基于数据特征提取的AANN-ELM研究及化工应用

针对极限学习机不能有效解决化工过程中高维数据建模的问题,本文将其与自联想神经网络结合,通过自联想神经网络过滤输入数据中存在的冗余信息、提取特征分量,并对所提取的特征分量采用极限学习机进行训练,由此形成了一种基于数据特征提取的AANN-ELM(auto-associative neural network-extreme learning machine)神经网络。同时,以UCI标准数据集进行测试,以精对苯二甲酸(PTA)溶剂系统进行验证,结果表明,AANN-ELM在处理高维数据时具有学习速度快、网络稳定性强、建模精度高的特点,为神经网络在复杂化工生产中的应用提供了新思路。     

基于图像质量优化的锥束CT几何校正法

为了解决CBCT图像中因机械误差所导致的几何伪影的问题,提出一种基于图像质量优化的锥束CT几何校正方法。本方法通过引入CBCT图像几何伪影的评价指数,将评价指数作为衡量几何伪影严重程度的目标函数,通过迭代修正标定模体上标记点的坐标,进而达到校正几何参数和消除CBCT图像几何伪影的目的。仿真实验结果显示:CBCT系统的几何参数误差由19.07%降到2.21%,图像中的几何伪影明显减少;在真实实验数据中,该方法有效消除CBCT图像的几何伪影。本方法降低了标定模体加工误差对校正精度的影响,同时大幅度降标定模体的制作成本。     

基于高斯拉普拉斯的层次剥离体绘制

由于仅修改传递函数很难解决组织间的遮挡问题,尤其是同种组织间的遮挡问题。采用边缘检测的原理确定不同组织间的分层点,并针对基于梯度的层次剥离体绘制难于选择合适的梯度阈值的缺点,提出通过判断图像二阶导数过零点的方法,确定不同组织的分层点。同时,为了达到实时效果,通过图形处理器对算法加速,实现实时绘制的效果。实验结果表明,该算法能够自动地并实时地实现体绘制的分层显示,显示结果较清晰。     

EFSM的组态化应急演练推理系统设计

利用计算机虚拟现实技术结合专家系统进行应急演练推理己成为化工安全演练方面的一个重要研究方向。然而传统的专家系统在面对新环境下的应急预案需要重新收集大量预案知识进行规则库的建立,缺少一定的适应性和流动性,无法满足化工企业根据新预案快速准确进行演练的要求。为了解决这一问题,本文提出了EFSM(Extended Finite State Machine)的组态化应急演练推理机制,主要设计思路为通过对基于文本的应急救援预案进行解析及可视化,利用组态化NPC(Non-Player Contro1)推理模块和基于EFSM的组态化真人推理模块分别负责处理应急演练过程中NPC的演练流程和真人角色的演练流程,形成完善的应急救援演练推理系统。最终将应急演练推理系统通过脚本的驱动,结合当前的虚拟现实三维技术进行应急救援演练仿真。     

基于FEEMD-AE与反馈极限学习机组合模型预测研究与应用

针对现有工业过程非平稳时间序列中的特征提取及预测问题,提出了基于快速集合经验模态分解(fast ensemble empirical mode decomposition,FEEMD)、近似熵(approximate entropy,AE)和反馈极限学习机(feedback extreme learning machine,FELM)的组合模型。首先,针对复杂非平稳时序数据,采用FEEMD方法将其分解为从高频到低频的相对平稳的本征模态函数分量和余项;其次,为解决经过FEEMD分解出来的分量复杂度问题,运用近似熵(AE)计算分量复杂度并进行特征重构,以降低分量复杂性;然后,基于传统ELM结构,通过引入反馈机制,在输出层与隐含层之间增加反馈层用来记忆隐含层输出数据,并计算数据趋势变化率动态更新反馈层输出,形成反馈极限学习机(FELM),对非线性动态系统的下一时刻输出进行预测;最后,将所提出的组合预测模型通过UCI标准数据集与精对苯二甲酸(PTA)溶剂系统进行建模仿真,仿真结果表明,提出的组合模型预测方法能够得到较高的预测精度,为实际生产操作优化提供了一定的指导。     

基于虚拟现实的安全教育系统与教学实践

安全教育与应急救援演练是当今应对各种灾害的有效方法,其中基于虚拟现实的安全教育是一种重要技术手段。本文介绍了基于虚拟现实的灾害应急救援演练智能系统,及其在《安全系统工程》课程中的教学实践。     

一种基于虚拟现实技术的化工安全实时干预机理仿真平台

本文基于灾害机理模型,采用面向对象的设计模式,应用多线程计算技术,并对灾害事故渲染模型进行简化,最终设计并实现了一种基于虚拟现实技术的化工安全实时干预仿真平台。平台的仿真结果表明,该平台具有良好的可视化交互界面,并且能够方便地实现对灾害仿真的实时干预,这些优良的特性使得基于仿真平台的化工安全教育演练更加真实有效。     

物联网智能车辆租赁系统中控网关的设计与实现

目前,物联网得到越来越广泛的应用,与之相关的业务层出不穷。根据物联网智能车辆租赁系统的设计要求和总体方案,在ARM9嵌入式Linux系统平台上,提出了一种应用层协议,设计了中控网关的实现方案,完成了车辆租赁、软件升级和网络监控的功能。此方案不同于传统透传网关,在完成了CAN总线、Wifi和3 G互通的基础上,完善系统分层结构,控制管控终端设备,提高业务执行效率。系统联调和测试表明,研制的中控网关能够长时间稳定工作,并能快速可靠地完成相关业务。     

可拓理论在流程工业中的应用

通过分析精对苯二甲酸(PTA)装置中溶剂脱水塔故障的形成原因及表现形式,将其与可拓理论相结合,建立了溶剂脱水塔报警系统信息的物元模型。通过可拓模型及关联函数的建立,从定性和定量两个方面考虑报警系统并判断其报警级别,并分析了该方法判断报警级别的原理、方法和步骤。大量的现场数据测试结果表明了此方法的可行性,从而为溶剂脱水塔故障报警系统监测及跟踪提供了一种有效的方法。     

基于KPCA的半定量SDG过程故障诊断方法应用研究

近年来,过程工业安全事故频发,这使得加强生产过程安全保障变得迫在眉睫,而对于过程故障的监测、诊断是有效规避故障产生严重后果的一个有效方法。本文提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的半定量符号有向图(SDG)故障诊断方法。此方法运用KPCA对过程进行异常检测,当找到异常过程变量后,通过引入相对偏移率和分类诊断对传统SDG进行改进,从而得到故障的完整传播路径,为故障诊断以及后续的故障处理提供了有效的指导。通过在TE过程中的仿真验证,结果表明,本方法诊断效率高,精确度高,为保证生产安全运行,提高产品质量提供了新途径。