由于現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境及測(cè)量技術(shù)的制約,工業(yè)測(cè)量過程中會(huì)出現(xiàn)關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)缺失或失真現(xiàn)象。為了解決這一問題,將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于參數(shù)測(cè)量過程中,實(shí)現(xiàn)對(duì)缺失數(shù)據(jù)集的補(bǔ)全和失真數(shù)據(jù)的修復(fù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)缺失數(shù)據(jù)集的深層次挖掘和應(yīng)用。以溫度為例,作為燃燒過程中的重要參數(shù),溫度信息直接反映了燃燒狀態(tài),完整準(zhǔn)確的溫度測(cè)量信息對(duì)燃燒設(shè)備運(yùn)行控制有著深遠(yuǎn)的意義。針對(duì)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)不完整的情況,使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的主成分分析（PCA）算法迭代恢復(fù)缺失數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征提取,結(jié)合少量溫度測(cè)量數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)重建燃燒溫度分布。通過理論分析,確定重建算法的可行性。將重建算法應(yīng)用于燃?xì)馊紵抡婺Ｐ蜏囟确植贾亟üぷ鳌＝Y(jié)果表明,該方法能夠準(zhǔn)確地補(bǔ)全溫度信息,快速實(shí)現(xiàn)溫度分布重建,為解決工業(yè)參數(shù)測(cè)量中的數(shù)據(jù)缺失及數(shù)據(jù)失真問題提供一種新思路。 

【文章來(lái)源】：自動(dòng)化儀表. 2020,41(01)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 主成分分析算法
2 重建算法
    2.1 基于PCA及完整數(shù)據(jù)集的溫度分布重建算法
    2.2 基于PCA及缺失數(shù)據(jù)集的溫度分布重建算法
    2.3 重建結(jié)果誤差分析算法
3 數(shù)值仿真模型
    3.1 幾何模型
    3.2 計(jì)算模型
    3.3 仿真工況設(shè)定
4 重建結(jié)果分析
    4.1 完整數(shù)據(jù)重建分析
    4.2 數(shù)據(jù)補(bǔ)全重建分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于PCA模式和顏色特征的鋼軌表面缺陷視覺顯著性檢測(cè)[J]. 王姮,王曼,張華,劉桂華.  自動(dòng)化儀表. 2017(01)
[2]一種基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PCA人臉識(shí)別算法[J]. 李康順,李凱,張文生.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2014(01)
[3]基于相干函數(shù)矩陣的風(fēng)場(chǎng)本征正交分解[J]. 胡亮,顧明,李黎.  振動(dòng)工程學(xué)報(bào). 2010(01)
[4]溫度測(cè)量技術(shù)的最新動(dòng)態(tài)及特殊與實(shí)用測(cè)溫技術(shù)[J]. 王魁漢,李友,王柏忠.  自動(dòng)化儀表. 2001(08)

碩士論文
[1]基于聲光融合法的氣體濃度與溫度場(chǎng)重建研究[D]. 宋偉.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[2]基于PCA的人臉識(shí)別研究[D]. 黃泉龍.西安電子科技大學(xué) 2012
[3]可調(diào)諧激光半導(dǎo)體吸收光譜技術(shù)應(yīng)用于火焰中氣體濃度和溫度二維分布重建的研究[D]. 姜治深.浙江大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3629632