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丁进良, 杨翠娥, 柴天佑
《工程（英文）》 2017年 第3卷 第2期 页码 183-187 doi: 10.1016/J.ENG.2017.02.015
在全球化的市场环境下，经济和环境的因素对复杂工业生产过程综合生产指标的优化提出了更高的要求，如提高生产效率、提高产品质量和产量，以及降低能源和资源的利用。本文简述了基于数据驱动的混合智能优化方法和技术在提高选矿过程全流程运行指标性能方面的最新进展。首先描述了选矿工业过程全流程综合指标优化问题，进而对涉及的数据驱动的优化方法进行总结。该全流程综合指标优化包含四个层次：综合生产指标优化(月综合生产指标)、日综合生产指标优化、运行指标优化和自动化系统设定值优化。最后，本文给出了选矿过程数据驱动优化的未来研究方向。
关键词： 数据驱动的优化方法 生产全流程的全局优化 选矿过程 勘查
多尺度材料与过程设计的数据驱动和机理混合建模方法 Perspective
周腾, Rafiqul Gani, Kai Sundmacher
《工程（英文）》 2021年 第7卷 第9期 页码 1231-1238 doi: 10.1016/j.eng.2020.12.022
数据驱动的加工过程异常诊断 Article
Y.C. Liang, S. Wang, W.D. Li, X. Lu
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第4期 页码 646-652 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.012
为了在计算机数控（CNC）加工过程中实现零缺陷生产，开发有效的异常检测诊断系统势在必行。然而，由于加工过程中机床和工装的动态条件限制，目前在工业生产中采用的相关诊断系统所能发挥的作用往往非常有限。为了解决这个问题，本文提出了一种全新的异常数据驱动的诊断系统。在该系统之中，我们持续收集随动态加工过程而产生的状态监测功率数据，并以此支持在线诊断分析。为了便于分析，我们设计了预处理机制对所监视的数据进行去噪、标准化以及校准。随后我们即从监控数据中提取关键特征，并定义阈值以识别异常。考虑到加工过程中机床和工装的动态条件，用于识别异常的阈值可以调整。我们还可以基于历史数据利用果蝇优化（FFO）算法优化阈值，以实现更准确的检测。通过实践验证，我们证明了该系统在工业应用中的有效性和巨大前景。
使用数据驱动模型优化抗体纯化策略 Article
刘松崧, Lazaros G. Papageorgiou
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第6期 页码 1077-1092 doi: 10.1016/j.eng.2019.10.011
本工作致力于抗体片段纯化过程的多尺度优化。优化了生产过程中的色谱决策，包括色谱柱的数量及其大小，每批的循环数以及操作流速。使用基于微型实验数据的制造规模模拟数据集，建立了以负载质量、流速和柱床高度为输入的色谱通量数据驱动模型。与其他方法相比，分段线性回归建模方法具有简单、预测精度高的优点。提出了两种混合整数非线性规划（MINLP）模型，结合数据驱动模型，以最小化每克抗体纯化过程的总成本。然后，使用线性化技术和多参数分解将这些MINLP模型重新构造为混合整数线性规划（MILP）模型。研究了两个具有不同色谱柱尺寸替代品的工业相关案例，以证明所提出模型的适用性。
基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法 Research Article
国强1,滕龙1,2,尹天祥3,郭云飞3,吴新良2,宋文明2
《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第11期 页码 1647-1656 doi: 10.1631/FITEE.2300348
大数据为材料研究创造新机遇——材料设计的机器学习方法与应用综述 Review
周腾, Zhen Song, Kai Sundmacher
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第6期 页码 1017-1026 doi: 10.1016/j.eng.2019.02.011
材料的发展在历史上是由人类的需求和欲望所驱动的，且在可预见的将来，这种情况应该会继续下去。新型功能材料是为目标属性或性能而定制的，这将是应对挑战的关键。从传统上讲，先进的材料都是通过经验或实验验证的方法发现的。因为现代实验和计算技术产生的大数据越来越容易获取，数据驱动或机器学习（ML）方法为发现和合理设计材料打开了新的蓝图。本文简要介绍了各种ML方法和相关的软件或工具。重点介绍了将ML方法应用于材料研究的主要思路和基本步骤。本文还总结了近期ML在多孔聚合材料、催化材料和含能材料的大规模筛选和优化设计中的重要应用。最后给出了结束语和展望。
机器学习和数据驱动算法在智慧发电系统中的应用——一种不确定性处理的视角 Review
孙立, Fengqi You
《工程（英文）》 2021年 第7卷 第9期 页码 1239-1247 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.020
