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常玉清: 作品数：78 被引量：582H指数：14; 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术机械工程一般工业技术化学工程更多>>

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基于改进空间映射方法的注塑过程参数优化: 2010年; 针对现有注塑过程参数优化方法存在的需要付出较高代价的问题,提出将广泛应用于电路设计优化问题的主动空间映射方法应用于注塑过程参数优化问题。针对应用过程中主动空间映射方法所无法解决的粗糙模型与精确模型在响应值空间存在较大差异的问题,提出一种改进空间映射方法,该方法引入一种新的参数提取方法,并将主动空间映射方法与输出空间映射方法相结合,一方面考虑粗糙模型与精确模型在参数空间中存在的差异,另一方面考虑粗糙模型与精确模型在响应值空间中存在的差异。针对注塑制品的尺寸指标,将本文提出的方法在Moldflow模流分析软件上进行仿真,结果证明,该方法能够利用粗糙模型结果以及少量精确模型结果获得满足设定值的注塑过程参数。; 刘阳王福利常玉清李闯; 关键词：注塑参数优化空间映射

基于诺西肽分批发酵的过程建模被引量：6: 2006年; 诺西肽是一种含硫多肽类抗生素,该抗生素能明显促进动物生长,而且在动物体内无残留,是一种优良的非吸收型饲料添加剂。以分批发酵工艺过程为对象,研究了基质浓度、抑制物及菌体自身浓度对菌体生长的影响,建立了诺西肽的菌体生长模型、基质消耗模型、产物生成模型,以及溶解氧与操作变量(搅拌转速和通气量)的关联模型。在所建模型基础上,对诺西肽的分批发酵过程进行了仿真研究,仿真结果与实验结果基本一致。; 张大鹏王福利何建勇何大阔林志玲常玉清; 关键词：生化工程分批发酵溶解氧

PCA-DRBFN模型在精馏塔精苯干点估计中的应用被引量：7: 2004年; 针对PCA(PrincipalComponentsAnalysis)技术中,由于重叠信息会严重影响主成分的正确提取这一问题,提出了一种改进的数据降维处理方法·首先,利用标准化变量间的相关系数大小找到重叠信息·然后,将重叠信息进行加权综合·最后,利用改进的数据降维处理方法以及分布式网络技术,建立了基于PCA DRBFN(PrincipalComponentsAnalysis DistributedRadialBasisFunctionNetwork)的软测量模型,并将其应用到某钢厂的精苯精馏过程,对精苯干点进行估计·通过仿真证明,所建立的模型具有较好的泛化效果·; 常玉清王小刚王福利; 关键词：软测量数据降维径向基网络

并联型混合建模方法在诺西肽发酵过程中的应用被引量：2: 2009年; 针对诺西肽发酵过程中菌体浓度的估计问题,提出了一种并联型混合建模方法。该混合模型分两部分:机理模型部分和误差补偿模型部分。利用二氧化碳释放率方程与菌体生长动力学模型,推导出了一种新的菌体生长动态模型,并以此作为混合模型的机理模型部分;利用神经网络构成误差补偿模型部分,其中该部分的辅助变量是在分析与诺西肽发酵过程对应的非结构模型的基础上,根据隐函数存在定理选取的。实验结果验证了所提方法的有效性。; 杨强大王福利常玉清张璇; 关键词：软测量神经网络

基于RBF神经网络的诺西肽发酵过程菌体质量浓度软测量: 2009年; 针对诺西肽发酵过程中菌体质量浓度的估计问题,提出了一种基于RBF神经网络的软测量建模方法.在诺西肽发酵过程非结构模型的基础上,根据隐函数存在定理确定出辅助变量,从而使其选择有严格的理论依据;根据每批样本数据对被预测对象的预估能力,自适应地为各个批次的训练样本分配权值,并进而实施加权RBF神经网络建模.实际应用表明,所提出的软测量建模方法是有效的. Abstract： A RBF neural network based soft sensor method is presented for the estimation of biomass in Nnsiheptide fermentation process. Based on the unstructured model of Nosiheptide fermentation process, the secondary variables are selected according to the implicit function existence theorem, which makes the selection be strict in theory. Each batch training samples are self-adaptively weighted according to their different predicting ability to the predicted object, and then weighted RBF neural network (WRBFNN) is applied to develop the biomass soft sensor modeL The testing result shows that the presented method is effective.; 杨强大张卫军王福利常玉清Qiang-da Wei-jun Fu-li Yu-qing; 关键词：RBF神经网络软测量 FERMENTATION SOFT SENSOR NETWORK FERMENTATION NETWORK SOFT SENSOR SENSOR

