谭帅
- 作品数：50 被引量：186H指数：9
- 供职机构：华东理工大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程化学工程更多>>
- 基于改进核主元分析的故障检测被引量：1
- 2015年
- 针对电主轴系统特点,提出基于改进核主元分析(KPCA)的故障检测方法,引入混合核函数的定义,将多项式核和径向基核的混合核方法与主元分析方法(PCA)相结合,解决采用单一核函数诊断故障时的高误诊率问题.首先对数据进行预处理,然后使用混合核函数对数据矩阵进行映射,映射到高维特征空间,使非线性数据变量变为线性数据变量,并使用PCA提取变量数据的高维空间相关特征确定主元个数,最后根据混合非线性主元特征计算出的T2和Q统计量,实现在线故障检测.该方法改进传统核函数的选取方法,充分考虑工业过程中的非线性,更精确地描述工业过程特性,可以准确、有效地检测出电主轴系统故障.对田纳西-伊斯曼(TE)过程以及电主轴系统的应用实例证明该方法的可行性.
- 石怀涛宋文丽张珂谭帅
- 关键词：混合核函数核主元分析故障诊断电主轴
- 一种基于多子空间划分的典型早期故障检测方法
- 本发明公开了一种基于多子空间划分的典型早期故障检测方法，旨在通过典型早期故障的历史工况划分过程变量，并在此基础上实施常规故障与早期故障的同步检测。具体来讲，首先，采用正常工况数据与难以检测的典型早期故障的历史数据计算相应...
- 宋冰 宋易盟侍洪波 张俊帅 张潆文谭帅陶阳 宋敬儒 张兴家 黄春瑶
- 基于ICA-PCA的连续退火机组温度系统的多模型监测方法
- 2012年
- 冷轧连续退火机组中,退火炉是其中的重要设备。为保证最终带钢的质量,带钢在退火炉内各个阶段的温度必须严格控制在工艺要求的范围之内。文章针对不同规格的带钢建立不同的温度监测模型,选用ICA-PCA两步结合的特征提取方法挖掘与温度状态紧密相关的过程信息,同时建立多个统计量指标及时实现带钢温度系统的在线监测。通过对现场实际数据的仿真分析证明了所提出方法的可行性和有效性。
- 王超谭帅
- 关键词：连续退火机组温度监测
- 针对离群点影响的多模态过程监控方法被引量：1
- 2017年
- 在开展过程监控的离线建模的工作中,当训练数据集含有离群点时,高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)不能准确刻画多模态数据特征。为解决GMM易受离群点影响的问题,本文提出了Lo OP-GMM的过程监控方法。首先,用局部离群概率(Local Outlier Probability,Lo OP)算法在数据预处理阶段检测并剔除训练数据集中的离群点,并用GMM算法建立离线模型,同时根据后验概率将训练数据集进行聚类。其次,考虑到在线样本的离群概率,构造一个新的全局概率指标作为统计量并用于多模态过程故障监控。最后,通过数值仿真和连续搅拌釜反应器(Continuous Stirred Tank Reactor,CSTR)过程验证了本文所提方法的有效性。
- 许圆圆宋冰谭帅侍洪波
- 关键词：离群点高斯混合模型多模态
- 基于双子空间并行回归的化工过程质量相关故障检测方法被引量：1
- 2023年
- 邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)是一种常用的无监督学习方法,在故障检测领域得到了广泛应用。由于NPE提取的数据特征无法解释输入数据和输出数据之间的关系,因此在化工过程质量相关故障检测方面存在局限性。另外,NPE在提取数据流形结构时忽略了动态信息的表征。为了解决上述问题,基于NPE和慢特征分析(slow feature analysis,SFA)算法提出了一种名为双子空间并行回归(twin-space parallel regression,TSPR)的质量相关故障检测方法,该方法能够同时提取数据的流形特征和变化速度信息。首先,通过基于互信息的策略将原始过程空间分为序列相关子空间和序列无关子空间,以应对变量在时间序列相关性的差异。其次,在两个子空间中分别应用提出的邻域保持-慢特征嵌入算法(neighborhood preserving-slow feature embedding regression,NP-SFE)和NPE算法提取数据的有效结构特征,并同时用最小二乘回归在两个特征子空间中构建过程变量与质量变量的回归关系。随后,通过对回归系数的协方差矩阵分解,得到质量相关子空间和质量无关子空间,进而在相应子空间建立统计量并估计其控制限。最后,将所提方法在典型案例上进行测试验证,以说明所提方法的有效性和合理性。
- 宋冰郭涛侍洪波谭帅陶阳马浴阳
- 关键词：故障检测
- 基于故障特征时段识别的间歇过程故障诊断方法被引量：1
- 2013年
- 间歇过程的多时段操作特性使得某一类型故障可能在一个或多个子操作时段具有明显表征,而在其他时段没有故障表征,即故障具有其相应的特征时段.提出了一种基于故障特征时段识别的故障诊断方法,通过对历史故障数据以及正常数据质心分布特征,识别历史故障的特征时段.利用多向Fisher判别分析(MFDA)方法分别建立对应的故障诊断模型,从而将故障诊断的搜索空间深入到特定的特征时段,提高了模型的诊断性能.仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.