由于人们对气候变化和环境保护的日益关注，智慧发电已成为常规火力发电厂和可再生能源系统经济安全运行的关键。面对日益增长的系统规模及其各种不确定性，传统的基于模型的第一定律方法已难以满足系统控制的要求。机器学习（ML）和数据驱动控制（DDC）技术的蓬勃发展为这些传统方法提供了一种替代方案。本文回顾了机器学习和数据驱动控制技术在发电系统监测、控制、优化和故障检测方面的典型应用，特别着重于揭示这些方法在评价、消除或耐受相关不确定性影响方面的作用。本文为智慧发电控制技术提供了一个从调节层到规划层的总体视角，分别从可见性、机动性、灵活性、经济性和安全性（简称“五性”）方面对机器学习和数据驱动控制技术的优势进行阐释。
张辉睿
《中国工程科学》 2015年 第17卷 第5期 页码 31-37
传统的可靠性验证试验由于一般在使用条件下进行，且只利用失效数据进行判定，往往需要大量的时间和费用。这对于高可靠长寿命船舶设备可靠性指标的验证是不可接受的。本文提出一种基于风险分析的可靠性指标加速验证方法，该方法利用退化数据进行分析，在试验风险可接受的条件下提前截止试验，得出验证结果。同时，利用高环境应力可以加速退化过程，进一步减少试验时间。本文具体给出了分析和计算提前截止试验和利用高应力进行试验产生的额外风险的方法，保证了验证结果的真实可靠。最后利用案例证实了该方法在减少验证试验时间上的有效性。
数据驱动的随机微分方程辨识 Article
王亚森, 方华臻, 金骏阳, 马贵君, 何心, 代星, 岳作功, 程骋, 张海涛, 浦栋麟, 伍冬睿, 袁烨, Jorge Gonçalves, Jürgen Kurths, 丁汉
《工程（英文）》 2022年 第17卷 第10期 页码 244-252 doi: 10.1016/j.eng.2022.02.007
随机微分方程（SDE）是一种广泛用于描述受不同来源噪声干扰的复杂过程或现象的数学模型。由于数据固有的强随机性和系统动力学的复杂性，控制系统的SDE的辨识通常是一个挑战。辨识SDE的现有参数化方法的实用性通常受到数据资源不足的限制。本研究提出了一种通过稀疏贝叶斯学习（SBL）技术从候选基函数空间中搜索简洁但物理必需的表示形式来辨识SDE的新框架。更重要的是，利用SBL的解析可处理性开发了一种可以通过少量数据来高效地构建辨识SDE的线性回归模型的方法。本文利用股票和石油价格、轴承变化和风速的真实数据，以及包括广义维纳（Wiener）过程和朗之万方程在内的著名随机动力系统的仿真数据，验证了所提出框架的有效性。
基于强化模糊认知图实现数据与知识协作的氟化铝添加量决策方法 Article
岳伟超, 桂卫华, 陈晓方, 曾朝晖, 谢永芳
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第6期 页码 1060-1076 doi: 10.1016/j.eng.2019.10.005
在铝电解过程中，添加氟化铝能降低电解质的初晶温度，从而提高电流效率。氟化铝添加量的决策是一项复杂的知识型工作，需要考虑许多相关的因素，在实际生产中主要依赖于人工经验。由于工艺人员的主观性以及铝电解槽的复杂性，基于知识或者基于数据的决策方法难以保证添加的准确性。现有的决策方法难以囊括复杂的因果关系。本文针对氟化铝添加量的决策提出了一种基于强化模糊认知图的数据与知识协作策略。在这种方法中，改进的模糊k均值和模糊决策树用于提取模糊规则，其中提取的规则用于修正专家提出的初始框架。同时，采用状态转移优化算法（STA）获取强化模糊认知图的权重。将提出的方法与已有方法进行对比，结果表明，强化模糊认知的收敛速度快于基于Hebbian学习方法、粒子群优化方法以及遗传算法。不仅如此，基于所提方法氟化铝添加量的决策准确率高于其他方法。因此，针对氟化铝添加量的决策，本文提出的方法是有效的。
一种基于数据驱动的浅海低频声源目标位置估计方法 Research Articles
孙显彬1,2,贾鑫明1,郑轶2,王振2
《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年 第22卷 第7期 页码 1020-1030 doi: 10.1631/FITEE.2000181
振动驱动的微型机器人非完整约束补偿的定位方法 Article
Kostas Vlachos, Dimitris Papadimitriou, Evangelos Papadopoulos
《工程（英文）》 2015年 第1卷 第1期 页码 66-72 doi: 10.15302/J-ENG-2015016
本文提出了一种微型移动机器人非完整约束补偿的定位方法，推导了相关公式并进行了实际操作。该移动机器人由两台振动型直流微型电机驱动。本文所描述的开环法和闭环法增加了微型机器人平台侧向净位移的能力，这是通过执行若干重复步骤来实现的，这些步骤与期望位置、速度和时间相关。仿真和试验结果验证了所述方法的有效性。
基于多智能体微分博弈的数据驱动协同一致控制 Research Article
石宇1,化永朝2,于江龙1,董希旺1,2,任章1
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第7期 页码 1043-1056 doi: 10.1631/FITEE.2200001
标题 作者 时间 类型 操作
数据驱动的随机微分方程辨识
王亚森, 方华臻, 金骏阳, 马贵君, 何心, 代星, 岳作功, 程骋, 张海涛, 浦栋麟, 伍冬睿, 袁烨, Jorge Gonçalves, Jürgen Kurths, 丁汉
期刊论文
京公网安备 11010502051620号
