项目名称: 基于数据驱动的多模态工业过程监控理论及应用

项目编号: No.61074079

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2011

项目学科: 轻工业、手工业

项目作者: 侍洪波

作者单位: 华东理工大学

项目金额: 10万元

中文摘要: 本项目利用基于数据驱动的过程监控方法,通过系统分析化工过程中生产数据的实际特征,深入研究了如何对实际过程进行更为精确有效的监控方法,并取得了一些具有创新性的研究成果。一方面为了提高单个模型对非线性生产过程的监控效果,针对连续过程和间歇过程的不同特点,发掘新的监控策略并设计新的监控指标,同时研究利用新的优化算法与建模方式来提高模型精度;另一方面针对复杂生产过程中多个运行模态频繁切换的实际情况,通过对过程数据局部信息进行分析并加以利用,并结合多模型融合策略,提出新颖的多模态过程监控方案。相关研究成果总结整理后已分别在国内外专业期刊、学术会议发表。

中文关键词: 过程监控;故障检测;多模态过程;数据驱动;智能优化

英文摘要: In this project, after a fully analysis about the characteristics of the operating data in chemical industry processes, we put great research effort on how to monitor the real process accurately and effectively by using data-based monitoring methods, and obtained several innovative results. On the one side, based on the difference of continuous process and batch process, some new monitoring objects and monitoring statistics were designed to increase the efficiency of the single monitoring model in the nonlinear process. Furthermore, several novel optimum algorithms and modeling manner were proposed to improve the model accuracy. On the other side, by applying the way of utilizing the local information and the way of integrating multiple models, some novel multimode monitoring strategies were proposed. The summary of relevant research works have already published or accepted by the domestic or international journals and academic conferences.

英文关键词: Process monitoring; Fault detection; Multimode process; Data-driven;Intelligent optimization

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

数字孪生模型构建理论及应用
专知会员服务
221+阅读 · 2022年4月19日
智能视频监控关键技术:行人再识别研究综述
专知会员服务
38+阅读 · 2021年12月30日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
专知会员服务
79+阅读 · 2021年2月16日
专知会员服务
94+阅读 · 2021年2月6日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
136+阅读 · 2020年12月10日
专知会员服务
103+阅读 · 2020年11月27日
工业人工智能的关键技术及其在预测性维护中的应用现状
专知会员服务
20+阅读 · 2020年10月4日
基于深度学习的多标签生成研究进展
专知会员服务
141+阅读 · 2020年4月25日
电子病历文本挖掘研究综述
专知
3+阅读 · 2021年3月27日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知
31+阅读 · 2020年12月10日
【APC】先进过程控制系统(APC: Advanced Process Control)
产业智能官
61+阅读 · 2020年7月12日
【综述】自动机器学习AutoML最新65页综述,带你了解最新进展
中国人工智能学会
48+阅读 · 2019年5月3日
视频大脑:视频内容理解的技术与应用
AI前线
13+阅读 · 2019年4月18日
生成对抗网络的研究进展与趋势
中国计算机学会
35+阅读 · 2018年11月14日
【数字孪生】一文读懂数字孪生的应用及意义
产业智能官
43+阅读 · 2018年9月28日
AI综述专栏|多模态学习研究进展综述
人工智能前沿讲习班
64+阅读 · 2018年7月13日
贝叶斯机器学习前沿进展
机器学习研究会
21+阅读 · 2018年1月21日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Table Enrichment System for Machine Learning
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
小贴士
相关VIP内容
数字孪生模型构建理论及应用
专知会员服务
221+阅读 · 2022年4月19日
智能视频监控关键技术:行人再识别研究综述
专知会员服务
38+阅读 · 2021年12月30日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
专知会员服务
79+阅读 · 2021年2月16日
专知会员服务
94+阅读 · 2021年2月6日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
136+阅读 · 2020年12月10日
专知会员服务
103+阅读 · 2020年11月27日
工业人工智能的关键技术及其在预测性维护中的应用现状
专知会员服务
20+阅读 · 2020年10月4日
基于深度学习的多标签生成研究进展
专知会员服务
141+阅读 · 2020年4月25日
相关资讯
电子病历文本挖掘研究综述
专知
3+阅读 · 2021年3月27日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知
31+阅读 · 2020年12月10日
【APC】先进过程控制系统(APC: Advanced Process Control)
产业智能官
61+阅读 · 2020年7月12日
【综述】自动机器学习AutoML最新65页综述,带你了解最新进展
中国人工智能学会
48+阅读 · 2019年5月3日
视频大脑:视频内容理解的技术与应用
AI前线
13+阅读 · 2019年4月18日
生成对抗网络的研究进展与趋势
中国计算机学会
35+阅读 · 2018年11月14日
【数字孪生】一文读懂数字孪生的应用及意义
产业智能官
43+阅读 · 2018年9月28日
AI综述专栏|多模态学习研究进展综述
人工智能前沿讲习班
64+阅读 · 2018年7月13日
贝叶斯机器学习前沿进展
机器学习研究会
21+阅读 · 2018年1月21日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员