蔡鑫
- 作品数：32 被引量：47H指数：4
- 供职机构：新疆大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程冶金工程动力工程及工程热物理更多>>
- 一种具有量化信息的直流微电网分布式事件触发控制方法
- 本发明公开了一种具有量化信息的直流微电网分布式事件触发控制方法。每个分布式电源通过自身信息(输出电压、电流百分比)与邻居信息(电流百分比)得到电流修正值、局部平均电压的估计值和电压修正值；在主控制的基础上引入二级控制，结...
- 蔡鑫王宝岩朱立卓南新元
- 基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测被引量：1
- 2018年
- 针对生物氧化槽进气量预测系统的开环调节、强时滞性、预测精度低等问题,提出一种基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测方法。通过多级氧化槽进气量时间序列数据建立氧化槽进气量状态空间模型,采用Kalman滤波算法进行预测数据和实测数据的动态融合,并对预测值及模型参数进行实时在线更新,由此构建基于动态数据驱动的生物氧化槽进气量预测模型框架。实验结果表明,与未考虑多级槽间相关性的传统方法相比,该预测框架能够对生物氧化槽进气量进行较准确的预测。
- 孙振华南新元蔡鑫
- 关键词：状态空间模型参数估计数据同化KALMAN滤波进气量
- 基于CBDAE和TCN-Transformer的工业传感器时间序列预测
- 2025年
- 在真实的工业物联网环境中,传感器信号常受外界噪声干扰,难以获取纯净数据,这影响了基于数据驱动的时间序列预测任务的准确性.为此,基于改进的对比盲去噪自编码器(Contrast Blind Denoising AutoEncoder,CBDAE)和TCN-Transformer网络,本文提出一种新型时间序列预测框架,称为MoCo-CBDAE-TCN-Transformer.该框架通过引入额外的动量编码器、动态队列和信息噪声对比估计正则化,增强了对时间序列数据动态特征的捕捉能力,并有效利用历史负样本信息.在无需噪声先验知识和传感器纯净数据的前提下,通过捕捉和对比时间相关性和噪声特征,实现传感器数据的盲去噪.去噪后的数据通过TCN-Transformer网络进行时间序列预测.TCN-Transformer网络结合残差连接和膨胀卷积的优势以及Transformer的注意力机制,显著提高了预测的准确性和效率.最后,在公开的四缸过程数据集上进行仿真验证,实验结果表明,与传统的去噪方法和时间序列预测模型相比,本文设计的模型能够获得更好的去噪效果和更高的预测精度,其实时处理能力适合部署在实际的工业环境中,为工业物联网中的数据处理和分析提供了一种有效的技术方案.
- 许涛南新元蔡鑫赵濮
- 关键词：TRANSFORMER
- 苹果叶片病害的分类方法、装置、终端、介质和程序产品
- 本发明公开了一种苹果叶片病害的分类方法、装置、终端、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：收集苹果叶片的图像数据作为样本，并进行预处理得到训练集和测试集；引入EnhancedCBAM注意力机制，构建改进的ConvNeXt...
