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叶亮亮

作品数：8 被引量：7H指数：1
供职机构：北京化工大学更多>>
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北京市自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学一般工业技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇一般工业技术
  • 1篇理学

主题

  • 5篇故障预测
  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 3篇人工神经
  • 3篇人工神经网络
  • 3篇网络
  • 3篇工神经网络
  • 3篇ELM
  • 3篇人工神经网
  • 2篇学习机
  • 2篇压缩感知
  • 2篇乙烯
  • 2篇乙烯产品
  • 2篇智能检测
  • 2篇时延
  • 2篇收率
  • 2篇算法复杂度
  • 2篇特征提取
  • 2篇聚乙烯
  • 2篇聚乙烯产品

机构

  • 8篇北京化工大学

作者

  • 8篇叶亮亮
  • 7篇徐圆
  • 7篇朱群雄
  • 6篇耿志强
  • 4篇刘莹
  • 2篇史晟辉
  • 2篇林晓勇
  • 2篇李芳
  • 2篇贺彦林
  • 2篇王晓
  • 2篇曹健
  • 2篇彭荻

传媒

  • 1篇控制与决策

年份

  • 2篇2017
  • 2篇2016
  • 3篇2015
  • 1篇2013
共 8 条 记 录，以下是 1-8
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排序方式：
一种基于压缩感知和DROS‑ELM的非线性过程工业故障预测及识别方法
本发明提供了一种高性能的非线性过程工业故障预测及识别方法，克服复杂工业系统非线性生产过程缺乏在线故障预测及识别的困难，将压缩感知和人工神经网络应用于工业领域，分别构建基于压缩感知特征提取和动态反馈OS‑ELM神经网络(D...
徐圆叶亮亮朱群雄耿志强周子茜米川黄兵明刘莹卢玉帅申生奇
文献传递
基于动态记忆反馈的改进ELM故障预测方法应用研究被引量：6
2015年
随着工业系统复杂性的逐步增加,对故障预测的实时性和准确性提出了更高的要求.对此,提出一种基于动态记忆反馈的改进ELM神经网络模型进行故障预测.此模型在结构上增加了反馈层用于记忆隐含层输出,并从反馈层记忆的信息中提取数据变化趋势特征,从而动态更新反馈层的输出权值.通过对非线性动态系统的下一时刻输出进行预测,并对预测输出进行诊断,达到故障预测的目的.通过人工数据Sinc验证和TE过程实例应用表明了所提出方法具有预测精度高、动态适应能力强等优点,对非线性时序系统具有较好的预测能力.
徐圆叶亮亮朱群雄
关键词：极限学习机动态递归故障预测
一种基于新型FDE-ELM和时延EFSM的非线性过程工业故障预测方法
本发明提供了一种用于非线性过程工业的故障预测和推理方法，所述方法包括：数据预处理过程，时延扩展有限状态机EFSM模型构建过程，基于反馈差分优化极限学习机FDE-ELM的变量预测过程和基于时延EFSM的故障推理过程：该发明...
徐圆周子茜朱群雄曹健王晓耿志强卢玉帅叶亮亮刘莹陈彦京
高密度聚乙烯串级聚合反应过程智能检测与收率优化方法
针对高密度聚乙烯（HDPE）串级聚合反应过程工艺复杂、关键质量变量在线测量困难、生产过程操作成本高等问题，本发明采用数据校正、数据挖掘技术开展数据预处理，从生产与分析数据中寻找规律；采用人工神经网络技术，建立智能软测量仪...
徐圆朱群雄彭荻陈彦京贺彦林叶亮亮耿志强林晓勇李芳史晟辉
文献传递
高密度聚乙烯串级聚合反应过程智能检测与收率优化方法
针对高密度聚乙烯（HDPE）串级聚合反应过程工艺复杂、关键质量变量在线测量困难、生产过程操作成本高等问题，本发明采用数据校正、数据挖掘技术开展数据预处理，从生产与分析数据中寻找规律；采用人工神经网络技术，建立智能软测量仪...
徐圆朱群雄彭荻陈彦京贺彦林叶亮亮耿志强林晓勇李芳史晟辉
文献传递
一种基于新型FDE‑ELM和时延EFSM的非线性过程工业故障预测方法
本发明采本发明提供了一种用于非线性过程工业的故障预测和推理方法，所述方法包括：数据预处理过程，时延时延扩展有限状态机EFSM模型构建过程，基于反馈差分优化极限学习机FDE‑ELM的变量预测过程和基于时延EFSM的故障推理...
徐圆周子茜朱群雄曹健王晓耿志强卢玉帅叶亮亮刘莹陈彦京
文献传递
一种基于压缩感知和DROS-ELM的非线性过程工业故障预测及识别方法
一种基于压缩感知和DROS-ELM的非线性过程工业故障预测及识别方法。本发明提供了一种高性能的非线性过程工业故障预测及识别方法，克服复杂工业系统非线性生产过程缺乏在线故障预测及识别的困难，将压缩感知和人工神经网络应用于工...
徐圆叶亮亮朱群雄耿志强周子茜米川黄兵明刘莹卢玉帅申生奇
基于改进极限学习机的复杂工业过程故障预测方法应用研究
现代工业生产技术发展迅速，对生产要求也逐步提高，生产系统也逐渐向大规模化、复杂化、智能化和数字化发展。生产设备之间互相关联，耦合度高，使得复杂系统故障特征呈现不确定性、非线性等特征。为了确保复杂工业系统正常进行，除了基于...
叶亮亮
关键词：故障预测特征提取极限学习机
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