基于两层分块GMM-PRS的流程工业过程运行状态评价被引量：5: 2019年; 过程运行状态评价旨在实时判断运行性能优劣程度,并追溯导致非优运行状态的原因,指导操作人员进行生产调整,保证企业经济效益.因此,对过程运行性能优劣评价的研究具有重要的理论和应用价值.本文针对定量、定性变量共存的流程工业过程运行状态评价问题,提出基于两层分块混合模型的评价方法.将流程工业过程根据其物理特性和管理方向划分子块,产生子块层和全流程层.在定量信息占主导地位的子块内,建立定量的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM).在定性信息占主导地位的子块内,建立定性概率粗糙集(Probabilistic rough set, PRS)模型.综合各子块运行状态信息,进一步判定全流程运行状态等级.针对非优运行状态等级,本文提出基于贡献率的非优原因追溯方法,在非优子块内进行原因追溯.最后,将所提方法应用于某黄金湿法冶炼生产过程,说明所提方法的可行性和有效性.; 邹筱瑜王福利常玉清郑伟; 关键词：流程工业过程高斯混合模型

基于故障特征时段识别的间歇过程故障诊断方法被引量：1: 2013年; 间歇过程的多时段操作特性使得某一类型故障可能在一个或多个子操作时段具有明显表征,而在其他时段没有故障表征,即故障具有其相应的特征时段.提出了一种基于故障特征时段识别的故障诊断方法,通过对历史故障数据以及正常数据质心分布特征,识别历史故障的特征时段.利用多向Fisher判别分析(MFDA)方法分别建立对应的故障诊断模型,从而将故障诊断的搜索空间深入到特定的特征时段,提高了模型的诊断性能.仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.; 王姝赵珍常玉清谭帅; 关键词：多时段故障诊断

基于多神经网络模型的软测量方法及应用被引量：28: 2005年; 针对具有复杂非线性的生化过程,提出了一种基于多神经网络模型的软测量方法·利用主成分分析技术对原样本数据进行压缩,得到低维样本数据,并利用一种改进的分类指标对低维样本数据实现生化过程样本数据的分类,然后利用神经网络分别拟和各类数据的特性,建立软测量模型·最后,将这一方法应用于谷氨酸发酵过程,实验结果验证了该方法的有效性·; 常玉清王小刚王福利; 关键词：软测量多神经网络主成分分析数据降维生化过程

基于分时段参数修正的发酵模型的建立: 2006年; 发酵过程的自身复杂性以及菌体生长的不可逆性导致在单批发酵过程中模型的参数变化较大,本文在丝状菌体生长的产物结构模型基础上,利用检测到的数据对发酵过程模型中的参数分时段进行修正。通过灵敏度分析得到对状态变量影响较大的参数,采用经繁殖操作改进的粒子群算法对参数进行寻优修正。实验证明,基于分时段参数修正的发酵模型能适应单批发酵过程中的参数变化,具有精度高、修正速度快等优点。; 张大鹏王福利何大阔何建勇桑海峰常玉清; 关键词：发酵分时段参数修正粒子群优化算法

基于数据挖掘的燃煤机组厂级负荷经济调度被引量：7: 2021年; 为实现节能降耗,解决燃煤电厂负荷厂级经济调度问题,根据燃煤机组历史运行数据特点,提出基于数据挖掘的厂级负荷经济调度方法。首先,利用滑动窗口技术提取稳态工况运行数据并结合模糊C均值聚类算法实现稳态工况划分;其次,基于高斯过程回归算法建立各工况下机组煤耗特性预测模型;由此构建以平均煤耗率最小的厂级负荷经济调度模型,通过遗传算法求解各机组调度出力;最后,通过仿真实例分析验证本文厂级负荷经济调度方法的有效性。仿真结果表明:本文厂级负荷经济调度方法能够准确建立机组煤耗预测模型,相较于单机调度模式,厂级负荷经济调度方法对机组间负荷分配更为合理,降低了全厂平均煤耗率,提升了机组的节煤潜力,最高可节煤1.77 g/(kW·h)。; 郑伟姚远代邦武常玉清孙晓辉; 关键词：数据挖掘燃煤机组经济调度煤耗率

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