期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
专刊评述:重大装备信息物理系统异常检测与安全控制
1
作者 苗强 彭开香 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1-2,共2页
在国家加快推进质量强国建设、新质生产力发展的关键阶段,聚焦工业与制造领域的重大装备信息物理系统异常检测与安全控制,面向国家战略需求,坚持“安全可靠性优先”的原则,推进重大装备服役异常检测、健康状态评估、早期故障诊断、安全... 在国家加快推进质量强国建设、新质生产力发展的关键阶段,聚焦工业与制造领域的重大装备信息物理系统异常检测与安全控制,面向国家战略需求,坚持“安全可靠性优先”的原则,推进重大装备服役异常检测、健康状态评估、早期故障诊断、安全冗余控制等基础理论和核心技术发展,将有效提升重大装备运行的安全性与可靠性,服务国家在关键装备制造与维护中的创新应用需求,具有重要科学价值和工程意义。为此,四川大学主办的《工程科学与技术》期刊,专门开辟了“重大装备信息物理系统异常检测与安全控制”专栏,为国内外复杂装备可靠性领域学者提供了一流交流平台。 展开更多
关键词 国家战略需求 异常检测 安全控制 信息物理系统 质量强国 健康状态评估 四川大学主办 基础理论
下载PDF
一种面向多工序复杂制造过程的质量软测量方法
2
作者 彭开香 秦昕 +1 位作者 王佳浩 杨慧 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期3-14,共12页
复杂制造过程关键质量变量的精准感知,是实现系统优化控制和保障系统安全稳定运行的必要前提。考虑复杂制造过程具有生产工序众多、回路互联耦合、工序质量遗传、数据时空分布等复杂特性,使得对过程质量的精准感知面临诸多困难。在此背... 复杂制造过程关键质量变量的精准感知,是实现系统优化控制和保障系统安全稳定运行的必要前提。考虑复杂制造过程具有生产工序众多、回路互联耦合、工序质量遗传、数据时空分布等复杂特性,使得对过程质量的精准感知面临诸多困难。在此背景下,本文提出一种考虑过程时延的基于mRMR–GA–ResNet的多工序复杂制造过程质量软测量建模方法。首先,构建了一种考虑过程变量与质量变量间时延的基于最小冗余最大相关(mRMR)和遗传算法(GA)的多传感器过程变量筛选方法,以确定最优特征子集;其次,基于各工序的最优特征子集,设计了一种3维(特征–时间–工序)样本空间表征方法,工序内部以2维(特征–时间)形式表征,将工序作为通道构建3维(特征–时间–工序)样本,通过残差网络进行时间–空间特征提取,进而通过局部–全局特征融合得到最终的质量预测值;最后,通过一个实际制造过程——浮法玻璃生产过程,进行了实验验证。结果表明:在选择特征数相同的前提下,相较于其他4种基于相关性的特征选择方法(PCC、SCC、MI、MIC),本文所提多传感器过程变量筛选方法对于模型有更好的预测性能。以残差网络作为预测模型,本文所提3维样本构造方法,相较于传统的2维样本构造方法,对于模型的预测精度有了一定的提升,均方根误差ERMS、平均绝对误差EMA、对称平均绝对百分比误差E_(SMAP)分别提升9.2%、10.8%、9.8%,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多工序软测量 特征选择 残差网络 最小冗余最大相关 遗传算法
下载PDF
一种面向复杂非平稳工业过程的质量相关分布式故障检测方法
3
作者 董洁 李大业 +2 位作者 尉艳梅 彭开香 杨慧 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期15-24,共10页
