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汤健: 作品数：34 被引量：219H指数：11; 供职机构：北方交通大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国博士后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矿业工程机械工程交通运输工程更多>>

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一种多尺度球磨机筒体振动频谱分析与建模方法被引量：8: 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

基于进化算法优化的混合核极限学习机建模被引量：6: 2013年; 基于核方法的软测量模型的核类型、核参数及学习参数影响模型泛化性能,而且核类型和核参数还与建模数据相关,难以有效选择;常用的基于支持向量机(SVM)的建模算法虽然泛化性好,除了模型的学习参数难以选择外,其学习速度较慢。为解决这些问题,提出了基于进化算法优化的混合核极限学习机建模方法。该方法选用具有较快学习速度和较好泛化性能的核极限学习机(KELM)算法建立软测量模型,其核函数则采用具有局部和全局特性的径向基(RBF)核函数和多项式核函数加权得到的混合核函数。软测量模型的相关参数,即混合核的权系数、核参数及和KLELM模型的惩罚参数通过进化算法同时优化选择。最后采用基于近红外谱(NIR)数据建立的软测量模型验证了所提方法的有效性。; 张德全魏忠军汤健赵立杰; 关键词：软测量混合核函数进化算法

基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量被引量：42: 2014年; 针对磨机筒体振动和振声信号组成复杂难以解释、蕴含信息存在冗余性和互补性、与磨机负荷参数映射关系难以描述等问题,提出了基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)技术和选择性集成学习算法分析筒体振动与振声信号组成,建立磨机负荷参数软测量模型的新方法.首先从机理上定性分析了筒体振动及振声信号组成的复杂性;然后采用EMD技术将原始信号自适应分解为具有不同时间尺度的系列组成成分,即本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF);接着在频域内基于互信息(Mutual information,MI)方法分析并选择IMF频谱特征;最后采用基于核偏最小二乘(Kernel partial least square,KPLS)建模方法、分支定界优化算法的选择性集成学习方法建立磨机负荷参数软测量模型,实现了多源多尺度频谱特征的选择性信息融合.基于实验球磨机的实际运行数据仿真验证了该方法的有效性.; 汤健柴天佑丛秋梅苑明哲赵立杰刘卓余文; 关键词：经验模态分解

磨矿仿真实验平台的设计和实现被引量：6: 2008年; 采用Matlab软件及RSView32组态软件开发了磨矿生产过程虚拟对象计算机通用实验平台。系统采用半实物仿真结构,由模拟磨矿动态过程的虚拟对象计算机、实现回路控制和设备启停的可编程控制器、实现监控和过程优化的监控计算机组成。该平台提供了磨矿生产过程的控制实验环境,能对综合自动化系统中的控制与优化算法进行研究与改进,并为控制系统的早期开发、解决复杂生产过程的实时控制与优化提供了实验手段。; 迟瑛岳恒丁进良汤健; 关键词：组态软件软件平台 MATLAB DDE

基于更新样本智能识别算法的自适应集成建模被引量：17: 2016年; 选择表征建模对象特性漂移的新样本对软测量模型进行自适应更新,能够降低模型复杂度和运行消耗,提高模型可解释性和预测精度.针对新样本近似线性依靠程度(Approximate linear dependence,ALD)和预测误差(Prediction error,PE)等指标只能片面反映建模对象的漂移程度,领域专家结合具体工业过程需要依据上述指标和自身积累经验进行更新样本的有效识别等问题,本文提出了基于更新样本智能识别算法的自适应集成建模策略.首先,基于历史数据离线建立基于改进随机向量泛函连接网络(Improved random vector functional-link networks,IRVFL)的选择性集成模型;然后,基于集成子模型对新样本进行预测输出后采用在线自适应加权算法(On-line adaptive weighting fusion,OLAWF)对集成子模型权重进行更新,实现在线测量阶段对建模对象特性变化的动态自适应;接着基于领域专家知识构建模糊推理模型对新样本相对ALD(Relative ALD,RALD)值和相对PE(Relative PE,RPE)值进行融合,实现更新样本智能识别,构建新的建模样本库;最后实现集成模型的在线自适应更新.采用合成数据仿真验证了所提算法的合理性和有效性.; 汤健柴天佑刘卓余文周晓杰; 关键词：模糊推理

