刘爱伦
- 作品数：64 被引量：172H指数：8
- 供职机构：华东理工大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金工业控制技术国家重点实验室开放课题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化学工程石油与天然气工程理学更多>>
- 神经网络专家系统在滤机再生控制中的研究
- 提出一种滤机控制中除蜡过程再生信号的确定方法。该方法采用神经网络专家系统，并经过工厂提供的实测数据进行训练，仿真结果较好，可以用于生产实际。
- 姚树源刘爱伦
- 关键词：智能控制神经网络专家系统
- 一种新的变采样周期策略在不确定负载NCS中的应用被引量：6
- 2012年
- 由于网络本身以及网络中应用节点的不确定性,使得网络控制系统工作在一个可变负载、开放、不稳定的环境中。为保证网络控制系统在可变负载的网络环境中稳定运行,提出了一种基于多输入多输出支持向量机(MIMO-SVM)的变采样周期策略,根据网络负载的变化,动态地更新各控制回路的采样周期。仿真结果表明:该策略可以使可变负载的网络控制系统始终稳定运行,并且在提高网络控制系统控制性能的同时也提高了网络的可调度性。
- 戴小溪刘爱伦
- 关键词：多输入多输出支持向量机
- 基于改进EMD和LSSVM的机械故障诊断被引量：8
- 2008年
- 故障特征提取的精确性和故障分类识别的高效率是提高故障诊断正确率和速度的关键,提出了一种改进的经验模态分解与最小二乘支持向量机相结合优化算法。该算法实现了故障特征精确提取和快速收敛,有效地提高了故障诊断性能。基于汽轮机的仿真实例验证了该方法的有效性。
- 肖志勇杨小玲刘爱伦
- 关键词：特征提取经验模态分解支持向量机故障诊断汽轮机
- 分馏塔产品质量估计MIMO软测量被引量：9
- 2000年
- 针对加氢裂化分馏塔多个产品的质量指标需同时预报的一类ＭＩＭＯ软测量建模问题，研究了适用于ＭＩＭＯ软测量建模的一种改进的ＰＬＳ算法。通过采用实际过程数据进行建模，指出该算法具有所需训练数据少、允许数据相关、算法收敛快等优点，是处理多变量系统软测量建模的一种有效方法。
- 仲蔚刘爱伦俞金寿
- 关键词：加氢裂化分馏塔软测量
- 复杂工业过程异常工况诊断方法及应用研究
- 复杂系统异常状态的预报，一直是人们迫切希望解决的问题。为此，众多的理论研究人员与实践工作者都希望找到一些切实可行的预报方法用以解决应用中的实际问题。本文针对复杂工业过程异常工况的诊断方法及其实际工程应用进行了较为深入的研...
- 刘爱伦
- 关键词：复杂工业过程故障诊断解析模型人工智能人工神经网络合成氨
- 文献传递网络资源链接
- 一种PI闭环辨识新方法被引量：4
- 2002年
- 提出了一种闭环辨识的新方法。通过时域法得到的闭环传递函数与假定过程模型所得的闭环传递函数在相角为 90°和 1 80°两个点上的模和相角的关系 ,从而辨识出假定模型中的未知参数 ,仿真实验的结果表明 ,该方法是可行的 ,并且有较好的精度。
- 陈永云刘爱伦陈成良
- 关键词：PI闭环辨识控制器工业过程控制
- 叠加支持向量机及其在醋酸精馏软测量中的应用被引量：2
- 2013年
- 针对在高维输入空间数据点的异常稀疏性(维数灾难)会导致支持向量机回归模型产生偏差的问题,提出了一种基于叠加模型的支持向量机回归方法———叠加支持向量机回归(AddS-VR)。AddSVR的实现是通过对每一维输入进行核化,然后将每一个核空间进行叠加得到,基于叠加模型可以克服维数灾难的问题,使得其在处理高维问题时估计偏差减小。为了更方便、迅速地实现AddSVR,还提出了对支持向量机的一种简化的二次规划描述。将AddSVR用于醋酸共沸精馏中塔底醋酸组分的预测,仿真实验结果表明,AddSVR模型与传统的SVR和最小二乘支持向量机回归(LS-SVM)模型相比有更好的预测效果。
- 李静刘爱伦
- 关键词：支持向量机软测量
- 裂解炉的模型化及仿真培训系统的研究
- 刘爱伦
- 基于改进主元分析方法的化工生产过程的故障检测被引量：11
- 2006年
- 针对化工生产过程中出现的对于过程影响较小的故障,提出一种改进主元分析方法,该方法引入了主元子空间之间的差别的概念。仿真研究中,将该方法与传统的主元分析方法同时应用于TE过程中,结果表明改进主元分析方法比传统的主元分析方法(PCA)能更好的检测出对于过程影响较小的故障。
- 张昱君刘爱伦
- 关键词：主元分析故障检测TE过程主元子空间
- 基于改进PCA的故障检测与诊断方法被引量：6
- 2006年
- 提出了一种基于小波去噪和主元分析的故障检测和诊断方法。该方法利用小波分析先对正常工况下的数据进行处理,然后运用T2统计、Q统计方法,结合主元得分图和变量贡献图对一模型进行了仿真分析,结果表明,该方法是有效的。
- 赵成燕刘爱伦
- 关键词：主元分析小波去噪故障检测故障诊断
