秦泗钊
- 作品数：12 被引量：261H指数：6
- 供职机构：南加州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术冶金工程矿业工程理学更多>>
- 基于数据和知识的工业过程监视及故障诊断综述被引量：70
- 2010年
- 从复杂工业过程所可能具有的过程特性及数据存取过程中引入的数据特性分析出发,综述了具有复杂数据特性的工业过程的多元统计监视方法,并分别讨论了基于数据和基于知识方法进行故障诊断的优势、进展、适用范围及二者结合的可能.最后探讨了这一领域中值得进一步研究的问题和可能的发展方向.
- 刘强柴天佑秦泗钊赵立杰
- 过程工业大数据建模研究展望被引量：91
- 2016年
- 人们对大数据的认识已从"3Vs"(Volume—大容量;Variety—多样性;Velocity—处理实时性)、"4Vs"("3Vs"与Value—价值)、到现今的"5Vs"("4Vs"与Veracity—真实性).在此背景下,首先分析过程工业大数据的"5Vs"特性;接下来,综述现有数据建模方法,并结合过程工业大数据特有性质(包括:多层面不规则采样性、多时空时间序列性、不真实数据混杂性)论述现有数据建模方法应用于工业大数据建模时的局限;最后,探讨过程工业大数据建模有待研究的问题,包括:1)多层面不规则采样数据的潜结构建模;2)用于事件发现、决策和因果分析的多时空时间序列数据建模;3)含有不真实数据的鲁棒建模;4)支持实时建模的大容量数据计算架构与方法.
- 刘强秦泗钊
- 工业运行大数据分析学前瞻
- 简介大数据基本要素、常规工业流程数据分析与故障诊断、以及面向大数据的流程数据分析学发展方向,包括:1.时间序列数据挖掘,2.机器学习技术与应用,3.以数据分析为核心的数据管理与计算系统结构。
- 秦泗钊
- 文献传递
- CPCA监视与知识诊断相结合的智能诊断
- 2009年
- 将多元统计分析技术与基于知识的故障诊断方法相结合,提出了一种过程智能监视与故障诊断方法.利用多元统计一致主元分析(CPCA)方法对过程异常工况进行监视,以找到故障发生区域及发生时段;针对故障发生区域,将CPCA方法得到的整体及局部的统计指标的定量信息、统计指标超限与否的定性信息以及得分及贡献率等综合信息提供给故障区域的基于知识的专家系统.从连退过程的应用可看出,该方法可检测出单变量监视难以检测的故障,并得到可靠的故障诊断结论.
- 刘强秦泗钊张颖伟柴天佑
- 关键词：故障诊断
- 联合指标独立成分分析在多变量过程故障诊断中的应用被引量：23
- 2013年
- 作为主成分分析(Principal component analysis,PCA)和因子分析(Factor analysis,FA)的扩展,独立成分分析(Independent component analysis,ICA)已经在多变量过程故障诊断中得到了很多的应用和发展.ICA的监测指标通常有三个(I2、I2e和SPE),使用起来不如一个指标方便,且分散了故障信息.本文利用三个指标的加权和,提出了两种联合的ICA监测指标.本文进一步对比分析了不同指标的统计意义和物理意义,并在仿真数据中验证了联合指标的优势,在TE过程中验证了其检测和诊断特性.
- 樊继聪王友清秦泗钊
- 关键词：故障诊断
- 基于多尺度PCA的工业过程故障预测
- 研究了同时含有隐含性能退化和输入故障的连续过程故障预测问题.假设退化过程变化缓慢,而输入故障突发且变化快速.基于多尺度主元分析模型,提出了一种针对性能退化过程的故障预测方法.首先对一段正常工况下的历史数据进行离散小波分解...
- 李钢秦泗钊周东华
- 关键词：故障预测
- 文献传递
- 基于动态建模与重构的列车轴承故障检测和定位被引量：10
- 2019年
- 列车运行时轴承故障的检测与定位对于列车运行安全与健康维护至关重要.现有的轴承故障报警系统主要是基于单一轴温变量的规则诊断,报警不及时.针对上述问题,本文结合运行于相似环境和速度的同车多轴轴温的相关性及轴温动态性,提出了一种数据驱动的基于多轴轴温动态潜结构的列车轴承故障检测与定位方法.首先,提出基于动态内在典型相关分析(Dynamic-inner canonical correlation analysis,DiCCA)的列车多轴轴温动态潜结构建模方法;其次,利用所建立的模型,提出基于DiCCA综合指标的列车轴承故障检测方法;在此基础上,提出基于DiCCA多向重构的列车轴承故障定位方法.利用某列车实际运行时的轴温数据进行验证,结果表明了所提方法的有效性.
- 刘强方彤董一凝秦泗钊
- 关键词：故障检测故障定位
- 基于时序图像深度学习的电熔镁炉异常工况诊断被引量：18
- 2019年
- 超高温电熔镁炉(Fused magnesium furnace, FMF)生产炉况监测困难,易发生欠烧异常工况,不仅造成产品质量下降,也直接危害生产安全与人员安全.现有的人工巡检方式实时性差,容易发生漏报和误报,甚至导致铁制炉壳烧透、烧漏.针对该问题,本文采用视频信号,利用电熔镁炉欠烧工况的时空特征,即在炉壳表面出现的局部不规则高亮区域的空间特征,以及该高亮区域随时间呈现出亮度增强、面积变大的时序特征,提出一种基于卷积循环神经网络(Convolutional recurrent neural network, CRNN)的电熔镁炉异常工况诊断新方法.该方法包括图像序列一致性变换和时序残差图像提取预处理、基于卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)的空间特征提取、基于循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)的时序特征提取、基于加权中值滤波的工况自动标记.最后采用实际的电熔镁炉炉壳的视频信号,进行了所提方法与现有的两种深度学习网络模型的实验比较研究,结果说明了所提方法的优越性.
- 吴高昌刘强柴天佑秦泗钊
- 关键词：电熔镁炉卷积神经网络循环神经网络
- CPCA监视与知识诊断相结合的智能诊断
- 将多元统计分析技术与基于知识的故障诊断方法相结合,提出了一种过程智能监视与故障诊断方法.利用多元统计一致主元分析(CPCA)方法对过程异常工况进行监视,以找到故障发生区域及发生时段;针对故障发生区域.将CPCA方法得到的...
- 刘强秦泗钊张颖伟柴天佑
- 关键词：故障诊断
- 文献传递
- 基于多尺度PCA的工业过程故障预测被引量：4
- 2009年
- 研究了同时含有隐含性能退化和输入故障的连续过程故障预测问题.假设退化过程变化缓慢,而输入故障突发且变化快速.基于多尺度主元分析模型,提出了一种针对性能退化过程的故障预测方法.首先对一段正常工况下的历史数据进行离散小波分解,对不同尺度下的小波系数建立相应的主成分分析模型.经过多层小波分解,性能退化过程会被低频系数模型检测到.然后用基于重构的方法估计退化程度,并用指数平滑方法对其进行预测,最后预测出系统剩余有效寿命(RUL).对CSTR的案例研究表明了该方法的有效性.
- 李钢秦泗钊周东华
- 关键词：故障预测
