蔡鑫
- 作品数：16 被引量：39H指数：4
- 供职机构：新疆大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金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环境科学与工程冶金工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测被引量：1
- 2018年
- 针对生物氧化槽进气量预测系统的开环调节、强时滞性、预测精度低等问题,提出一种基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测方法。通过多级氧化槽进气量时间序列数据建立氧化槽进气量状态空间模型,采用Kalman滤波算法进行预测数据和实测数据的动态融合,并对预测值及模型参数进行实时在线更新,由此构建基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测模型框架。实验结果表明,与未考虑多级槽间相关性的传统方法相比,该预测框架能够对生物氧化槽进气量进行较准确的预测。
- 孙振华南新元蔡鑫
- 关键词：状态空间模型参数估计数据同化KALMAN滤波进气量
- 生物氧化预处理过程中进气量预测智能集成模型的建立被引量：5
- 2016年
- 针对生物氧化预处理过程中进气量调节的时滞性以及传统离线预测存在的不足,提出一种基于最优加权的进气量智能集成预测模型。首先根据生物氧化预处理机制,建立氧化槽耗氧机制模型;然后根据预处理过程各变量建立基于在线支持向量机的智能预测模型;最后根据集成思想,采用最优加权法将上述2个单一模型加权集成,建立进气量智能集成预测模型。试验结果表明:该模型能够很好地在线预测氧化槽进气量,相比单一预测模型具有更高的预测精度,可满足工业生产在线优化控制要求。
- 蔡鑫南新元高丙朋陈星志
- 关键词：生物氧化进气量智能集成模型
- 基于多因素均衡动态分簇的WSN路由协议算法
- 2024年
- 为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索(improved social network search, ISNS)算法优化模糊C均值聚类(fuzzy C-means, FCM)的多因素均衡动态分簇路由协议(multi-factor balanced dynamic clustering routing protocol, MD-LEACH)。首先,引入莱维飞行改进反向精英学习策略,以增强社交网络搜索算法的全局寻优能力;接着,使用ISNS优化模糊C均值聚类算法对网络节点动态均匀分簇,均衡网络负载;此外,在每个簇内,考虑簇内节点的能量因素和位置因素引入模糊推理,设计两种簇头选取模式,动态选举簇首,提高簇首质量。在稳定传输阶段,将单跳改为簇首之间的通信的方式,使用改进的蚁群算法寻找最优数据传输路径,提高能量效率。仿真结果表明,算法能够有效提高能量效率,平衡网络负载,延长网络生存期。
- 朱本科高丙朋蔡鑫
- 关键词：动态分簇模糊推理
- 基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的氧化槽温度状态估计方法
- 基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的氧化槽温度状态估计方法，构建氧化槽设备内部传热机理模型；初始化无迹卡尔曼滤波参数；引入容错噪声统计估计器以克服强噪声干扰产生的估计偏差问题；针对容错噪声统计估计器引起的滤波崩溃问题，引入LU...
- 南新元高丙朋蔡鑫夏斯博陈浩辉李海龙
- 生物氧化预处理过程供氧系统能耗优化研 究
- 生物氧化预处理过程是处理高砷高硫难处理金矿石的主要工序,也是保证黄金提取率的关键环节。氧化槽的进气量直接影响矿浆与生物间的氧化效率,进而影响提金率。供氧系统作为主要能耗工序之一,在保证生物氧化提金工艺产品质量的前提下,利...
- 蔡鑫
- 关键词：供氧系统能耗优化
- 改进Elman神经网络在氧化还原电位预测中的应用被引量：5
- 2014年
- 基于氧化还原电位预测在金矿实际开发中的应用,提出用改进遗传算法优化的Elman神经网络预测氧化还原电位.采用具有动态反馈的OHF Elman神经网络,充分发挥其逼近任意非线性函数和动态预测的优势,同时用遗传算法弥补其训练速度慢和容易陷入局部最小的缺点.对遗传算法的适应度值和种群多样性进行改进,不仅可以保存优良个体而且可以提高搜索效率.以新疆某金矿的实测数据为例对模型进行论证,结果表明,该模型能达到较好的预测效果,在实际工作中具有一定参考价值和指导意义.
