公开(公告)号：CN112229624A

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：CN202011062714.7

申请日：2020-09-30

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 代伟 ,  王聪 ,  张道明 ,  彭勇 ,  夏振兴 ,  杨春雨 ,  缪燕子

IPC: G01M13/003

Abstract: 本发明公开了一种基于低偏差随机配置网络的气动调节阀故障诊断方法，采用动态内部主成分分析与经典主成分分析方法进行特征提取，通过低偏差随机配置网络模型进行故障诊断。本发明不仅实现了气动调节阀的故障诊断且具有较高的诊断准确率，有效避免阀门带故障运行；而且方法的通用性好，无需熟悉阀门机理与繁杂的经验知识即可完成故障诊断；一般的操作人员均可掌握，提高了气动调节阀故障诊断的自动化和智能化程度。

公开(公告)号：CN109084971B

公开(公告)日：2019-11-08

申请号：CN201810817801.5

申请日：2018-07-23

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 周林娜 ,  蒿纪星 ,  陈黎明 ,  杨春雨 ,  张道明 ,  王众 ,  刘金浩 ,  沈乐萍 ,  赵建国 ,  汪芸

IPC: G01M13/003 ,  G01M3/28

Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化的气动调节阀故障诊断方法，通过采用自适应变异的粒子群算法离线优化诊断专家系统步骤及在线故障诊断步骤，不仅实现气动调节阀故障自诊断的基础上提高了故障诊断的准确率，尤其减少了故障漏诊率，避免阀门故障运行；而且通用性较好；一般操作人员均可掌握，提高了气动调节阀故障诊断的自动化和智能化程度。

公开(公告)号：CN109084971A

公开(公告)日：2018-12-25

申请号：CN201810817801.5

申请日：2018-07-23

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 周林娜 ,  蒿纪星 ,  陈黎明 ,  杨春雨 ,  张道明 ,  王众 ,  刘金浩 ,  沈乐萍 ,  赵建国 ,  汪芸

IPC: G01M13/00 ,  G01M3/28

Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化的气动调节阀故障诊断方法，通过采用自适应变异的粒子群算法离线优化诊断专家系统步骤及在线故障诊断步骤，不仅实现气动调节阀故障自诊断的基础上提高了故障诊断的准确率，尤其减少了故障漏诊率，避免阀门故障运行；而且通用性较好；一般操作人员均可掌握，提高了气动调节阀故障诊断的自动化和智能化程度。

公开(公告)号：CN117007302B

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202210424154.8

申请日：2022-04-21

Applicant: 中国矿业大学 ,  江苏锐策智能科技有限公司

Inventor： 代伟 ,  黄金昊 ,  王殿辉 ,  杨春雨 ,  张道明

IPC: G01M13/003 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于云理论的气动调节阀故障诊断系统，包括故障信号采集模块、云特征提取模块、动态特征提取模块、故障特征融合模块、云化采样模块、基模型训练模块、集成决策诊断模块，基于上述模块，本发明统计相同测试样本下各增量式随机权神经网络基模型的诊断结果，取诊断结果的众数作为集成模型的最终诊断结果。本发明不仅以较高的诊断准确率实现了对气动调节阀的故障诊断，有效避免了阀门带故障运行；而且考虑到在实际应用中阀门故障数据匮乏的问题，通过构造样本和集成的方法解决了模型在小样本数据下诊断精度不高的问题。除此之外，本发明无需熟悉阀门机理与繁杂的经验知识即可完成故障诊断，具有较好的实用性。

公开(公告)号：CN116992260B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202210425403.5

申请日：2022-04-21

Applicant: 中国矿业大学 ,  江苏锐策智能科技有限公司

Inventor： 代伟 ,  黄金昊 ,  周鑫宇 ,  王殿辉 ,  杨春雨 ,  张道明

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2135 ,  G01M13/003 ,  G06F18/15

Abstract: 本发明公开了一种基于云理论的气动调节阀故障诊断方法，本发明采用云模型理论与动态内部主成分分析方法分别进行特征提取并融合，提出一种基于云化采样的集成随机配置网络模型进行故障诊断。本发明不仅以较高的诊断准确率实现了对气动调节阀的故障诊断，有效避免了阀门带故障运行；而且考虑到在实际应用中阀门故障数据匮乏的问题，通过构造样本和集成的方法解决了模型在小样本数据下诊断精度不高的问题。除此之外，本发明无需熟悉阀门机理与繁杂的经验知识即可完成故障诊断，具有较好的实用性。

公开(公告)号：CN108388218B

公开(公告)日：2020-06-19

申请号：CN201810126743.1

申请日：2018-02-08

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  沈建 ,  王洁 ,  程相 ,  张道明 ,  常俊林

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开一种基于潜变量过程迁移模型的修正自适应批次过程优化方法，包括：获取旧批次过程、新批次过程的输入数据和输出数据；根据旧批次过程、新批次过程的输入输出数据建立潜变量过程迁移模型；在以新批次过程进行生产时，根据潜变量过程迁移模型和当前批次的最优输入数据获取当前批次的预测输出数据，并根据潜变量过程迁移模型和当前批次的输入数据获取下一批次的最优输入数据；根据当前批次的最优输入数据和实际输出数据对潜变量过程迁移模型进行更新；根据新批次过程中多个批次的预测输出数据和实际输出数据判断新批次过程的稳定性是否满足要求；如果新批次过程的稳定性满足要求，则对旧批次过程的输入数据和输出数据进行部分数据的剔除。