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[期刊论文] 牟鹏 顾祥柏 朱群雄
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:乙烯工业不同的裂解装置间存在着设备、技术上的差别,每一种原料在乙烯工厂不同炉型或工艺的裂解装置的乙烯产品收率、能耗也存在着差别.随着新的乙烯工厂的投产,需要同时运行台数众多的差异化裂解装置,从而为通过优化调度乙烯裂解原料实现提高物效、降低能耗提供了空间.对于此类工厂间原料调度及能耗优化问题提出了一种基于P-graph的建模和优化方法(scheduling generation based on P-graph,SGBP算法),该算法通过P-graph本身提取过程结构信息的能力,在加速求解的同时,保留了次优解集.之后以两个实际的乙烯厂为研究实例,采用提出的SGBP方法实现了原料调度的建模和优化,该方法与MINLP优化算法的对比分析验证了提出方法的优势:(1)可以同时提供较为丰富的最优解与次优解方案;(2)提出方法的最优结果与MINLP的优化效果相当;(3)优化后的整体能耗下降明显,为生产计划人员选择可采用灵活的原料调配方案提供了多种可选择的运行方案.
[期刊论文] 黄娟娟 徐圆 朱群雄
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CSTPCD 北大核心
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摘要:针对GPS误差和地图系统误差导致3D地图定位精度较低的问题,提出一种基于改进隐性马尔科夫模型的地图匹配算法.使用面积重叠法获取候选路段,引入距离、道路宽度和历史定位点计算观测概率,利用路网拓扑信息、游客行为特性、景点与道路的相关性计算转移概率,采用Viterbi算法得出最优匹配路段.在Unity3D平台上实现景区场景3D可视化,利用校园地图进行实验验证,结果表明,该算法匹配精度达到95.4%,在3D景区导航中具有良好的实用性和较高的准确性.
[期刊论文] 曹健 牟鹏 顾祥柏 朱群雄
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:知识生成是工业知识自动化的基础,流程工业知识通常由定向任务驱动生成,如优化调度、优化操作、故障诊断等,其解决方案生成除需要了解运行机理及生产数据外,同时更依赖领域专家经验,此类知识表示形式难统一,移植性差,不便于共享及重用.针对乙烯裂解炉炉群资源调度优化问题,采用P-图求解方法,构建解决方案的超结构模型,设计用于表示知识的P-图本体以及数据库映射为知识的规则,自动生成RDF(resource description framework)表示的解决方案知识,建立知识库.最后利用乙烯生产厂的实际生产数据,验证了提出方法的可行性与实用性.
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:针对复杂化工生产过程中的一些原材料消耗量难以直接测量的问题,提出了一种基于深度学习的软测量方法.该方法基于一段时间的历史数据,利用平稳小波变换提取历史数据中的多尺度信息,然后与每一个时间点的可观测数据进行合并得到完整的数据集,再划分出训练集和测试集,用带有注意力机制的深度学习算法进行训练和泛化,进而建立软测量模型.最后将提出的方法应用到对苯二甲酸(PTA)生产装置乙酸消耗的软测量中.通过与极限学习机(extreme learning machine,ELM)、多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)以及普通长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)方法比较,结果表明,该模型的预测准确度较高,具有一定的有效性和适用性,同时对PTA生产装置的乙酸消耗量进行预测分析,从而提高产能和降低能耗.
摘要:石油钻井是一项高风险性、耗资巨大的系统工程.为了智能预警石油钻井过程中的异常,缩短非生产时间,降低相关风险,提出一种基于移动窗稀疏主元分析法(MWSPCA)的案例推理(CBR)异常智能预警方法(MWSPCA-CBR).首先利用MWSPCA算法分析钻井过程中的实时数据,快速定位出异常可能发生的时间,然后使用基于案例推理方法分析异常数据,确定可能的异常类型,并为实时监控专家提供相关异常的处理方法.所提方法应用到石油钻井过程异常预警中,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性,为钻井过程降低风险成本提供了新思路.
摘要:化工生产过程日益复杂,传统极限学习机(extreme learning machine,ELM)无法有效地对化工过程数据建模.针对该问题,提出一种基于主元提取(principal components extraction,PCE)的鲁棒极限学习机(PCE-RELM).通过对ELM隐含层进行主元分析,提取数据的主元特征,去除变量间的线性相关性,简化研究问题.可以减小隐含层节点数对模型精度的影响,实现对ELM隐含层节点数的快速随机选取,同时使ELM具有鲁棒性.为验证提出方法的有效性,将PCE-RELM模型应用于精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)生产过程建模.仿真结果显示,相比传统的ELM,PCE-RELM模型具有设计简单、鲁棒性好、精度高等优势,可以对化工过程控制、分析起到指导作用.
