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教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-12-0104)

作品数:5 被引量:27H指数:3
相关作者:丁进良柴天佑肖琼高论刘长鑫更多>>
相关机构:东北大学中国人民解放军92941部队东北师范大学更多>>
发文基金:教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术矿业工程更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇矿业工程

主题

  • 2篇选矿
  • 1篇弹复
  • 1篇多尺度
  • 1篇选矿过程
  • 1篇选矿生产
  • 1篇移动云计算
  • 1篇移动终端
  • 1篇英文
  • 1篇云计算
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇私有
  • 1篇私有云
  • 1篇频谱
  • 1篇品位
  • 1篇终端
  • 1篇最小支持度
  • 1篇系统辨识
  • 1篇冷水机
  • 1篇冷水机组

机构

  • 4篇东北大学
  • 1篇东北师范大学
  • 1篇香港大学
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 3篇丁进良
  • 2篇柴天佑
  • 1篇刘长鑫
  • 1篇刘卓
  • 1篇汤健
  • 1篇高论
  • 1篇肖琼
  • 1篇王俊伟
  • 1篇周耀明

传媒

  • 2篇控制工程
  • 1篇计算机集成制...
  • 1篇暖通空调
  • 1篇东北大学学报...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2016
  • 2篇2015
  • 1篇2014
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
一种多尺度球磨机筒体振动频谱分析与建模方法被引量:6
2015年
针对基于传统快速傅里叶变换获得的单尺度筒体振动频谱难以有效揭示磨机研磨机理和筒体振动信号组成,以及现有文献中经验模态分解(EMD)技术预测精度低的问题,提出了基于偏最小二乘算法的多尺度筒体振动频谱分析与建模方法.该方法首先采用经验模态分解技术将筒体振动信号分解为具有不同时间尺度的内禀模态函数(IMF),接着通过傅里叶变换获得多尺度频谱,最后采用基于偏最小二乘算法的潜变量贡献率分析和选择不同尺度频谱,并建立融合不同尺度频谱的磨机负荷参数软测量模型.采用实验球磨机的实验数据仿真验证了所提方法的有效性.
刘卓柴天佑汤健
关键词:磨机负荷
基于智能移动终端和云计算的选矿生产指标优化决策系统被引量:14
2016年
为满足智能移动计算和云计算的快速发展和工业过程网络化决策的需求,提出了基于智能移动终端和云计算的选矿生产指标优化决策系统,该系统主要包括工业私有云服务器、智能移动终端、数据采集计算机和过程控制系统等部分,智能移动终端具有前端处理能力,可为决策者提供方便快捷的决策辅助;工业私有云存有生产过程中的所有数据,并具有强大的计算能力以及动态的分配虚拟计算机,可实现网络化优化决策。针对选矿生产优化决策过程进行了分析,介绍了系统架构的设计、功能和控制策略,实现了移动终端决策的软件界面开发。研究结果表明,该系统能够克服地域范围的局限,实现不同地点的实时监测及生产指标的网络化决策。
高论肖琼刘长鑫丁进良柴天佑
关键词:云计算移动云计算
从安全工程角度谈弹复性工程的起源与发展(英文)被引量:2
2015年
弹复性工程已经成为安全工程领域的一个热点方向。传统安全工程方法,包括基于组件的安全工程方法和系统安全方法,专注于保持系统处于安全状态,包括可靠性和鲁棒性。然而,近来的很多社会灾害表明在考虑系统的安全问题时,弹复性不能被忽略。概述了弹复性概念在不同的学科的起源和发展,以及相应背景下的定义。进一步通过总结安全工程的演化讨论了弹复性工程的定义,以及用于评估和提升系统弹复性的方法。最后进行总结并讨论了当前文献中的不足。
王俊伟宋明莹周耀明丁进良
关键词:安全工程
基于改进Apriori关联规则挖掘的冷水机组故障诊断被引量:3
2018年
针对正常运行的冷水机组故障难以预测的问题,提出了关联规则挖掘的故障诊断方法,通过读取冷水机组历史数据库,挖掘出各个变量与故障之间的关系。由于Apriori算法可能因人工设置的支持度不合理导致关联规则挖掘结果不能满足需求,故提出了采用改进Apriori算法实现冷水机组故障关联规则挖掘。实验结果表明,改进后的算法在准确率、扫描数据库次数以及运行时间上有明显改善。
刘庆贵丁进良
关键词:APRIORI关联规则冷水机组故障诊断最小支持度
基于多层感知器神经网络的精矿品位预报被引量:2
2014年
精矿品位是直接关系到选矿生产效率和产品质量的重要指标,精矿品位的在线检测对提高赤铁矿选矿生产流程的产品质量和生产效率、减少资源消耗具有重要意义。但是,由于选矿生产的强非线性和强耦合性,使得精矿品位往往难于在线连续测量。为了建立精矿品位与工艺指标之间的模型,以便于调整各工艺指标,从而实现全流程优化,本文采用多层感知器神经网络和系统辨识相结合的方法,运用Matlab系统辨识工具箱和神经网络工具箱,提出了由线性模型和非线性补偿模型组成的混合模型结构的精矿品位预报方法,建立了精矿品位预报模型。该方法提高了对于复杂工业过程中精矿品位指标的预报精度,通过现场数据和一系列对比实验验证了本方法的有效性和优点。
曲钧天丁进良
关键词:选矿过程精矿品位神经网络系统辨识
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