基于最小路径覆盖算法的化工过程重要参数的识别

• 作者: 徐一凡 杨燕霞 王政 王芳 秦艳 贾小平
• 来源期刊: 现代化工
• 学科: 工学
• 关键词: 化工过程 复杂网络 目标控制 SRank算法 鲁棒性 最小路径覆盖算法
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术应用
• 页码范围: 202-206
• 页数: 5页
• 分类号: X92
• 字数: 3932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16606/j.cnki.issn 0253-4320.2019.04.047

摘要

将复杂网络的目标控制理论应用到化工过程系统重要参数的识别中,以SDG(signed directed graph)模型和复杂网络理论为基础构建化工过程的网络模型,然后利用LeaderRank和节点相似度算法(SRank算法)对网络节点重要性进行排序并基于此对网络进行鲁棒性分析选取目标节点,通过最小路径覆盖算法对网络进行目标控制分析,确定驱动节点并对它们进行重点监控.案例分析结果表明,该方法可行,对化工过程系统中重要参数的监测和安全控制具有一定的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾小平	青岛科技大学环境与安全工程学院	42	315	11.0	16.0
2	王政	青岛科技大学化工学院	22	68	5.0	8.0
3	王芳	青岛科技大学环境与安全工程学院	47	176	7.0	11.0
4	徐一凡	青岛科技大学化工学院	4	0	0.0	0.0
5	杨燕霞	青岛科技大学化工学院	4	0	0.0	0.0
6	秦艳	青岛科技大学化工学院	3	7	1.0	2.0