- 蔡鑫南新元孔军
- 关键词：ELMAN神经网络遗传算法
- 基于对抗二次自编码器和集成学习的工业过程早期故障检测
- 2024年
- 由于工业过程早期微小故障存在数据振幅小,特征强耦合的特点,导致传统自编码器模型对此类故障的检测效果不佳,对此,提出一种基于对抗二次自编码器和集成学习的工业过程早期故障检测方法。首先引入一种二次型神经元嵌入普通自编码器模型的隐藏层中,增加模型的表达能力,其次提出一种对抗性的二次自编码器,在训练过程中引入GAN网络,使自编码器的特征学习遵循特定的概率分布。然后利用集成学习思想对正常工况数据进行采样,给每个采样的子集训练一个对抗二次自编码器,利用每个子模型的SPE和T 2统计量分别生成两个矩阵,接着在生成的矩阵上使用单步滑动窗口内奇异值分解的融合策略,将每个窗口内的最大奇异值作为检测统计量。使用一个数值例子和TE过程对所提方法进行验证。实验结果表明所提方法具有良好的早期微小故障检测性能。
- 刘喜平高丙朋蔡鑫
- 专创融合背景下《电气控制与PLC技术应用》课程教学改革及实践探索
- 2023年
- 在高校新工科专创融合的教学实践中,结合自动化专业工程教育认证,采用CDIO工程教育模式,更新课程支撑体系,把专业知识与创新创业有机的融入到新的教学实践活动中,使专创融合走向更深层次的拓展,在沉浸式的教学活动中,提升了学生的专业实践能力,增强了学生发现、分析和解决问题的能力,为学生的就业和创新创业活动提供了有力的支撑和保障。
- 高丙朋南新元袁杰买买提热依木·阿布力孜蔡鑫
- 关键词：CDIOPLC工程教育认证
- 基于轻量级残差网路的垃圾图片分类方法被引量：18
- 2021年
- 近年来,我国生活垃圾总量每年以10%的速度增长。但是生活垃圾的分类处理能力及技术相对比较有限和落后。基于机器视觉的分类方法一直是广泛使用的方法,而传统的视觉分类网络目前面临着参数多、计算量大、分类精度不高和分类时间长的问题。因此,提出使用最大平均组合池化(Max-AVE Pooling)代替Res Net-50Bottleneck中的最大池化(Max Pooling)与平均池化(AVE Pooling);通过使用深度可分离卷积代替Res Net-50Bottleneck中的标准卷积的方法对垃圾图片进行分类。实验结果表明,该轻量级残差网路(MaxAVE-Pooling-MobileNet-18,MAPMobileNet-18)与经典分类网络相比能使参数量显著减少10倍,计算量显著减少14倍,又能略微提高精度,非常适合移动手机端、嵌入式设备的实施处理和应用。
- 袁建野南新元蔡鑫李成荣
- 关键词：垃圾分类
- 分数阶混沌系统风电机组间歇故障成长状态检测被引量：2
- 2020年
- 风电机组的特殊工况使得对其微小间歇故障的检测十分困难,针对该问题提出一种微小间歇故障成长状态检测方法,通过实验寻找微小间歇故障幅值与大尺度周期状态分数阶混沌系统内置信号振幅之间的关系,计算出不同采样时刻微小间歇故障成长因子的值,进而得到微小间歇故障成长率,以此来表征微小间歇故障的发生、成长乃至最终演变成永久性故障的全过程,微小间歇故障成长率同时也反映故障的严重程度,仿真结果证明该方法可行、可靠。该方法可揭示微小间歇故障发生的内部规律,使间歇故障和永久性故障有机联系在一起,为间歇故障的理论研究提供一个新的思路。
- 高丙朋王维庆蔡鑫
- 关键词：风电机组故障检测混沌系统分数阶微弱信号检测
