【喜报】《自动化学报》发表文章入选第七届中国科协优秀科技论文

日期:2022-10-11 09:35

近日,中国科协公布了第七届中国科协优秀科技论文遴选计划入选论文名单。《自动化学报》发表的论文“数据和知识驱动的城市污水处理过程多目标优化控制”入选,这是学报自第一至第六届获奖之后的第9篇获奖论文。

本届入选的95篇论文是201811日以来发表在我国科技期刊上的优秀论文的代表。这些论文有的在基础研究前沿领域作出重要原始创新,对开拓和引领学科发展作出了重要贡献;有的在应用研究领域取得重要突破,破解重大工程技术难题,极大促进了技术创新和产业发展。 

韩红桂, 张琳琳, 伍小龙, 乔俊飞. 数据和知识驱动的城市污水处理过程多目标优化控制. 自动化学报, 2021, 47(11): 25382546 

城市污水处理过程优化控制是降低能耗的有效手段, 然而, 如何提高出水水质的同时降低能耗依然是当前城市污水处理过程面临的挑战. 围绕上述挑战, 文中提出了一种数据和知识驱动的多目标优化控制(Data-knowledge driven multiobjective optimal control, DK-MOC)方法. 首先, 建立了出水水质、能耗以及系统运行状态的表达关系, 获得了运行过程优化目标模型. 其次, 提出了一种基于知识迁徙学习的动态多目标粒子群优化算法, 实现了控制变量优化设定值的自适应求解. 最后, 将提出的DK-MOC应用于城市污水处理过程基准仿真模型1 (Benchmark simulation model No.1, BSM1). 结果表明该方法能够实时获取控制变量的优化设定值, 提高了出水水质, 并且有效降低了运行能耗.

论文简介:数据和知识驱动的城市污水处理过程多目标优化控制

 

历届入选中国科协优秀科技论文

 

  • 袁勇,王飞跃. 平行区块链: 概念、方法与内涵解析. 自动化学报, 2017, 43(10): 1703-1712 
  • 李力, 林懿伦, 曹东璞, 郑南宁, 王飞跃. 平行学习——机器学习的一个新型理论框架. 自动化学报, 2017, 43(1): 1-8 
  • 孙秋野, 胡旌伟, 杨凌霄, 张化光. 基于GAN技术的自能源混合建模与参数辨识方法. 自动化学报, 2018, 44(5): 901-914 
  • 沈燕飞, 李锦涛, 朱珍民, 张勇东, 代锋. 基于非局部相似模型的压缩感知图像恢复算法. 自动化学报, 2015, 41(2): 261-272
  • 汤健, 柴天佑, 丛秋梅, 苑明哲, 赵立杰, 刘卓, 余文. 基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量. 自动化学报, 2014, 40(9): 1853-1866
  • 陈晋音, 何辉豪. 基于密度的聚类中心自动确定的混合属性数据聚类算法研究. 自动化学报, 2015, 41(10): 1798-1813
  • 柴天佑. 复杂工业过程运行优化与反馈控制. 自动化学报, 2013, 39(11): 1744-1757
  • 陆汝钤, 张松懋. 从故事到动画片--全过程计算机辅助动画自动生成. 自动化学报, 2002, 28(03): 321-348