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基于强化学习的浓密机底流浓度在线控制算法 被引量：13
1
作者 袁兆麟 何润姿 +2 位作者 姚超 李佳 班晓娟 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1558-1571,共14页
复杂过程工业控制一直是控制应用领域研究的前沿问题.浓密机作为一种复杂大型工业设备广泛用于冶金、采矿等领域.由于其在运行过程中具有多变量、非线性、高时滞等特点,浓密机的底流浓度控制技术一直是学界、工业界的研究难点与热点.本... 复杂过程工业控制一直是控制应用领域研究的前沿问题.浓密机作为一种复杂大型工业设备广泛用于冶金、采矿等领域.由于其在运行过程中具有多变量、非线性、高时滞等特点,浓密机的底流浓度控制技术一直是学界、工业界的研究难点与热点.本文提出了一种基于强化学习技术的浓密机在线控制算法.该算法在传统启发式动态规划(Heuristic dynamic programming,HDP)算法的基础上,设计融合了评价网络与模型网络的双网结构,并提出了基于短期经验回放的方法用于增强评价网络的训练准确性,实现了对浓密机底流浓度的稳定控制,并保持控制输入稳定在设定范围之内.最后,通过浓密机仿真实验的方式验证了算法的有效性,实验结果表明本文提出的方法在时间消耗、控制精度上优于其他算法. 展开更多
关键词 自适应动态规划 强化学习 最优控制 浓密机控制 神经网络
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物理先验指导的神经微分方程模型
2
作者 陈昊炜 郭宇 +2 位作者 袁兆麟 王宝杰 班晓娟 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期90-97,共8页
流程工业中涉及多个复杂设备的耦合,独立设备模型无法有效指导实际生产;纯数据驱动模型常因面临分布外泛化问题,难以体现良好的数据效率和泛化能力。对此,针对浮选这一典型的流程工业系统,提出了一种物理先验指导的神经微分方程模型,该... 流程工业中涉及多个复杂设备的耦合,独立设备模型无法有效指导实际生产;纯数据驱动模型常因面临分布外泛化问题,难以体现良好的数据效率和泛化能力。对此,针对浮选这一典型的流程工业系统,提出了一种物理先验指导的神经微分方程模型,该模型考虑设备间耦合关系和全局特征,利用物理先验对神经微分方程进行重构,以建模可感知环境的单智能体。所提模型由序列编码器、插值模块、神经微分方程预测模块和状态解码器构成,并基于物理先验设计了神经微分方程的梯度网络计算图结构。将多智能体模型按照实际工序拓扑建立不同体系,可以实现浮选全流程的长时液位预测,并作为在线仿真环境协助实现多智能体协同控制。使用从浮选厂采集的工业数据集对该模型进行了验证,结果表明,与离散时间模型和未借助物理信息重构梯度网络的基线模型相比,所提模型具有更优的数据效率和泛化能力。 展开更多
关键词 流程工业 体系化系统建模 神经常微分方程 理论引导的模型重构
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离心式硬币清分机创新设计 被引量：1
3
作者 陈鹏 王春喜 袁兆麟 《宜春学院学报》 2017年第12期52-54,共3页
提出用偏置曲柄滑块机构与齿轮齿条机构驱动离心式硬币清分筛往复摆动实现硬币清分的设计思想,以提高金属硬币的清分效率。通过变频电机驱动偏置曲柄滑块和齿轮齿条机构的新型组合机构,实现清分筛的往复摆动。实物原理样机证明:所研制... 提出用偏置曲柄滑块机构与齿轮齿条机构驱动离心式硬币清分筛往复摆动实现硬币清分的设计思想,以提高金属硬币的清分效率。通过变频电机驱动偏置曲柄滑块和齿轮齿条机构的新型组合机构,实现清分筛的往复摆动。实物原理样机证明:所研制的离心式清分机硬币快速准确、稳定可靠且效率高。 展开更多
关键词 偏置曲柄滑块机构 齿轮齿条机构 金属硬币 清分筛
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工业场景下基于深度学习的时序预测方法及应用 被引量：10
4
作者 李潇睿 班晓娟 +1 位作者 袁兆麟 乔浩然 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期757-766,共10页