摘要:智能过程系统工程教育部工程研究中心建设十余年来,开展了一系列卓有成效的基于数据和知识融合驱动的智能化过程系统工程(PSE)科学研究、技术创新和工程应用.本文重点介绍过程工业节能减排降耗和安全运行相关的关键技术——建模与优化、报警管理与故障诊断以及能效分析与评价三大应用的研究进展,最后结合大数据、云计算、工业4.0、智能制造、人工智能等技术展望了PSE的未来发展方向.
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CSTPCD 北大核心
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摘要:针对机床主轴高动平衡品质的实际需求,在对两种传统动平衡方法进行定量对比的基础上,提出了一种改进型的高精度动平衡方法——精准靶向法,并在立式和卧式两转子试验台上对该方法进行了试验验证.对于普遍使用的测相平衡法和测幅平衡法,在两试验台上进行了整圆周试重试验,定量地分析了两方法的稳定性和准确性,并在此基础上,对测相平衡法进行改进,提出了精准靶向法.该方法通过最多两次试重,能快速、可靠地确定出逼近最优试重的位置,并准确得出初始不平衡量,使动平衡精度得到明显提高.
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:对于化工过程中带噪声、强耦合的高维数据建模问题,常规的函数连接神经网络(functional link neural networks, FLNN)无法有效地进行处理.为解决该问题,提出一种基于主元分析(principal components analysis, PCA)的函数连接神经网络(PCA-FLNN).通过对FLNN的函数扩展层进行特征提取,不仅去除变量间的线性相关关系,而且提取数据的主成分,进而简化FLNN学习数据的复杂度.为验证所提方法的有效性,首先采用UCI数据Airfoil Self-Noise 对其性能进行验证;随后将所提的方法应用于精对苯二甲酸(purified terephthalic acid ,PTA)生产过程建模;与传统FLNN进行对比,标准数据和工业数据的仿真结果表明,PCA-FLNN在处理复杂化工过程数据时具有收敛速度快和建模精度高的特点.
[专利] 发明专利 CN201811447526.9
北京化工大学 2019-03-29
摘要:本发明公开了一种基于AP聚类算法的RBF建筑运行能耗的预测方法,包括:根据AP聚类算法对训练数据进行处理;根据聚类结果获得簇中心;将簇中心作为RBF神经网络的隐含层节点;将训练数据输入RBF神经网络进行网络训练,对初始矩阵进行迭代计算;当训练数据的输出误差小于设定值或者达到最大迭代次数时停止迭代,获得隐含层到输出层的权值矩阵;根据权值矩阵获得RBF网络模型;根据RBF网络模型对建筑运行能耗进行预测。本发明提供的技术方案使用簇中心作为RBF神经网络的隐含层节点,可以避免人为指定隐含层节点个数带来的结果误差,实现有效地对建筑运行能耗进行预测,找出影响建筑运行能耗的主要因素,从而降低建筑运行能耗,最终实现节约能源的目的。
摘要:针对目前景区路线推荐基本都从景点的热门程度以及游客可用时间的多少选择旅游路线,很少考虑到游客的个性化需求以及游览效率的现状,提出了一种基于个性化和游览效率的面向选择性游览的景区路径推荐(STRR)算法.首先通过将景区的空间结构离散化,获取游客想要游览的景点;再基于离散粒子群(PSO)算法提出利用优先级规则改进位置更新的方法,快速得到一条满足游客个性化需求的最短路径;最后以北京化工大学东校区为例利用平面仿真进行了实例验证.实验结果表明,STRR算法能够得到一条既满足游客个性化需求且游览效率最高的路径,并在计算效率方面比其他算法具有更好的优越性.
[期刊论文] 朱群雄 高慧慧 徐圆
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:作为现代工业过程运行的首道保护层,报警系统对保障过程安全、可靠和高效生产起着举足轻重的作用.然而,目前大多数工业报警系统存在着“报警泛滥”这一问题,严重影响了报警系统的应有功能.本文结合工业过程特点和报警管理生命周期,总结了导致“报警泛滥”的主要原因,并依据这些原因,从报警建模与报警根源分析、报警阈值设计、报警优先级划分、报警类型识别与处理、报警系统性能评估等分类综述了报警管理关键技术研究进展、报警管理框架以及工业报警规范、报警管理软件与应用现状.最后,探讨了报警管理领域存在的难题和新挑战.
[期刊论文] 黄红益 徐圆 朱群雄
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CSTPCD 北大核心
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摘要:为让应急演练过程中参演人员与真实环境进行交互,提升演练过程中灾害的处理水平,提出基于指纹数据和模糊推理的虚拟定位系统.以移动Android设备为平台,根据真实环境构建虚拟三维世界,通过扫描空间环境某一位置的WIFI信号来获取特征指纹,构建指纹特征与坐标位置的映射关系,定位系统根据该逻辑映射进行位置的估计.系统运行结果表明,基于模糊推理的指纹匹配算法能够真实反映距离的远近,虚拟移动平台摆脱了传统的交互方式,提高了移动定位的灵活性和真实感,该系统已经成功运用于某高校大楼的虚拟参观系统,取得了显著的效果.
