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流程工业控制系统的知识图谱构建
被引量：
9
1
作者
牟
天
昊
李少远
《智能科学与技术学报》
2022年第1期129-141,共13页
近年来,工业控制系统智能化的趋势方兴未艾,相关新技术新思想不断被提出。知识图谱是人工智能应用的基础资源,构建专业领域知识图谱已经成为研究热点。然而,控制系统知识图谱构建尚处于发展初期。对控制系统的结构特点和任务要求进行分...
近年来,工业控制系统智能化的趋势方兴未艾,相关新技术新思想不断被提出。知识图谱是人工智能应用的基础资源,构建专业领域知识图谱已经成为研究热点。然而,控制系统知识图谱构建尚处于发展初期。对控制系统的结构特点和任务要求进行分析,给出控制系统的知识图谱构建的方法框架。首先对已有的流程工业控制系统知识图谱构建的工作进行总结,阐述了工业控制系统的特点,给出了控制系统知识图谱构建的基本原则和流程,并以控制系统信息物理资产管理任务为例进行了详细的知识图谱构建说明。最后,对未来的研究方向进行了展望。
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关键词
控制系统
领域知识图谱
物理信息系统
构建技术
下载PDF
职称材料
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
2
作者
牟
天
昊
邹媛媛
李少远
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期416-427,共12页
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...
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.
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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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职称材料
题名
流程工业控制系统的知识图谱构建
被引量：
9
1
作者
牟
天
昊
李少远
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
上海交通大学系统控制与信息处理教育部重点实验室
出处
《智能科学与技术学报》
2022年第1期129-141,共13页
基金
国家重点研发计划基金资助项目(No.2018AAA0101701)。
文摘
近年来,工业控制系统智能化的趋势方兴未艾,相关新技术新思想不断被提出。知识图谱是人工智能应用的基础资源,构建专业领域知识图谱已经成为研究热点。然而,控制系统知识图谱构建尚处于发展初期。对控制系统的结构特点和任务要求进行分析,给出控制系统的知识图谱构建的方法框架。首先对已有的流程工业控制系统知识图谱构建的工作进行总结,阐述了工业控制系统的特点,给出了控制系统知识图谱构建的基本原则和流程,并以控制系统信息物理资产管理任务为例进行了详细的知识图谱构建说明。最后,对未来的研究方向进行了展望。
关键词
控制系统
领域知识图谱
物理信息系统
构建技术
Keywords
control system
domain-specific knowledge graph
cyber-physical systems
construction technique
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
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
2
作者
牟
天
昊
邹媛媛
李少远
机构
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
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期416-427,共12页
基金
Supported by the National Key R&D Program of China(2018AAA0101701)
the National Natural Science Foundation of China(61833012,62173224).
文摘
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
Keywords
key variable prediction
process industry
knowledge mining
graph convolutional network
data-knowledge driven modeling
debutanizer column process
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
流程工业控制系统的知识图谱构建
牟
天
昊
李少远
《智能科学与技术学报》
2022
9
下载PDF
职称材料
2
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
牟
天
昊
邹媛媛
李少远
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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