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题名过程工业大数据建模研究展望
被引量：91
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作者
刘强
秦泗钊
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机构
东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
美国南加州大学化工系
香港中文大学(深圳)
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期161-171,共11页
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基金
国家自然科学基金(61304107
61490704
+6 种基金
61573022
61290323
61203102)
中国博士后科学基金(2013M541242)
博士后国际交流计划派出项目(20130020)
中央高校基本科研业务费(N130408002
N130108001)资助~~
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文摘
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.
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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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Keywords
Process industrial big data
multi-layer data latent structure modeling
multiple temporal and spatial timeseries data modeling
big data computing framework
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于状态跟踪的非线性工业系统全工况建模
被引量：2
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作者
董泽
尹二新
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机构
河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心(华北电力大学)
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期846-856,共11页
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基金
国家自然科学基金(71471060)
山西省煤基重点科技攻关项目(MD2014-03-06-02)
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文摘
提出一种基于状态跟踪的非线性工业系统全工况建模方法。针对历史数据量过大,建模数据筛选困难的问题,设计一滑动窗口筛选稳态数据,推导了窗口中标准差的快速递推算法;分析未知扰动对系统的影响机制,选取由动态回归稳态的数据建模,提出一种可消除扰动影响的数据驱动建模算法;利用过程工业大数据包含的模型信息,应用高次函数拟合各工况模型参数,提出一种基于特征参数的线性变参数传递函数模型。对某工业过程进行辨识,表明了有效性。
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关键词
过程工业大数据
稳态工况筛选
状态观测器
非线性系统
全工况建模
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Keywords
big data of process industries
steady state screening
state observer
nonlinear system
modeling at all operating conditions
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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