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公开(公告)号：CN109460890A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811110386.6
申请日：2018-09-21
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习与控制性能监测的智能自愈方法。本发明对待研究的生产制造过程建立动态模型，建立相应的奖励函数和目标函数，并结合神经网络，分别构造了值函数评价网络和设定值动作网络，解决了设定值难以连续调整的问题，在线地计算动态监测指标，对控制器的控制性能进行监测，并为自愈控制器提供变周期控制依据。该方法克服了重新建立精确过程动态模型的高成本问题，有效地解决了终端产品在线质量控制的问题通过改变控制周期可避免控制器的频繁调节带来的不稳定和过调等问题，保证了制造过程终端产品的质量，有助于提高产品质量稳定性及生产效率，从而提高了工业生产的经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101716514A
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200910154728.9
申请日：2009-12-03
Applicant: 浙江大学 , 浙江天蓝环保技术有限公司 , 吴忠标
IPC: B01J23/888 , B01J23/887 , B01J23/28 , B01D53/86 , B01D53/56
Abstract: 本发明公开了一种水热法制备的选择性催化还原脱硝催化剂，其特征在于：主要原料为TiO2颗粒、水、钨的可溶性盐或钼的可溶性盐、铜的可溶性盐或铬的可溶性盐和强碱。本发明还公开了该类催化剂的制备工艺，即先通过水热法制备负载了各种活性物质的二氧化钛纳米管，然后经水洗、干燥和灼烧等处理后得到催化剂样品。该类催化剂具有良好的脱硝活性、选择性和稳定性，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN101402037A
公开(公告)日：2009-04-08
申请号：CN200810122305.4
申请日：2008-11-07
Applicant: 浙江大学 , 浙江天蓝脱硫除尘有限公司 , 吴忠标
Abstract: 本发明公开了一种高效光催化氧化一氧化氮的催化剂的制备工艺及其由该工艺制备的催化剂，以纳米二氧化钛、去离子水、贵金属盐为原料制成浆液，烘干、研磨并灼烧后制成离子型或氧化物型贵金属改性的二氧化钛光催化剂，所述的纳米二氧化钛为粒径10－100nm的金红石型、锐钛矿型或者两者的混合晶型二氧化钛。本发明工艺简单，易掌握，制备的贵金属改性二氧化钛光催化剂能大幅提高催化剂的活性，是目前商用催化剂活性的3－5倍，且不易失活。
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公开(公告)号：CN111624979B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010419210.X
申请日：2020-05-18
Applicant: 浙江大学 , 浙江浙能技术研究院有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于慢特征分析的工业闭环控制回路多振荡检测与溯源方法。本方法通过提取高维过程变量数据集中变化缓慢的特征，分析多变量闭环过程中可能出现的振荡信号与慢特征的共性，基于各慢特征的自相关函数曲线进行振荡指数的计算，对多个不同周期的振荡源进行提取和检测，并且结合振荡源重构，建立基于慢特征分析的多周期振荡检测与溯源模型。该方法不仅可以实现对多变量闭环控制系统的振荡检测，能有效提取和识别闭环系统中不同周期的多个振荡源，而且通过对振荡源的重构和溯源指标的设计，可以进一步实现对多周期振荡的溯源，判断出振荡来自于哪个控制回路，传播路径如何，完成对工业闭环系统的多周期振荡检测与溯源。
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公开(公告)号：CN111679648B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010441944.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司 , 浙江大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯过程回归的多变量闭环控制回路性能评估方法，包括步骤：S1、选择待评价的多变量闭环输出数据；S2、数据标准化；S3、对步骤S2中标准化后的数据矩阵进行评价片段划分；S4、对评价片段数据矩阵X进行自回归建模，构造模型的训练输入、训练输出和测试输入，利用最小二乘法确定模型参数。本发明的有益效果是：本方法无需过程先验知识，利用数据驱动的思想，可在线挖掘过程数据中蕴含的性能相关信息，对多变量闭环控制系统进行性能评估，根据性能指标的变化趋势给出综合回路评价结果和操作建议，便于现场工程师直接通过评价结果对性能退化回路进行运维就能够迅速排除回路故障，实现闭环系统的自动评价，保证过程安全高效运行。
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公开(公告)号：CN111679648A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010441944.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司 , 浙江大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯过程回归的多变量闭环控制回路性能评估方法，包括步骤：S1、选择待评价的多变量闭环输出数据；S2、数据标准化；S3、对步骤S2中标准化后的数据矩阵 进行评价片段划分；S4、对评价片段数据矩阵X进行自回归建模，构造模型的训练输入、训练输出和测试输入，利用最小二乘法确定模型参数。本发明的有益效果是：本方法无需过程先验知识，利用数据驱动的思想，可在线挖掘过程数据中蕴含的性能相关信息，对多变量闭环控制系统进行性能评估，根据性能指标的变化趋势给出综合回路评价结果和操作建议，便于现场工程师直接通过评价结果对性能退化回路进行运维就能够迅速排除回路故障，实现闭环系统的自动评价，保证过程安全高效运行。
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