- 高丙朋石天怡蔡鑫南新元孙盛康赵濮杨玲玲
- 生物氧化预处理过程中进气量预测智能集成模型的建立被引量：5
- 2016年
- 针对生物氧化预处理过程中进气量调节的时滞性以及传统离线预测存在的不足,提出一种基于最优加权的进气量智能集成预测模型。首先根据生物氧化预处理机制,建立氧化槽耗氧机制模型;然后根据预处理过程各变量建立基于在线支持向量机的智能预测模型;最后根据集成思想,采用最优加权法将上述2个单一模型加权集成,建立进气量智能集成预测模型。试验结果表明:该模型能够很好地在线预测氧化槽进气量,相比单一预测模型具有更高的预测精度,可满足工业生产在线优化控制要求。
- 蔡鑫南新元高丙朋陈星志
- 关键词：生物氧化进气量智能集成模型
- 基于多因素均衡动态分簇的WSN路由协议算法被引量：2
- 2024年
- 为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索(improved social network search, ISNS)算法优化模糊C均值聚类(fuzzy C-means, FCM)的多因素均衡动态分簇路由协议(multi-factor balanced dynamic clustering routing protocol, MD-LEACH)。首先,引入莱维飞行改进反向精英学习策略,以增强社交网络搜索算法的全局寻优能力;接着,使用ISNS优化模糊C均值聚类算法对网络节点动态均匀分簇,均衡网络负载;此外,在每个簇内,考虑簇内节点的能量因素和位置因素引入模糊推理,设计两种簇头选取模式,动态选举簇首,提高簇首质量。在稳定传输阶段,将单跳改为簇首之间的通信的方式,使用改进的蚁群算法寻找最优数据传输路径,提高能量效率。仿真结果表明,算法能够有效提高能量效率,平衡网络负载,延长网络生存期。
- 朱本科高丙朋蔡鑫
- 关键词：动态分簇模糊推理
- 基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的氧化槽温度状态估计方法
- 基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的氧化槽温度状态估计方法，构建氧化槽设备内部传热机理模型；初始化无迹卡尔曼滤波参数；引入容错噪声统计估计器以克服强噪声干扰产生的估计偏差问题；针对容错噪声统计估计器引起的滤波崩溃问题，引入LU...
- 南新元高丙朋蔡鑫夏斯博陈浩辉李海龙
- 基于BU-DDTW多阶段SPCA-PSD间歇过程故障监测
- 2025年
- 针对间歇过程中复杂的动态特性和多阶段特性导致故障监测精度低的问题,本文提出一种基于自底向上导数动态时间规整(BU-DDTW)的半正定稀疏主成分分析(SPCA-PSD)多阶段间歇过程故障监测方法。首先,利用encoder-decoder模型捕捉批处理后的时间序列动态特征。其次,结合BU-DDTW合并策略,衡量不同子序列之间的动态结构相似度,实现精准阶段划分。然后,通过SPCA-PSD方法引入稀疏性和半正定约束,精准识别表征各阶段特性的关键变量,构建多阶段故障监测模型。在青霉素补料分批发酵过程数据进行实验验证中,本文对6种不同故障类型的平均故障监测率达95.2%,显著优于其他方法,结果证明本文所提方法在间歇过程阶段划分的有效性,同时增强了多阶段故障监测模型的准确性和可解释性。
- 王震高丙朋蔡鑫祝景亮郭思旭
- 关键词：故障监测非线性动态性
- 药品库温度监测中分层分簇无线传感器网络实时数据融合策略研究
- 2025年
- 针对药品库中上层空间温度分布不均匀、环境温度信息采集中单传感器传输数据误差大、可靠性低可能导致实时监测效果不佳的问题,提出一种分层分簇无线传感器网络实时融合策略。该策略分为三层,其中在底层,利用改进的无迹卡尔曼滤波器对传感器采集的温度数据进行预处理;在中间层,每个簇头作为一个局部融合中心,通过并行快速对角阵权系数协方差交叉融合算法(PFDCI)对预处理的数据进行融合;在顶层的全局融合中心提出一种融合卷积神经网络和多策略天鹰算法优化改进极限学习机的网络结构处理局部融合数据,实现对药品库内环境温度的精准监测。仿真结果表明,该策略的局部融合算法与全局融合算法对测试样本的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.026℃、0.020℃、0.11%和0.016℃、0.013℃、0.07%,完全满足现场测量需求。经验证,该融合策略在保证数据融合的稳定性和准确性的同时,减少了外部干扰,提高了药品库环境温度监测的精确度。
- 朱本科高丙朋蔡鑫
- 关键词：温度监测无线传感器网络数据融合无迹卡尔曼滤波极限学习机
- 生物氧化预处理过程供氧系统能耗优化研 究
- 生物氧化预处理过程是处理高砷高硫难处理金矿石的主要工序,也是保证黄金提取率的关键环节。氧化槽的进气量直接影响矿浆与生物间的氧化效率,进而影响提金率。供氧系统作为主要能耗工序之一,在保证生物氧化提金工艺产品质量的前提下,利...
- 蔡鑫
- 关键词：供氧系统能耗优化
