刘鸿斌
- 作品数：20 被引量：71H指数：6
- 供职机构：华南理工大学轻工与食品学院制浆造纸工程国家重点实验室更多>>
- 发文基金：制浆造纸工程国家重点实验室开放基金高层次人才科研启动基金江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：环境科学与工程轻工技术与工程自动化与计算机技术理学更多>>
- 造纸废水处理过程微小故障检测方法研究被引量：6
- 2017年
- 微小故障的检测是过程监测领域的一个重要研究方向。传统的多元统计过程监测方法无法对过程微小故障进行有效监控。本课题将多元累积和控制(CUSUM)方法及多元指数加权移动平均(EWMA)方法分别与主成分分析(PCA)相结合用于造纸废水处理过程中微小故障的过程监测。研究结果证实了多元累积和控制方法和多元指数加权移动平均方法的有效性。
- 王龄松马璞璠叶凤英熊智新赵小燕刘鸿斌
- 关键词：主成分分析故障检测
- 预测造纸废水出水指标的随机森林建模方法被引量：2
- 2019年
- 出水化学需氧量(COD)与出水固形物含量(SS)是评价造纸废水处理工艺好坏的重要指标。为了更好地对其进行预测,提出了一种基于随机森林(RF)模型的方法,并以R语言为工具进行回归预测。对比偏最小二乘(PLS)模型、支持向量回归(SVR)模型、人工神经网络(ANN)模型等常规预测模型,发现RF模型具有预测精度高,结果误差小,泛化能力好,调整参数少等优点。在对出水COD进行预测时,RF模型的相关系数r为0.7954,相比于PLS、SVR、ANN分别提高了8.88%、10.73%、14.68%。在对出水SS进行预测时,RF模型的相关系数r为0.8551,相比于PLS、SVR、ANN分别提高了15.43%、24.25%、30.79%。
- 辛辰刘鸿斌
- 关键词：废水处理过程
- 废水处理过程的典型相关分析建模方法研究被引量：5
- 2020年
- 随着公众环保意识的增强,废水达标排放成为工业生产中至关重要的一步。传统的污水出水水质预测模型是基于静态数据模型,这样不仅忽略了过程变量中的动态有效信息,还影响了模型预测的精度,降低了模型的泛化能力。在考虑了过程变量的时变与动态特性的基础上,将时间差分方法嵌入到典型相关分析模型中,分析了时间差分阶数变化对模型预测精度的影响。与传统的典型相关分析建模方法相比,基于时间差分的典型相关分析模型对出水化学需氧量的预测均方根误差由1.5028下降至0.5645,相关系数由0.4227提高到0.8470;对于出水总氮,其均方根误差由2.3440下降到1.1926,相关系数由0.4059提高到0.7936。模型的预测精度与泛化能力均得到提高。
- 刘鸿斌刘鸿斌
- 关键词：废水处理过程动态过程软测量
- 相关向量机对废水处理系统出水水质的预测被引量：5
- 2019年
- 准确预测出水水质对造纸废水处理过程具有重要意义,为此笔者提出一种基于相关向量机(RVM)的软测量模型。首先,利用偏最小二乘法(PLS)提取实际造纸废水处理过程数据的潜变量,解决过程变量的共线性和高维度问题,然后利用潜变量建立RVM预测模型。结果表明,与RVM模型相比,本文提出的PLS-RVM组合模型在对出水悬浮固形物(SS)的水质预测测试时,均方根误差降低了7.76%,决定系数提高了12.32%;但对出水化学需氧量(COD)的预测测试效果提升并不明显。此外,PLS-RVM模型的预测效果较PLS-LSSVM模型有显著提升:对出水SS的预测,均方根误差降低了9.16%,决定系数提高了15.29%;对出水COD的预测结果中,均方根误差降低了9.29%,决定系数提高了18.34%。
- 刘鸿斌刘鸿斌
- 关键词：相关向量机降维方法造纸废水处理软测量
- 基于PCA降维模型的造纸废水处理过程软测量建模被引量：13
- 2018年
