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一种基于局部模型的非线性多工况过程监测方法被引量：15: 2008年; 针对复杂工业过程中的非线性、非高斯特性以及多工况问题,提出了一种基于局部模型的在线统计监测新方法.首先利用局部最小二乘支持向量机回归(Least square support vector regression,LSSVR)模型对过程输出进行预测,与真实的输出相比较构成残差序列.然后利用ICA-PCA两步特征提取策略,完整地提取残差的高斯和非高斯信息,最后用三个统计量(I^2、T^2和SPE)对过程进行监测,建立了一种具有非线性、非高斯特性的多工况过程在线监测算法.通过对TE(Tennessee Eastman)过程的仿真研究,验证提出的方法是可行、有效的,并显示出了一定的故障检测能力.; 葛志强刘毅宋执环王海清; 关键词：多工况非高斯非线性

基于频率响应法的厂级控制系统结构分析与仿真: 2006年; 分析了厂级控制系统结构与抗干扰性的关系,提出了一种基于频率响应法的厂级控制系统结构选择与设计方法,对系统总体性能给出了定量化解释,该方法便于厂级生产过程的工艺集成设计、控制结构设计和系统优化,提高了系统的整体性能。通过仿真实验分析和比较了3种典型控制方案的性能和基于频率响应方法的可行性。; 宋执环陈爱军关宏伟; 关键词：频率响应系统仿真

基于MCUSUM-ICA-PCA的微小故障检测被引量：15: 2008年; 针对过程中难以检测到的微小、缓变故障的检测问题,以及过程中普遍存在的非高斯信息,提出一种新的多变量统计过程监测方法.把传统的单变量累计和控制图(CUSUM)扩展为多变量的形式,并与独立成分分析(ICA)和传统的主元分析(PCA)方法相结合,构成新的MCUSUM-ICA-PCA方法,采用ICA-PCA两步信息提取策略,完整地提取出过程的非高斯和高斯信息,重新构造统计量并建立其对应的统计限.通过对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究,验证了该方法的可行性和有效性,改善了该过程微小故障的检测效果,从而更好地保证过程运行的安全、稳定性.; 葛志强宋执环杨春节

用于过程故障诊断的自适应kernel学习网络分类器被引量：3: 2007年; 提出一种统一的最小二乘kernel学习框架,将自适应kernel学习(AKL)网络辨识器推广为分类器,用于化工过程的故障诊断。推导了AKL分类器在向后缩减和向前增长两种情况下的递推算法,实现了对记忆样本长度的控制。该分类器无需利用历史故障数据,即可进行在线学习并建立过程诊断模型。通过对Tennessee Eastman(TE)过程的5种典型故障的诊断分析,验证了该方法的有效性。; 王海清蒋宁; 关键词：模式分类器统计学习理论

基于递推部分最小二乘自适应质量监控策略及其在橡胶混炼过程中的应用被引量：3: 2007年; 提出一种新的基于递推部分最小二乘(RPLS)算法的自适应在线质量监控策略。利用隐变量选择算法,根据实时采集的现场数据,在不增加计算和存储容量的基础上递推更新RPLS过程监测模型,进而更新Qα控制限,从而使RPLS自适应质量监控系统具有强时变跟踪特性,能够有效克服传统监测算法Qα无法反映系统时变性的缺点,大大降低了监控系统的误报率和漏报率,提高监控系统性能。并根据橡胶混炼过程特点,将此方法运用于该时变间歇过程质量监控中,取得了满意效果。; 宋凯王海清李平; 关键词：橡胶混炼

采用Brent优化的核学习单步预测控制算法被引量：6: 2009年; 针对非线性SISO系统,提出一种基于核学习辨识模型的单步预测控制算法(kernel learning one-step-ahead predictive control,KLOPC).通过KL辨识模型得到系统的一步超前预报值,并引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造一步加权预测控制性能指标,然后采用Brent一维搜索方法求取控制律.该方法无需任何相关的导数信息,需调整的参数少,求解效率高.在一非线性液位系统的仿真研究表明了KLOPC优于整定的PID和其它基于KL模型的控制方法,对噪声和扰动等均具有更好的鲁棒性和自适应性.; 刘毅王海清李平; 关键词：非线性系统

局部最小二乘支持向量机回归在线建模方法及其在间歇过程的应用被引量：24: 2007年; 当间歇生产切换于不同的工艺条件时,由于新工况下的样本一般很少,且批次间存在着不确定性(由于原材料波动或过程动态特性波动等),基于全局学习的建模方法(如最小二乘支持向量机回归,LSSVR)建立的模型泛化性能不强。将局部学习融入LSSVR中,提出一种局部LSSVR(local LSSVR,LLSSVR)的间歇过程在线建模方法。结合前一批次离线优化后的LSSVR参数,针对待预测新样本在线选择与之相关的近邻样本集并基于此进行建模。以建立青霉素发酵过程的菌体浓度为例,验证了LLSSVR算法能够从过程的第2个生产批次开始在线建立较准确的预报模型,较LSSVR有着更好的推广能力、适应性和鲁棒性。; 刘毅王海清李平; 关键词：发酵

基于Kernel特征空间分解的组分仪递推模型: 2008年; A recursive Kernel eigenspace updating algorithm was proposed to build the soft sensor for end-product quality.The updating procedure was composed of two sub-stages,i.e.firstly performing forward increasing updating and then followed by backward decreasing updating,which drastically decreased the required computation workload.Further,the whole Kernel matrix did not need to be stored.Simulation study on the Tennessee Eastman process showed that the consequent impurity component model had satisfying precision under both normal and faulty operations,which was obviously superior to the offline batch model and meanwhile approximated the performance of model obtained by successively applying the time-consuming traditional eigenvalue numerical algorithm.; 王海清蒋宁; 关键词：特征值问题

核Hebbian算法在加氢脱芳烃过程中的建模应用被引量：2: 2007年; 提出一种采用改进核Hebbian算法的加氢脱芳烃过程的递推产品质量建模方法,用于实时估计终端分馏产品的质量指标。通过利用核Hebbian算法的中间结果,计算中心化的核矩阵特征值,进而由核主元回归方法得到非线性动态质量模型。该递推滑动窗建模方法无需计算和保存整个核矩阵,并验证了所得到的闪点模型在正常和故障工况下均具有足够的精度。; 王海清宋执环李平; 关键词：统计学习理论

基于多项式核的稀疏核学习单步预测控制算法及其应用被引量：1: 2008年; 提出一种基于稀疏核学习辨识模型的单步预测控制(sparse kernel learningone-step-ahead predictive control,SKL-OPC)框架,并推导了该框架下采用多项式核的一种控制算法。该算法在求取最优控制律时可将调节变量从目标函数分离出来,并最终转化为求解一奇数次代数方程根的问题。因此无需复杂的非线性优化技术,且克服了基于二次多项式核辨识模型不准确造成控制算法失效的缺点。在一非线性连续搅拌反应釜的控制研究表明了该方法的有效性和优越性。; 刘毅王海清李平; 关键词：多项式核函数

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