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公开(公告)号：CN116756531B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311063840.8
申请日：2023-08-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0455 , G06F17/10 , G06F18/22 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种面向模型交互联动的带钢热连轧过程监控方法和装置，包括：获取历史带钢热连轧过程数据；将大规模带钢热连轧过程划分为若干子块；利用可解释性自编码器提取历史带钢热连轧过程数据的关键潜变量信息，得到力学性能导向下各子块的数据演化特征；将上一子块提取的数据演化特征传递到下一子块中，利用趋势分析法得到上一子块对下一子块的不规则约束参数；将根据所述不规则约束参数得到的不规则约束项和可解释性自编码器相结合，得到表征子块间交互联动的过程监控模型；将在线阶段待监控的过程数据输入到所述过程监控模型中，得到各子块监控结果，并通过贝叶斯融合得到全局过程监控结果。本发明能有效提升模型的监控性能。
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公开(公告)号：CN115841004B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310158468.2
申请日：2023-02-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及工业过程性能预测技术领域，特别是指一种基于多维数据的带钢热轧过程力学性能软测量方法及装置。方法包括：构建带钢力学性能预测模型；其中，带钢力学性能预测模型为结合CBGRU模块构建基于DA‑CBGRU的Seq2Seq模型，CBGRU模块基于CNN特征提取层和BiGRU模块构建；获取带钢热轧过程的原始工况数据集；对原始工况数据集进行数据预处理，将预处理后的数据作为待筛选数据集；结合XGBoost算法和带钢机理知识，对待筛选数据集进行辅助变量选择，得到辅助变量数据集；构建实体嵌入层，将预设的多维数据转化成预设输入形式，将转化后的多维数据与辅助变量数据集合并，得到输入数据集；将输入数据集输入到带钢力学性能预测模型中，实现对带钢力学性能的预测。
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公开(公告)号：CN114643598A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210517157.6
申请日：2022-05-13
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于多信息融合的机械臂末端位置估计方法，属于机械臂位姿测量技术领域。所述方法包括：确定靶标；将视觉传感器安装在机械臂的末端，并铺设靶标，通过视觉传感器对铺设的靶标进行位姿检测，以标定视觉传感器与机械臂末端空间位置关系；基于标定的视觉传感器与机械臂末端空间位置关系，得到基于视觉传感器估计的机械臂末端位置；保证视觉传感器采集的图像数据和机械臂反馈数据在空域和时域的一致性的情况下，采用多速率卡尔曼滤波进行数据融合，得到融合后的机械臂末端位置信息。采用本发明，能够提高机械臂末端位置估计精度。
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公开(公告)号：CN114077876B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210057410.4
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种带钢热连轧多模态过程监测方法及装置，涉及工业过程监测技术领域。包括：利用获取的带钢热连轧过程数据训练HDP‑HSMM‑KECA模型，得到各模态下控制限以及全局控制限；将测试数据输入到训练好的HDP‑HSMM子模型，得到测试数据的对应模态；基于测试数据的对应模态对测试数据进行预处理；将预处理后的测试数据输入到训练好的KECA子模型，得到相应模态局部统计量进而获取全局统计量；若全局统计量小于或等于控制限，则带钢热连轧过程运行正常；若全局统计量大于控制限，则带钢热连轧过程发生故障。本发明能够解决传统的多模态过程监测聚类分析需要指定模态数量、未考虑状态驻留时间分布的限制，以及特征提取对数据进行高斯分布假设限制的问题。
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公开(公告)号：CN113848731A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111408865.8
申请日：2021-11-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多关节协作机器人微机电系统故障容错控制方法及系统，所述方法包括：基于动力学基本原理建立多关节协作机器人数学模型；将微机电系统各类故障与所述数学模型相融合，使设计的故障容错控制律对既定故障具有特异性；利用分数阶微积分算子构建分数阶滑模面，使用快速趋近律函数实现状态变量在分数阶滑模面附近快速收敛；针对微机电系统各类故障融合模型，利用构建的分数阶滑模面，并引入李雅普诺夫函数进行故障容错控制律设计。本发明克服了现有基于模型的机器人故障容错控制算法依赖建模精度的缺点，改进了常规滑模控制方法应用于机器人故障容错控制时带来的抖振问题，提高了故障时机器人的响应速度。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN112000018B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202010959913.1
申请日：2020-09-14
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于残差生成器的鲁棒容错控制模块、方法及系统。该方法包括：构建三相逆变器基于残差生成器的鲁棒容错控制架构，所述三相逆变器基于残差生成器的鲁棒容错控制架构包含补偿控制器；在所述三相逆变器基于残差生成器的鲁棒容错控制架构的基础上，构建含可再生能源分布式电源逆变器电压电流双闭环控制、LC滤波电路的数学模型以及基于观测器的残差生成器；根据所述补偿控制器和所述基于观测器的残差生成器，确定优化后的补偿控制器；根据所述优化后的补偿控制器和控制器对控制对象进行控制。本发明能够解决三相逆变器电压电能质量问题。
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公开(公告)号：CN111695780A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010419509.5
申请日：2020-05-18
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种工艺流程质量多故障自主检测方法及系统，该方法包括：在质量流约束下对工艺流程进行分解，将全流程划分为多个子系统；构建各子系统中对全流程质量波动敏感的质量指标集和质量指标逆映射模型；建立融合层级信息的子系统质量多故障检测模型，实现子系统质量多故障自主检测；将工艺流程的不同子系统的质量多故障自主检测信息进行融合，实现融合局部关联信息的全流程质量多故障自主检测。本发明可及时、准确的对生产过程的质量多故障进行有效的监控和判断；旨在面向现代流程工业质量多故障检测中的关键性挑战问题，探索切实有效的解决方略，具有重要的实际应用与推广价值。
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公开(公告)号：CN109375103A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811102120.7
申请日：2018-09-20
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明提供一种三相无刷直流电机逆变器功率管单管开路故障诊断方法，能够针对逆变器功率管进行实时在线故障诊断，以提高系统的安全性。所述方法包括：根据三相无刷直流电机数学模型，确定相应的滑模观测器；通过滑模观测器输出观测电流；根据三相无刷直流电机实际输出的电流与滑模观测器输出的观测电流生成电流残差；根据电流残差，确定残差评估函数；判断残差评估函数值是否大于等于预先设置的故障报警控制线，若大于，则三相无刷直流电机逆变器功率管单管有开路故障并进行报警。本发明涉及三相无刷直流电机的过程检测与控制领域。
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公开(公告)号：CN108241348A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201810018227.7
申请日：2018-01-09
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种数据驱动的工业过程实时监测与故障检测方法，能够达到更好的监测效果。所述方法包括：从建模算法库中选择1个或多个待评价算法；获取正常运行数据和故障数据；根据获取的正常运行数据对待评价算法进行建模，得到每个待评价算法的检测指标；根据得到的每个待评价算法的检测指标和获取的故障数据，计算每个待评价算法的评价指标，其中，所述评价指标用于表示待评价算法的相对优劣；根据得到的评价指标，选择出最优的待评价算法作为工业过程实时监测与故障检测方法。本发明适用于工业过程实时监测与故障检测操作。
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