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公开(公告)号：CN101281395B
公开(公告)日：2011-07-06
申请号：CN200810011329.2
申请日：2008-05-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种钢铁企业彩涂机组生产作业系统的优化工艺方法，属于冶金工业领域，包括以下步骤：第一步：建立钢铁企业彩涂机组生产作业的数学模型；第二步：建立机组自身的工艺及运行约束条件；第三步：建立满足上述模型约束条件的彩涂机组初始可行生产作业计划；第四步：对彩涂机组的初始可行生产作业计划进行优化调整；第五步：由彩涂机组的生产自动控制系统执行最后所得到的优化生产作业计划。本发明的有益效果是，利用并行策略建立问题的数学模型，生成多个彩涂生产作业计划单元及其生产顺序，降低钢铁企业彩涂机组的生产成本，提高机组生产作业效率，提高彩涂板卷的质量。
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公开(公告)号：CN101281395A
公开(公告)日：2008-10-08
申请号：CN200810011329.2
申请日：2008-05-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种钢铁企业彩涂机组生产作业系统的优化工艺方法，属于冶金工业领域，包括以下步骤：第一步：建立钢铁企业彩涂机组生产作业的数学模型；第二步：建立机组自身的工艺及运行约束条件；第三步：建立满足上述模型约束条件的彩涂机组初始可行生产作业计划；第四步：对彩涂机组的初始可行生产作业计划进行优化调整；第五步：由彩涂机组的生产自动控制系统执行最后所得到的优化生产作业计划。本发明的有益效果是，利用并行策略建立问题的数学模型，生成多个彩涂生产作业计划单元及其生产顺序，降低钢铁企业彩涂机组的生产成本，提高机组生产作业效率，提高彩涂板卷的质量。
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公开(公告)号：CN119227782B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411709581.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 东北大学
IPC: G06N3/0985 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/006 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种基于多目标进化深度学习的连退带钢性能多指标预测方法，涉及钢铁企业冷轧生产控制过程的数据处理技术领域。将多目标进化算法应用到深度学习模型的超参数选择中，进一步提升在线检测方法的精度；同时，利用随机选择方式获得训练集，利用其在超参数空间中的搜索策略能快速获得深度学习模型的最优超参数组合，最终提高在线检测模型的泛化能力。本发明所提出的方法克服了传统基于人工经验的深度神经网络模型的不足以及实现多个性能指标的同时预测，实现深度学习模型的自主优化构建，以及带钢性能的多指标预测，能够帮助冷轧生产提高产品质量控制的水平。
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公开(公告)号：CN118837696B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411322537.X
申请日：2024-09-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请涉及电力系统中高压绝缘设备的安全监测技术领域，具体公开了一种开关柜放电故障检测方法及系统，该方法包括：单片机的模数转换模块读取霍斯通电桥电压，并将读取到的第一电压值发送至云端服务器，其中，所述霍斯通电桥设置于目标开关柜中，所述霍斯通电桥中包括臭氧传感器，当所述目标开关柜中出现放电故障时，所述臭氧传感器的阻值发生变化；所述云端服务器接收到所述第一电压值后，将所述第一电压值输入至预设臭氧浓度识别模型中，得到所述目标开关柜中的当前臭氧浓度值，并根据所述当前臭氧浓度值，确定所述目标开关柜是否发生放电故障。本申请实现了对目标开关柜放电故障的实时智能化检测，同时成本较低。
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公开(公告)号：CN118584066A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411073966.8
申请日：2024-08-07
Applicant: 东北大学
IPC: G01N33/00 , H04Q9/00 , G06F17/18 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种臭氧气体传感器的信号采集系统。其中系统包括臭氧气体传感器、信号转换器和中央控制器；信号转换器用于接收由臭氧气体传感器输出的输出信号，对输出信号进行模数转换得到待处理信号，并将待处理信号发往中央控制器；中央控制器用于持续接收待处理信号；判断每间隔预设时间段接收到的两个待处理信号间的信号电压差是否大于或等于预设电压阈值；并根据判断结果，选择不同的自适应系数计算卡尔曼增益，以通过卡尔曼滤波算法对待处理信号进行处理，使信号采集系统进入到滤波模式或信号跟踪模式，计算得到臭氧浓度信号。本申请提供的技术方案能显著提高对臭氧浓度信号的采集效果，提高采集到的臭氧浓度信号的信号质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110989522B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201911240174.4