[期刊论文] 曹健 牟鹏 耿志强 朱群雄
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:超结构模型的研究和应用可以有效解决化工、水处理、钢铁、冶金等领域中逐渐凸显的能源效率问题,常见于工业系统中的热交换网络和质量交换网络、水网以及其他网络.详细论述了换热网络中的基于状态空间超结构、基于分级超结构模型,以及两种经典超结构模型思想在质量交换网络、水网中的应用.完成超结构构建后,根据工业的实际生产状况,一般以年度总费用为目标函数,选取合理算法优化超结构网络,最终得到所需的新建或者改建方案.总结归纳了常见的优化算法,主要分为两大类:确定性算法和随机算法.最后阐述了超结构模型在科学研究和实际工程应用中还存在的问题以及下一步的研究方向.
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:为有效分析乙烯生产装置的能效状态,评价乙烯行业的能效水平,并寻找提高乙烯能效的改进方法,提出了一种基于IDA-DEA的乙烯行业能效评价方法.首先运用IDA分解方法获得影响能源消耗的活动、结构与强度3个能源绩效指标(EPI);然后使用基于投入-产出松弛变量的数据包络分析方法(DEA)对活动、结构与强度能源绩效指标进行分析,得到提高乙烯装置能效和产量的改进方向;最后,为提高乙烯装置生产提供操作指导.实验结果验证所提方法的可行性和有效性,为石化行业节能降耗提供了新思路.
摘要:对于国家电网管理中,优化设计其数据采集系统,将有助于提升电网管理效率,分析基于数据库管理下设计数据采集系统的需求,以便可以设计实现有数据库管理支持的数据采集系统.结果证实,基于数据库管理技术,设计实现数据采集系统,可以更快、更精确的采集电力数据,确保获得及时准确的电网设备运行相关信息,提升数据采集效率,提升20.0%,发挥积极应用效益.结论表明,基于数据库管理下设计实现数据采集系统,发挥积极实现价值,可以在实践中推广该系统设计方法.
[专利] 发明专利 CN201810790211.8
北京化工大学 2018-12-18
摘要:本发明公开了一种基于多激活函数的ELM集成模型在化工建模中的应用,首先获得生产数据,进行数据预处理,随机生成五组输入权值,选择五个不同的激活函数,获得隐含层与输出层之间的权重,对PTA过程醋酸消耗进行建模,根据ELM集成模型获得醋酸消耗的测量值。本发明提供的技术方案能够清除故障数据,消除量纲对构建模型造成的影响,从而能够实现更高的精度,具有更好的鲁棒性。因此,本发明提供的技术方案具有稳定的网络结构,优越的泛化性能和较好的稳定性,应用范围广泛,从而指导PTA过程的生产状况,减少醋酸消耗,提高生产效益。
[期刊论文] 向长风 徐圆 朱群雄
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CSTPCD 北大核心
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摘要:针对当前手机导航应用在景区定位精度较低,以及已有地图匹配算法主要面向智能交通系统的问题,提出一种基于评分规则的动态地图匹配算法.该算法考虑道路宽度,扩展线型道路建模方法,在统计概率的地图匹配方法基础上,采用动态阈值适应复杂定位环境.利用距离、拓扑关系和动态置信区间计算候选路段,使用累计评分的方法进行道路选择.实验结果表明,该算法在校园导航手机的应用中,道路识别正确率达到89.3%,相对点-线最近距离法提高18.4%,比当前地图应用提高10%.在景区导航服务中,能有效提高道路识别率,提升定位精度,改善地图显示效果.
[专利] 发明专利 CN201810403580.7
北京化工大学 2018-11-23
摘要:本发明公开了一种基于ISM和AHP的神经网络食品安全风险预测模型,可以快速对复杂的样本数据进行分析降维,进而快速定位出风险出现的成分范围,指导相关部门做出针对性的质检安排。本发明通过这种快速定位检测技术方法对样品进行筛查,相比于现有技术对危险指标进行定性检测,检测速度快,消耗较少的时间就可以快速消除食品安全隐患,有利于指导食品安全检测中心对可能出现安全风险的成分做进一步的检测。因此,本发明提供的技术方案能够对检验数据进行降维,同时提高了RBF风险预测模型的泛化性能,在处理复杂的食品检验数据方面是有效可行的,同时有助于提高食品质量,确保食品安全,降低食品安全风险。
[专利] 发明专利 CN201810579184.X
北京化工大学 2018-11-16
摘要:本发明公开了一种基于特征提取ELM的PTA装置醋酸消耗的软测量方法,首先获得训练样本数据,对所述训练样本数据进行预处理,根据ELM算法随机设置输入权值、阈值以及初始隐含层节点数,计算获得隐含层输出,对所述隐含层输出进行PCA特征提取处理,从而可以避免选择隐含层节点数目的困难,获得特征输出与输出节点之间的权重,最后根据训练形成的ELM网络模型获得醋酸消耗的测量值,通过醋酸消耗的测量值指导PTA过程的生产状况,减少醋酸消耗,提高生产效益。
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