刘康玲
- 作品数：5 被引量：30H指数：2
- 供职机构：浙江大学信息科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金浙江省公益性技术应用研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术动力工程及工程热物理更多>>
- 基于GA-FNN的专家系统在锅炉结渣中的应用被引量：1
- 2012年
- 燃煤电厂锅炉结渣问题是一个复杂的物理化学过程,影响着锅炉运行的安全性、经济性,通过建立专家系统知识库和推理机制,模拟人类专家的思维过程,可以完成对锅炉结渣程度的预测。首先采用模糊方法对样本数据进行模糊化处理以符合建模数据的模糊特性,继而采用误差反向后传(Back Propagation,BP)神经网络的建模方法,把训练数据集隐含的专家知识变换为神经网络内部的表达形式,构建出由神经网络的权值、阈值组成的知识库,并使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对网络权值、阈值进行优化;其次在由历史数据获得的知识库的基础上,建立输入模糊值与输出模糊值之间的模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)推理结构。为体现文中提出的GA-FNN方法的优越性,将GA-FNN法同不考虑输入数据模糊性的GA-BP法以及未对知识库中的权值、阈值进行优化的FNN法进行了对比,结果表明基于GA-FNN的专家系统可以对锅炉结渣程度进行更准确地预测。
- 赵利池清华刘康玲李浩潘衍梁军
- 关键词：模糊神经网络专家系统知识库
- 基于μσ-DWC特征和树结构M-SVM的多维时间序列分类
- 2015年
- 为了实现多维时间序列的分类,提出基于统计量-小波系数(μσ-DWC)的序列特征提取方法和新型树结构多分类支持向量机M-SVM模型.分类算法的实现过程如下:利用该特征提取方法将原始多维时间序列映射到特征空间,获得原始序列的压缩表示,即特征向量;得到训练集的特征向量表示之后,训练和构建树结构M-SVM模型;提取未知序列的特征向量并输入已训练完成的树结构M-SVM模型,得到未知序列的类标号,完成分类.实验结果表明:该算法比传统的分类方法具有更高的分类准确率和预测速度,同时可以保证较理想的训练速度.
- 谭海龙刘康玲金鑫石向荣梁军
- 关键词：特征提取小波系数树结构
- 基于极限学习机的分类算法及在故障识别中的应用被引量：22
- 2016年
- 利用极限学习机(ELM)分类器的结构特点重新设计面向多分类任务的ELM分类器,提出基于ELM的优化分类算法One-Class-PCA-ELM.该算法的实现过程如下:对故障数据进行主元分析(PCA)处理,降低数据维数,去除噪声与冗余信息;将训练数据集按类分割,建立各类对应的单分类模型,整合得到One-Class-PCA-ELM分类模型;将待分类数据输入One-Class-PCA-ELM分类模型,得到待分类数据的类标号,完成分类.仿真实验结果表明,该算法保持了极限学习机极快的训练速度,具有较高的分类准确率及较理想的分类稳定性.
- 裘日辉刘康玲谭海龙梁军
- 关键词：故障识别
- 对角CARIMA模型抗扰约束广义预测控制被引量：7
- 2014年
- 针对存在输入和输入增量约束的多变量系统,提出了一种基于变权重的对角CARIMA模型抗扰动约束广义预测控制算法。根据对角CARIMA模型中的A和C矩阵为对角形式的特点,将多输入多输出系统分解为多个多输入单输出系统进行预测和控制,简化了控制器的设计,降低了变量之间的耦合性。根据模型预测值与参考轨迹之间的偏差实时调整目标函数中各输出跟踪误差的权重,达到抑制由耦合而造成回路之间扰动的目的。权重调整的基本原则是,每个输出的预测值跟踪参考轨迹的权重由其他输出在同时刻偏离其参考轨迹的误差平方加权和构成。当某个输出偏离其目标值时,其他输出的控制作用相对增强,避免输出之间的相互扰动,达到抑制扰动的目的。同时,分析了系统输入和输入增量约束的表达形式。利用多变量广义预测控制(MGPC)以及提出的扰动抑制方法,分别对Shell重油分馏问题进行了仿真实验,仿真结果验证了算法的有效性。
- 金鑫池清华刘康玲梁军
- 关键词：过程控制模型预测控制广义预测控制
