张海刚
- 作品数：7 被引量：26H指数：4
- 供职机构：北京科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：冶金工程电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于全局优化支持向量机的多类别高炉故障诊断被引量：4
- 2017年
- 针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求,提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先,采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化;然后,利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理;最后,构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明,通过对故障训练样本有意义地分割重组,用较少的最小二乘支持向量机分类器,得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性.
- 张海刚张森尹怡欣
- 关键词：高炉故障诊断最小二乘分析支持向量机全局优化
- 高炉料面特征提取与聚类分析被引量：4
- 2017年
- 布料是高炉上部调节的主要方式,料面形状特征是指导高炉工长做出下一次布料决策的重要依据.本文通过分析高炉雷达实测料面数据,结合专家经验,提出了一种料面特征定义和提取的方法,提取出了能够表征料面形状的6个特征;然后将谱聚类算法引入到料面特征数据的聚类中,建立了料面特征模型库;最后将新的料面特征与模型库数据匹配,为后续高炉布料控制奠定研究基础.在仿真结果中采用真实高炉生产数据,验证了料面特征提取方法的有效性.仿真结果表明谱聚类算法相比传统的K-mean和模糊C均值聚类算法,具有收敛速度快,聚类性能高等特点,能够准确有效地建立料面特征模型库.
- 张海刚张森尹怡欣张晓娟
- 关键词：高炉料面特征提取谱聚类
- 基于极限学习机的铝电解阳极效应预报
- 在基于极限学习机的基础上,建立了电解槽电阻预报模型.考虑到现场复杂的运行工况,所采集的数据往往包含异常点.异常点的存在常常会影响极限学习机的性能,甚至会损坏建立的模型.为此本文改进了传统的极限学习机算法,提出了针对异常数...
- 张海刚张森曹斌
- 关键词：阳极效应分布式测量极限学习机
- 文献传递
- 面向指标优化的高炉料面建模与布料研究
- 钢铁工业是我国国民经济的支柱产业,同时也是高耗能和高排放产业;高炉炼铁能耗和排放占其主要部分。《钢铁工业“十三五”发展规划》强调加快资源节约型、环境友好型的钢铁企业建设,积极研发和推广使用节能减排和低碳技术。依此背景,实...
- 张海刚
- 关键词：高炉布料
- 文献传递
- 基于雷达数据的高炉料面聚类分析
- 在高炉炼铁过程中,布料控制是高炉上部调剂的一个重要手段.合理的料面分布可以确保高炉的稳定运行,进而达到节能减排的目的.基于高炉雷达采集的六维数据对料面进行聚类分析,建立标准料线数据库,从而为后续的专家系统或者案例分析提供...
- 关心尹怡欣张海刚
- 关键词：炼铁高炉布料控制聚类分析雷达数据
- 文献传递
- 基于分布参数模型的高炉炉温预测被引量：5
- 2014年
- 高炉炉温的高低直接影响了高炉的生产稳定性以及炼铁过程中的低能耗、高质量等性能指标.本文采用分布参数系统思想建立了偏微分方程预测控制模型.首先,使用普通最小二乘方法分两种不同方案对模型进行参数估计并对他们的仿真结果进行比较分析,然后,使用易适应的参数估计方法(flexibleleast squaremethod,FLS)对模型进行变系数估计处理.此方法能够体现系数的时变性,提高模型的准确度.最后,从仿真效果图中展示了本方法对硅含量预报的结果无论在命中率上还是精确度上的优势和有效性.
- 陈明尹怡欣祝乔张海刚
- 关键词：高炉炉温分布参数偏微分方程
- 基于定子电流监控的轴承故障在线监测被引量：9
- 2015年
- 随着自动化技术的增长,对感应电动机内部滚动轴承的状态监控得到了飞速发展.很多优秀的技术手段被运用到轴承故障的在线监测上,然而还存在着两点不足:1)提取的故障信号不够准确;2)无法满足在线的需求.本文在基于定子电流监测的基础上,提出了一种新型的轴承故障在线诊断方法.为了能够从电流频谱中提取更加准确的信息,作者将改进了的时域平均方法(time domain average method,TDA)运用到故障信号的隔离中.另一方面,极限学习机(extreme learning machine,ELM)在分类问题上表现出良好的泛化性能,它快速的训练速度能够保证在线故障监测的实施.文章最后考虑了3种电机运行状态,仿真结果均证明了此方法的有效性和稳定性.
- 张海刚尹怡欣祝乔杨永亮
- 关键词：轴承故障故障诊断信号分析