由于复杂工业过程通常受到生产条件的变化,未知的外部干扰及其他因素的影响,其过程数据时间序列的统计特征随时间变化,呈现出非平稳特性。而工业过程的故障可能会被过程的非平稳特性所掩盖,这给复杂工业过程的质量相关故障检测带来巨大... 由于复杂工业过程通常受到生产条件的变化,未知的外部干扰及其他因素的影响,其过程数据时间序列的统计特征随时间变化,呈现出非平稳特性。而工业过程的故障可能会被过程的非平稳特性所掩盖,这给复杂工业过程的质量相关故障检测带来巨大挑战。本文提出了一种基于动静特征融合且面向复杂非平稳工业过程的分布式质量相关故障检测方法。首先,利用最小冗余最大相关算法揭示和量化过程变量与质量变量之间的线性和非线性关系,并选择最具代表性的过程变量,消除所选过程变量之间的冗余性。其次,利用增广迪基–富勒检验(ADF)检验方法将所选的过程变量划分为平稳变量和非平稳变量。再次,利用工业过程的机理知识将复杂工业过程划分为多个有物理意义的子块,子块之间的信息交互通过公共变量实现,构建局部子块模型,该模型包括来自其邻居子块的信息。然后,通过偏最小二乘和长短期记忆网络方法分别提取子块中平稳变量及非平稳变量的静态特征和动态特征,并进行特征融合;利用规范变量分析算法来最大化融合后的动静态特征与质量变量之间的相关性,构建局部质量异常检测的统计量和控制限。最后,通过贝叶斯推理将局部检测结果进行融合,实现全局质量相关的故障检测。为了验证所提方法的有效性,采用河北某公司浮法玻璃生产过程的实际数据进行了实验。实验结果表明:本文所提质量相关分布式故障检测方法能够准确检测复杂非平稳过程的故障,故障检测率为100%,误报率为4%,比规范变量分析方法等具有更好的故障检测性能。综上所述,所提方法有效融合了动静特征以充分利用过程信息,在提高故障检测率同时显著降低了误报率,能够为复杂非平稳工业过程提供可靠技术支持。 展开更多
关键词 质量相关 分布式故障检测 特征提取 动静融合 复杂非平稳过程
下载PDF
稀土处理对含铝中锰钢中夹杂物的调控机理
4
作者 于哲 时训先 于成龙 《工业加热》 CAS 2023年第5期1-6,共6页
铝脱氧中锰钢精炼过程中易形成尖晶石类夹杂物,这类硬质夹杂物会恶化中锰钢的疲劳性能,易导致钢材功能失效引发事故。采用稀土Ce处理对中锰钢中尖晶石类硬质夹杂物进行改质处理。为了阐明夹杂物的改质机理,开展了高温模拟实验。实验结... 铝脱氧中锰钢精炼过程中易形成尖晶石类夹杂物,这类硬质夹杂物会恶化中锰钢的疲劳性能,易导致钢材功能失效引发事故。采用稀土Ce处理对中锰钢中尖晶石类硬质夹杂物进行改质处理。为了阐明夹杂物的改质机理,开展了高温模拟实验。实验结果表明,Ce处理后,尖晶石夹杂物转变为稀土夹杂物,且随着TO含量的降低,稀土夹杂物类型为CeAlO_(3)→CeAlO_(3)+Ce_(2)O_(2)S→Ce_(2)O_(2)S。铈对尖晶石夹杂物的变质机理为:铈添加到钢中后,尖晶石夹杂物中镁和铝不断被铈替代(含锰尖晶石夹杂物中锰优先被置换),尖晶石结构遭到破坏,从而形成CeAlO_(3)。当钢中氧含量低,相对硫含量较高时,钢中硫将参与置换反应,置换出夹杂物中的氧,因此尖晶石夹杂物和CeAlO_(3)夹杂物最终转变为Ce_(2)O_(2)S。最后通过热力学模型计算得出,将钢中尖晶石夹杂物完全改质为稀土夹杂物的最低铈含量与钢中氧含量呈线性关系,当钢中铈质量分数为氧质量分数的3倍时,即可控制钢中夹杂物为CeAlO_(3)。 展开更多
关键词 中锰钢 尖晶石夹杂物 Ce处理 夹杂物改质
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部