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宋冰: 作品数：44 被引量：75H指数：5; 供职机构：华东理工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金上海市青年科技启明星计划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环境科学与工程历史地理更多>>

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基于KVAE-OCCA的质量相关故障检测方法及应用被引量：2: 2022年; 为了解决非线性过程质量相关故障检测问题,提出了一种名为关键变量自编码器-正交典型相关分析(KVAE-OCCA)的方法。首先,为了挑选出与质量变量具有相关性的过程变量,计算过程变量和质量变量的互信息,选择具有较大互信息的过程变量。然后,利用自编码器对选择出的过程变量进行无监督学习,实现特征提取和降维。其次,利用正交典型相关分析方法建立质量相关故障检测模型,通过对系数矩阵奇异值分解得到质量相关和无关投影矩阵,构建统计量并估计控制限。最后,将提出的方法在典型测试案例上进行测试,以说明所提方法的有效性。; 金雨婷侍洪波吕晓龙谭帅宋冰; 关键词：故障检测

多SVDD模型的多模态过程监控方法被引量：9: 2015年; 现代工业过程往往具有多个运行模态,并且单一模态中的变量服从高斯与非高斯混合的复杂数据分布。针对多模态与复杂数据分布问题,基于局部离群概率(local outlier probability,LOOP)算法与支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)算法,提出了一种名为MSVDD(multiple support vector data description,MSVDD)的多模态过程监控方法。首先,考虑到不同模态之间存在差异,利用差分策略以及局部离群概率算法对多模态数据进行聚类。其次,在每个单一模态下分别建立SVDD模型。然后,通过计算测试样本对每个单一模态的离群概率选择合适的模型进行过程监控。最后,在Tennessee Eastman(TE)平台上进行仿真测试以验证提出方法的可行性与有效性。; 杨雅伟宋冰侍洪波; 关键词：多模态支持向量数据描述

基于不同故障传播路径差异化的故障诊断方法: 2025年; 针对工业过程中故障发生源与故障信息在传播过程中的差异性问题,提出了一种基于不同故障传播路径差异化(Fault propagation path-aware network,FPPAN)的故障诊断方法.该方法分别从故障源邻域信息关系和故障信息传播两个角度出发,设计了基于k近邻筛选(k-nearest-neighbor,k-NN)和基于剪枝的k跳可达路径选择(Pruning-based k-hop reachable path selection,k-PHop)的两种故障源图的构建方式,构建“故障源图”.从故障在变量间的差异化表现着手,将基于特征的分类问题转换为基于结构关系的图匹配问题,利用该结构化信息优化过程特征,提升模型故障诊断性能.最后,通过田纳西−伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程和某海底盾构掘进施工过程进行仿真验证,实验结果证明了所提方法的有效性.; 谭帅王一帆姜庆超侍洪波宋冰; 关键词：故障诊断

一种基于MW-OCCA的质量相关早期故障检测方法: 本发明公开一种基于MW‑OCCA的质量相关早期故障检测方法，针对早期故障的幅值较小的问题，利用移动时间窗方法，对故障数据和正常数据之间的误差进行累积，增大故障数据和正常数据之间差距，达到放大早期故障的效果，并在此基础上建...; 宋冰金雨婷侍洪波陶阳谭帅

基于VAE-OCCA的质量相关故障检测方法研究被引量：4: 2023年; 由于闭环反馈系统的存在,并不是所有故障均会导致质量发生恶化。质量变量通常难以获得或具有一定的延迟,传统的无监督方法不能在检测过程是否正常的同时判断故障对质量的影响。典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是一种经典的有监督方法,可以考虑输入输出间的关系,已被用于质量相关故障检测。然而,过程数据存在着维度高、非线性等问题,流程系统的复杂性使得CCA对于隐藏特征的捕获更具挑战性。提出了一种变分自编码器-正交典型相关分析(variational automatic encoder-orthogonal CCA,VAE-OCCA)方法。首先,利用变分自编码器对输入数据进行无监督自适应学习,实现对高维非线性过程变量的特征提取;进而,基于典型相关分析方法考虑输入输出关系,利用得到的相关系数矩阵进行奇异值分解建立质量相关和质量无关监测统计量;最后,通过工业案例测试说明提出方法的有效性及优越性。; 宋冰郑城风侍洪波陶阳谭帅; 关键词：故障检测

一种基于多子空间正交典型相关分析的过程监测方法: 本发明公开一种基于多子空间正交典型相关分析的过程监测方法，旨在考虑采样数据时间序列相关性的基础上，提取采样数据的质量相关信息和质量不相关信息，以在此基础上实时过程监测。具体来讲，本发明首先将原始信息空间划分为四个不同的子...; 宋冰王炯侍洪波陶阳谭帅张天清

一种基于一维卷积-堆叠自编码器的软测量模型构建方法: 本发明公开一种新的基于一维卷积‑堆叠自编码器的软测量方法，旨在针对高维带噪数据，研究构建软测量模型。本发明方法的主要核心是构建引入一维卷积的自动编码器(AE)模块，去除池化层并使用双步长的卷积层。将多个模块堆叠组成堆叠自...; 宋冰周奕辰侍洪波时运郑城风宋易盟

基于自上而下注意力机制的零样本目标检测被引量：1: 2024年; 由于可见类和未见类目标数据分布的差异性,目前基于映射迁移策略的零样本目标检测算法在测试时容易偏向可见类别的目标,且因为不同类别在属性上的相似性,特征分布比较混乱。本文提出一种新的零样本目标检测框架,利用所设计的先验知识提取模块和自上而下注意力机制模块,为检测过程提供任务导向,引导模型在训练期间关注出现的未见类特征,提高模型对不同数据分布的判别性;还设计了一种新的对比约束以提高特征之间的聚类能力;在MSCOCO标准数据集上进行了大量实验。结果表明,该模型在标准和广义零样本目标检测任务上都取得了显著效果。; 齐鑫伟侍洪波宋冰陶阳; 关键词：计算机视觉目标检测

决策树分类算法的预剪枝与优化被引量：11: 2023年; 决策树分类算法是1种直观、有效的分类算法。针对影响决策树算法分类效果的2个重要因素———属性选择度量及预剪枝参数,对算法进行优化。以澳大利亚某地降水预测为实例,搭建迭代二叉树3代(ID3)及分类与回归树(CART)模型并对其进行优化。通过数据预处理及预剪枝操作,改进了算法,有效防止了过拟合,提高了决策树的分类性能。基于交叉检验方法优化了2种模型的参数,提高了预测精度。性能对比结果表明,基于基尼指数构建的决策树精度更高。针对该决策树,在优化后的参数附近构建三维网络搜索最优参数,达到了更高的预测准确率。; 郑力嘉宋冰; 关键词：决策树信息增益基尼指数

一种基于差分-慢特征分析以及差分-正交相关分析的动态质量相关监测方法: 本发明公开一种基于差分‑慢特征分析以及差分‑正交相关分析的动态质量相关监测方法，旨在针对质量相关与质量无关的故障数据，引入数据的动态特征，研究质量相关故障检测模型的构建方式。本发明的主要核心是利用过程数据变量自身的时间相...; 宋冰宋敬儒宋易盟侍洪波张兴家黄春瑶张俊帅张潆文陶阳谭帅

宋冰

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