- 针对造纸废水处理过程的复杂特性,本课题将主成分分析(PCA)与人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)相结合,构建出两种新的软测量模型:主成分分析-人工神经网络(PCA-ANN)和主成分分析-支持向量回归(PCA-SVR)。本课题将这两种软测量模型应用于造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)浓度的预测。计算结果表明,PCA-ANN和PCA-SVR的预测效果均优于偏最小二乘、支持向量回归和人工神经网络3种常规软测量模型,并且PCA-ANN的预测效果最优。对于出水COD浓度预测,PCA-ANN的决定系数(R2)为0.984,均方误差(MSE)为1.892,较ANN分别优化了9.7%和71.5%。对于出水SS浓度预测,PCA-ANN的R2为0.762,MSE为0.228,较ANN分别优化了31.2%和58.7%。
- 刘鸿斌李祥宇李祥宇
- 关键词：造纸废水处理支持向量回归偏最小二乘软测量
- 木素模型物愈疮木酚结构和热解机理的量子化学研究被引量：4
- 2010年
- 本文采用Gaussian量子化学计算软件,运用密度泛函理论方法,对愈疮木酚木素模型物的分子几何构型、Mulliken布居数、键能值、热力学参数进行了理论计算研究,以研究木素热解机理,为深入理解木素大分子的热裂解行为奠定一定的理论基础。
- 沈文浩陈小泉刘鸿斌武书彬
- 关键词：分子模拟木素热解
- 定量水分的无穷时域预测控制仿真研究被引量：1
- 2009年
- 定量和水分是造纸过程中影响成纸质量的两个重要因素。针对其中存在的强耦合特性,提出了一种基于无穷时域状态空间模型的预测控制算法。该控制器具有结构简单、可调参数少以及方便调节的优点。仿真结果表明,无穷时域预测控制不仅能解除定量和水分之间的耦合关系,还对量测噪声具有很强的鲁棒性,是一种提高定量和水分控制效果的有效方法。
- 刘鸿斌沈文浩李东勋
- 关键词：水分解耦鲁棒性
- 动态模糊PLS法实现废水处理出水指标预测被引量：1
- 2019年
- 针对废水处理过程普遍存在的时变性和非线性特征,提出动态模糊偏最小二乘法(DFPLS)实现废水出水指标预测。分别采用线性偏最小二乘(LPLS)、模糊偏最小二乘(FPLS)和DFPLS方法对比分析。结果表明:DFPLS方法预测均方误差相较于LPLS和FPLS分别下降了88.61%和77.50%;DFPLS在第3潜变量下的输出累计方差贡献率相较于FPLS提升了38.51%,显著提高了废水处理过程预测的准确性,验证了该方法的有效性。
- 张昊杨冲刘鸿斌刘鸿斌
- 关键词：废水处理过程动态过程偏最小二乘TSK模糊模型FCM聚类算法
- 废水处理系统的动态过程监测被引量：5
- 2019年
- 传统多元统计方法中,独立元分析(ICA)相较于主元分析(PCA)可有效提取信息的主要特征,保留更多原始数据。针对连续化生产所带来的动态特性,提出动态独立元分析(DICA)、动态主元分析(DPCA),分别用来提升ICA和PCA的过程监测能力。结果表明,针对废水监测过程中偏移、漂移和完全失效3种传感器故障,DICA方法相较ICA的故障检测率在SPE统计量下分别提高了7. 15%、18. 58%和12. 86%,故障检测率高达88. 57%、84. 29%及82. 86%; DPCA故障检测在SPE统计量下相比于PCA也有一定提升,最高提高了28. 57%,但其故障检测率要远低于DICA,这表明DICA方法对过程故障检测有较好的效果。
- 刘鸿斌刘鸿斌陈琴杨冲
- 关键词：废水处理过程故障检测动态过程动态主元分析
- 造纸废水处理过程的高斯过程回归软测量建模被引量：15
- 2018年
- 针对造纸废水处理系统的时变性、非线性和复杂性等特点,本文提出一种基于高斯过程回归的软测量模型.基于平方指数协方差、线性协方差和周期性协方差函数组合构建了7种高斯过程回归模型,分别对出水化学需氧量和出水悬浮固形物浓度进行回归预测.此外,还对比了多元线性回归模型、主成分回归模型、偏最小二乘模型、人工神经网络模型和高斯回归模型的预测效果.对比计算结果表明无论是对输出变量的训练拟合还是预测,高斯过程回归模型的拟合效果均优于非高斯过程回归模型.高斯过程回归模型的预测结果表明:对于出水化学需氧量,线性协方差函数与周期性协方差函数的组合模型可以取得最好的预测结果;对于出水悬浮固形物,平方指数协方差函数与线性协方差函数组合模型可以取得最好的预测结果.
- 宋留杨冲张辉刘鸿斌
- 关键词：废水处理协方差函数软测量