为了系统性地归纳工业场景下时序预测方法及应用,首先介绍了统计学习、集成学习、深度学习三类时序预测算法,并围绕工业数据分析与决策问题,重点分析了循环神经网络、卷积神经网络、编码−解码器模型三类深度学习模型的优缺点及适用的工... 为了系统性地归纳工业场景下时序预测方法及应用,首先介绍了统计学习、集成学习、深度学习三类时序预测算法,并围绕工业数据分析与决策问题,重点分析了循环神经网络、卷积神经网络、编码−解码器模型三类深度学习模型的优缺点及适用的工业应用场景.为了清晰全面地评估模型性能,介绍了面向点预测、序列预测问题的统计指标和误差计算方法.同时,整理了经典的公开工业数据集,以便研究者快速评估算法性能.并以过程工业中的采矿、冶金为例,介绍了时序预测方法在真实工业场景下的应用和效果.最后,总结了工业领域中应用深度学习技术所面临的低稳健性和弱可解释性等问题,并探讨了工业场景下时序预测方法研究的未来发展方向. 展开更多
关键词 流程工业 时间序列预测 深度学习 可解释性 评估指标
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DFA-ODENets:面向周期多阶段复杂系统的预测仿真框架 被引量：1
5
作者 李潇睿 宁春宇 +1 位作者 袁兆麟 班晓娟 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期137-147,共11页
部分复杂系统受内外部因素影响在运行时会呈现出周期性的阶段变化,且在不同阶段具有完全不同的动态特性.因此在使用数据驱动方法解决此类系统的预测和仿真问题时,使用单一结构模型难以准确地学习系统在不同阶段的动态特性.本研究提出了... 部分复杂系统受内外部因素影响在运行时会呈现出周期性的阶段变化,且在不同阶段具有完全不同的动态特性.因此在使用数据驱动方法解决此类系统的预测和仿真问题时,使用单一结构模型难以准确地学习系统在不同阶段的动态特性.本研究提出了基于确定性有限状态机-常微分方程网络的预测仿真框架(DFA-ODENets),以建模周期多阶段系统.该模型由多个ODENet组成,每个ODENet能够从不规则采样的序列数据中学习系统在各个阶段内的动态特性.同时模型集成了基于确定性有限状态自动机思想的阶段转换预测器以实现模型预测时在不同阶段之间自动转换.最后,将DFA-ODENet框架应用于某计算中心制冷系统的预测仿真场景中.模型能够在给定系统运行过程中的服务器负载和环境温度下模拟系统运行过程,并对系统的制冷功率、进气口温度等主要输出变量进行预测.其中,对于制冷系统能耗预测的平均相对误差在5%以内.同时,利用制冷系统仿真模型优化了系统停止制冷时的温度设定值,通过仿真实验表明该优化最高可以节省18%的制冷能耗. 展开更多
关键词 复杂系统建模 周期多阶段系统 神经常微分网络 多输入多输出时间序列预测 制冷系统 能耗优化
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基于视觉检测的非接触式膏体浓度识别方法 被引量：3
6
作者 马博渊 周佳城 +2 位作者 班晓娟 袁兆麟 阮竹恩 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1942-1953,共12页
为解决膏体料浆对于接触式浓度计的损坏以及核子浓度计对施工人员的辐射等问题,提出一种基于视觉检测的非接触式膏体浓度识别方法,以膏体图像数据集为基础,采用卷积神经网络模型提取膏体深度特征,设计多模型全连接层融合算法、伽马矫正... 为解决膏体料浆对于接触式浓度计的损坏以及核子浓度计对施工人员的辐射等问题,提出一种基于视觉检测的非接触式膏体浓度识别方法,以膏体图像数据集为基础,采用卷积神经网络模型提取膏体深度特征,设计多模型全连接层融合算法、伽马矫正数据增广策略,对膏体浓度监测准确率进行分析。研究结果表明:手动搅拌膏体数据集的准确率为88.79%,在自动搅拌膏体数据集上获得91.42%的准确率,可有效提高浓度识别准确性,避免浓度计损坏或辐射危险。 展开更多
关键词 膏体充填 非接触式浓度识别 深度学习 图像分类 模型融合
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