申请日：2019-12-06
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及钢铁企业连续退火机组的自动控制技术领域，提供一种面向多钢卷的连退生产过程工艺参数优化设定方法，包括：建立面向多钢卷的连退生产过程工艺参数优化设定问题模型；基于自适应多目标多因子差分进化算法求解模型：首先初始化相关参数，将带钢的控制变量设定方案均作为个体并初始化种群；然后按照各变异算子的选择概率和交配策略生成子代种群，并更新子代种群中每个个体的技术因子；接着评价联合种群中的每个个体，留存适应度高的个体；最终将求解得到的多组控制变量设定方案提供给连退生产现场来指导生产。本发明能够利用不同优化任务间的信息交流对多个钢卷的生产过程工艺参数进行并行优化，提升了工艺参数优化设定的效率和效果。
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公开(公告)号：CN114371915A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210029767.1
申请日：2022-01-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分解策略的制造企业数据空间系统任务调度方法，涉及制造企业数据空间技术领域；从多目标视角出发，能够在最小化任务处理时间的同时实现系统计算资源的优化分配，以最小化任务完工时间和均衡系统负荷为目标，在保障用户满意度的基础上维护了系统的稳定性；通过将多目标调度任务通过分解策略分解为若干个多目标子问题，通过子种群个体间信息进行交流，采用合作方式同时进行求解，从而提高了算法的求解效率；采用双层染色体编码方式，保证生成的解均为可行解，有效避免了单目标算法中需要依赖人工经验为不同目标设置权重的短板，提升数据空间系统的性能并保障系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN108229072A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810137070.X
申请日：2018-02-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于数据解析的连退均热炉带钢张力在线测量方法，建立均热炉内各辊子处的带钢张力的机理模型，获取训练样本集；采用最小二乘支持向量机建立机理偏差率的估计模型；采用粒子群优化算法优化机理偏差率估计模型的模型参数；实时采集均热炉内带钢生产数据，将带钢生产数据输入带钢张力的机理模型，得到均热炉内各辊子处的带钢张力和均热炉出口张力；将实时采集的均热炉内带钢生产数据输入优化后的机理偏差率估计模型，得到机理模型偏差率的值；根据均热炉内各辊子处的带钢张力和均热炉出口张力，以及机理模型偏差率，预测均热炉内各辊子处的带钢张力和均热炉出口张力，在该方法实现了对中间辊子张力的计算，拥有较高的精度。
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公开(公告)号：CN103713604A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310730887.5
申请日：2013-12-26
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明属于石化工业的自动控制技术领域，特别涉及一种基于数据驱动的工业裂解炉实时操作优化与控制方法。本发明从基于数据驱动的离线预测模型库中选择该分类的相关预测模型作为当前裂解原料在线预测模型，利用该预测模型，根据当前工业裂解炉操作变量值得到乙烯和丙烯的预测收率，与在线分析仪获得的实时乙烯和丙烯收率进行比较，进行校正，建立多目标实时操作优化模型，模型的解是各操作变量组成的向量，利用校正后的预测模型得到各解所对应的乙烯和丙烯收率，使用多目标自适应遗传算法求解该模型，得到当前时刻各控制变量最优设定值，下发到集散控制系统执行。本发明提高裂解炉生产过程中的乙烯和丙烯收率，也能帮助提高乙烯厂的整体生产效率。
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公开(公告)号：CN101592945A
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200910010973.2
申请日：2009-04-01
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418 , B05D7/14
Abstract: 一种处理钢铁企业彩涂机组生产扰动的工艺方法，其特征在于先建立一个时间缝隙与侯选板卷之间的匹配模型，用全局优化的观点来同时修复所有的时间缝隙，将对由匹配模型所得到的新的生产作业方案进行可行性检查，并修复其中可能出现的不可行情况；最后，使用智能优化算法对可行的新生产作业方案进行改进。本发明还提出了一种专用于实施上述工艺方法的装置，它包括：生产扰动监控器1、TCP/IP网络2、企业数据服务器3、数据采集器4、数据处理器5、存储器6、优化处理器7、基于LCD的触摸屏显示器8和生产作业方案上传器9。采用本发明可以快速响应并有效处理钢铁企业彩涂机组的生产扰动，从而更好地保证了生产的连续性，提高机组的生产作业效率，也降低了生产成本，具备较大的经济价值。
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