- 王姝赵珍常玉清谭帅
- 关键词：多时段故障诊断
- 基于稀疏性非负矩阵分解的故障监测方法被引量：12
- 2015年
- 提出了基于稀疏性非负矩阵分解(SNMF)的故障监测方法。非负矩阵分解(NMF)是一种新的降维方法,可以得到原始数据的低秩近似矩阵。与传统的多元统计过程监控方法如主成分分析(PCA)相比,NMF对潜变量的性质没有假设,除了非负性的要求。将稀疏编码和非负矩阵分解方法结合在一起,因为施加了稀疏性的约束,稀疏性非负矩阵分解方法可以得到对数据更稀疏的表示。在分解时对低秩近似矩阵进行正交化处理,从而在降维时除去变量中的冗余信息,将信息集中到更少的投影方向上。然后,用SNMF方法来提取过程的潜变量,并定义新的监测指标来进行故障监测。使用核密度估计(KDE)方法来计算新定义的监测指标的控制上限。最后,将提出的基于SNMF的监测方法应用于TE过程来评估其监测性能,并与基于传统NMF和PCA的方法进行比较。仿真实验结果表明了所提出新方法的可行性。
- 王帆杨雅伟谭帅侍洪波
- 关键词：故障监测非负矩阵分解主元分析统计过程监控
- 一种基于多子空间划分的动态过程精细化监测方法
- 本发明公开一种基于多子空间划分的动态过程精细化监测方法，旨在考虑数据时序相关性差异以及过程变量服从不同分布的问题，并在此基础上实施基于高斯非高斯以及时序非时序子空间划分的动态过程精细化监测。本发明方法的主要核心首先在于根...
- 宋冰谢佳敏侍洪波陶阳谭帅
- 基于统计提升准则的注塑工艺参数优化被引量：2
- 2014年
- 为了同时改善生产平板型注塑制品时的总体收缩度和收缩均匀度,提出基于统计提升准则的注塑成型工艺参数的多目标优化方法,寻找平衡两个质量指标的优化设计.首先利用小规模的实验设计方法获得建模数据集,针对应用中存在的建模数据奇异点问题提出一种数据预处理方法,并依此分别建立两个指标的初始替代模型,用于代替优化过程中代价高昂的计算分析;随后依据Pareto统计提升准则寻找新的采样点加入建模数据集来重新建模,使寻优结果不断趋近真实的Pareto前沿.仿真结果表明,较常规的建模优化方法,本文提出的方法能使用较少的采样数据,显著地改善平板制品的收缩质量.对于HDPE材质的矩形制品,保压曲线先恒定后线性递减可以获得好的收缩均匀度,使用压力上限值恒定保压可以获得好的平均收缩度.
- 谭帅彭俊李闯
- 关键词：注塑成型多目标优化KRIGING模型
- 烧结球团在变径回转窑中的运动过程模拟被引量：2
- 2013年
- 针对球团矿链篦机-回转窑系统中考虑回转窑烧结固化过程结圈产生的变径,通过软件模拟出窑内温度分布情况,并由温度分布函数得出结圈物的情况,进而得出回转窑的变径函数,并对窑内球团流进行定量的受力分析,计算物料在变径情况下的动态休止角.结合物料运动特性,指出在结圈作用下,为了使球团处于滚落状态而均匀受热,回转窑转速不得低于0.5r/min.将变径函数和变径作用下动态休止角的轴向变化代入改进的料层厚度计算公式,分段计算出不同给料速率下的料层厚度分布,模拟出回转窑在固衡定转速下的料层厚度曲线,得出球团平均停留时间,计算结果与现场实际数据一致.
- 王建辉彭俊谭帅方晓柯
- 关键词：回转窑变径燃烧模拟