基于振动频谱的磨矿过程球磨机负荷参数集成建模方法被引量：23: 2012年; 以磨矿过程的湿式球磨机为背景,针对传统磨机负荷(ML)检测方法只能依靠灵敏度较低的轴承振动、筒体振声和磨机功率等信号监督判断ML状态,难以检测磨机内部负荷参数的问题,提出了一种基于高灵敏度的筒体振动频谱的集成建模方法.首先,依据磨矿过程的研磨机理,将振动频谱采用波峰聚类方法自动划分具有不同物理意义的分频段;然后利用核偏最小二乘(KPLS)算法分别建立各分频段的ML参数子模型;最后,依据子模型训练数据预测误差的信息熵获得初始权重,加权得到最终的ML参数集成预测模型;在线使用中则根据子模型预测误差的变化进行权值的在线自适应更新.仿真结果证明了该方法的有效性.; 汤健柴天佑赵立杰岳恒郑秀萍; 关键词：磨矿过程核偏最小二乘信息熵

在线KPLS建模方法及在磨机负荷参数集成建模中的应用被引量：21: 2013年; 针对过程非线性、基于历史数据构建的离线模型泛化性差以及基于滑动窗口和每样本递推更新的在线建模方法难以均衡建模精度和建模速度等问题,提出了一种在线核偏最小二乘(On-line kernel partial least squares,OLKPLS)建模方法.该方法依据新样本与建模样本间的近似线性依靠(Approximate linear dependence,ALD)值和代表工业过程特性漂移幅度的阈值,选择有价值样本更新KPLS模型,并采用合成数据和Benchmark平台数据对该方法进行了仿真验证.针对基于离线历史数据建立的融合多传感器信息的磨机负荷参数集成模型难以适应磨矿过程时变特性的问题,提出了基于OLKPLS和在线自适应加权融合算法的在线集成建模方法,并通过实验球磨机的实际运行数据仿真验证了方法的有效性.; 汤健柴天佑余文赵立杰; 关键词：核偏最小二乘

磨机负荷检测方法研究综述被引量：31: 2010年; 为促进磨机检测方法的工业化应用和深入研究,综述磨机负荷检测的主要研究成果。按检测方式将磨机负荷检测方法分为仪表检测法和非仪表检测法。将基本具备现场应用条件,但功能有限的仪表检测法,按检测原理又细分为压差法、振声法、振动法、功率法、超声法等方法。将处于实验室实验、离线研究阶段及借助工业计算机现场应用的非仪表检测方法分为基于磨机外部响应信号和多源信息融合的检测方法。针对每种具体方法,总结了其特征、研究现状以及应用前景。最后指出融合多源信号并结合专家知识、机器学习进行智能检测的软测量方法是未来磨机负荷检测的发展方向。; 汤健赵立杰岳恒柴天佑; 关键词：磨机负荷信息融合软测量

基于偏最小二乘算法的高维谱数据特征选择被引量：4: 2015年; 基于高维谱数据全部谱变量建立的软测量模型不但存在模型学习速度慢、泛化性和可解释性差等问题,并且难以揭示软测量模型所蕴含的物理含义和进行合理的物理解释等问题。对高维谱数据进行变量选择,降低输入变量维数一直是特征选择领域的热点问题之一。针对这些问题,提出了一种基于偏最小二乘(PLS)算法的高维谱数据特征选择方法。该方法首先分析了基于偏最小二乘算法的潜变量特征提取方法,然后,采用PLS算法分析了原始未标定谱数据的不同谱变量的灵敏度,计算从谱数据提取的不同潜在变量系数的平方和,最后结合球域准则和软测量模型精度基于优化求解的思路进行谱变量选择,进而实现高维谱数据特征的全局优化选择。采用近红外谱数据验证了所提方法的有效性。; 汤健贾美英刘卓乔勇赵立杰

基于在线集成学习技术的工业控制网络入侵防范技术探讨被引量：3: 2014年; 目前,冶金、煤炭、电力、石化、核能、航空、铁路、水处理、地铁等国家基础设施普遍采用工业控制网络系统。这些系统具有网络层次多(设备层、控制层、管理层)、接入复杂(有线/无线接入、本地/远程接入、长时/临时接入)、设备类型多(智能仪表、过程控制系统电脑、制造管理系统电脑)、用户计算机水平层次高低不同(工人、硬件工程师、软件工程师、管理办公室人员)等特点。当前国际网络安全形势表明,如何对具有这些特点的工业控制网络进行有效防护是目前信息安全领域重点关注的问题之一。文章首先对工业控制网络的信息安全与入侵防范技术现状进行了分析,指出如何研究具有在线自适应更新能力的人工智能入侵防范系统是当前发展趋势之一;然后对当前机器学习的研究热点"在线集成学习"技术进行了综述;最后给出了将在线集成学习技术用于工业控制网络入侵防范系统所涉及到的研究内容。; 汤健孙春来李东; 关键词：信息安全入侵防范

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