半实物平台.然后,在实验室环境中完成平台硬件搭建、工业软件开发、仿真功能实现和典型场景验证,并移植部分模块至工业现场进行应用.最后,总结与展望模块化半实物平台的研究方向. 展开更多
关键词 城市固废焚烧 多模态数据 算法测试与验证 模块化半实物平台 安全隔离 工业软件
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基于约简特征概率密度分布的虚拟样本生成
3
作者 汤健 崔璨麟 +1 位作者 王丹丹 乔俊飞 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2165-2173,共9页
复杂工业过程的产品质量和环保指标等难测参数的建模数据具有样本小、分布稀疏等特性.对此,本文提出了基于约简特征概率密度分布(PDF)的虚拟样本生成(VSG)方法进行建模数据扩充.首先,采用主成分分析(PCA)对小样本数据进行特征约简,并对... 复杂工业过程的产品质量和环保指标等难测参数的建模数据具有样本小、分布稀疏等特性.对此,本文提出了基于约简特征概率密度分布(PDF)的虚拟样本生成(VSG)方法进行建模数据扩充.首先,采用主成分分析(PCA)对小样本数据进行特征约简,并对所得独立主成分进行核密度估计(KDE)以生成候选虚拟主成分,再正交采样后通过重构获得虚拟样本输入.接着,为均衡映射模型的精度与随机性,采用随机森林(RF)与随机权神经网络(RWNN)构建集成映射模型获得虚拟样本输出.最后,对影响虚拟样本“优劣”的主成分贡献率、KDE平滑指数、候选虚拟主成分、虚拟样本数量、映射模型学习参数及集成权重等参数,采用综合学习粒子群优化(CLPSO)算法进行优化以获得最优虚拟样本.通过基准数据集和城市固废焚烧过程二噁英(DXN)数据集验证了所提VSG方法的合理性及有效性. 展开更多
关键词 虚拟样本生成 主成分分析 概率密度分布 核密度估计 综合学习粒子群 混合建模样本
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面向复杂工业过程的虚拟样本生成综述
4
作者 汤健 崔璨麟 +1 位作者 夏恒 乔俊飞 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期688-718,共31页
用于复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模的样本具有量少稀缺、分布不平衡以及内涵机理知识匮乏等特性.虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)作为扩充建模样本数量及其涵盖空间的技术,已成为解决上述问题的主要手段之一,但... 用于复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模的样本具有量少稀缺、分布不平衡以及内涵机理知识匮乏等特性.虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)作为扩充建模样本数量及其涵盖空间的技术,已成为解决上述问题的主要手段之一,但已有研究还存在缺乏理论支撑、分类准则与应用边界模糊等问题.本文在描述复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模所存在问题的基础上,梳理虚拟样本定义及其内涵,给出面向工业过程回归与分类问题的VSG实现流程;接着,从样本覆盖区域、实现流程与推广应用等方向进行综述;然后,分析讨论VSG的下一步研究方向;最后,对全文进行总结并给出未来挑战. 展开更多
关键词 复杂工业过程 虚拟样本生成 数据驱动建模 样本覆盖区域
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基于主动学习机制GAN的MSWI过程二噁英排放风险预警模型
5
作者 汤健 崔璨麟 +2 位作者 夏恒 王丹丹 乔俊飞 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期507-522,共16页
针对构建城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程剧毒污染物二噁英(dioxin,DXN)排放风险预警模型的样本极为稀少的问题,提出一种基于主动学习机制生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的DXN排放风险... 针对构建城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程剧毒污染物二噁英(dioxin,DXN)排放风险预警模型的样本极为稀少的问题,提出一种基于主动学习机制生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的DXN排放风险预警建模方法.首先,以DXN风险等级作为条件信息使得GAN生成候选虚拟样本;然后,利用基于最大均值差异和多视角可视化分布信息的主动学习机制进行虚拟样本的初筛和评估,以获得期望虚拟样本;最后,基于混合样本构建DXN排放风险预警模型.通过基准数据集和MSWI过程数据集验证了所提方法的有效性.基于主动学习机制GAN的DXN排放风险预警建模方法可以有效解决样本稀少的问题,提高模型精度. 展开更多
关键词 城市固废焚烧(municipal solid waste incineration MSWI) 二噁英(dioxin DXN)排放风险预警 生成对抗网络(generative adversarial network GAN) 虚拟样本生成(virtual sample generation VSG) 最大均值差异 主动学习
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