公开(公告)号：CN117708521B

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202311622402.0

申请日：2023-11-30

Applicant: 浙江大学

Inventor： 杨春节 ,  赵雨辰 ,  刘哲 ,  孙优贤 ,  肖航 ,  王维彬

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请提供了一种基于流程工业数字孪生平台多模态数据的软测量方法，从数据集成层中读取相应的过程变量时间序列和生产过程图像序列等多模态数据序列，对读取到的各类多模态数据序列进行时间尺度的统一以及时间窗口的对齐，在此基础上，从图像序列中提取图像特征时间序列，利用对齐后的各类时间序列对相应的性能指标进行软测量，并将性能指标软测量的结果反馈给流程工业数字孪生平台的数据集成层，以实现软测量结果在其他任务和服务上的快速调用，形成信息流动闭环。上述方法能够自动、快速、准确地对流程工业中一些难以获得的性能指标进行软测量，提升了流程工业性能指标软测量的效果，进而为监测、诊断、优化控制等下游任务提供参考和指导。

公开(公告)号：CN119128820A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411059064.9

申请日：2024-08-02

Applicant: 浙江大学

Inventor： 杨春节 ,  赵雨辰 ,  刘哲 ,  孙优贤

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06Q50/04 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供了一种跨产线横向信息融合的流程工业软测量建模方法，该方法基于一个由一个自编码器形式的时序特征提取网络和一个回归网络前后连接组成的端到端神经网络模型，提出了一种预训练‑时序特征信息融合训练的两阶段软测量模型训练策略，通过引入数据积累量较为丰富的产线的数据，安全、有效、准确地在数据积累量不足的流程工业产线上建立性能指标软测量模型，从而对流程工业中的一些难以直接测量，或者测量成本高昂的性能指标进行软测量，进而为流程工业生产过程中各类参数的监测、优化和控制提供参考和指导。

公开(公告)号：CN117932528B

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202311732655.3

申请日：2023-12-17

Applicant: 浙江大学

Inventor： 杨春节 ,  赵雨辰 ,  刘哲 ,  孙优贤 ,  肖航

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/04 ,  G06N3/0895

Abstract: 本申请公开了一种流程工业数字孪生平台时空特征融合的软测量方法，这一方法基于流程工业数字孪生平台实时、在线的数据读取、传输与处理能力，以产线工序作为依据对平台获取的过程变量数据进行划分，生成时间序列，并通过分布式的时序特征提取网络和特征融合网络，实现各类时间序列的时空特征提取与融合，进而对性能指标进行拟合与估计。本申请提供的这一方法可以快速、准确地对流程工业中一些难以直接测量，或测量成本高昂的性能指标进行软测量，并提升流程工业性能指标软测量的效果，进而为流程工业的参数优化、生产控制等下游任务提供参考和指导。

公开(公告)号：CN119152980A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202410921567.6

申请日：2024-07-10

Applicant: 浙江大学

Inventor： 杨春节 ,  王维彬 ,  杨越麟 ,  朱雄卓 ,  赵雨辰 ,  楼嗣威

IPC: G16C20/70 ,  G16C20/20 ,  G16C20/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/27 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06F17/18 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提出了一种基于Copula函数与时空卷积网络的高炉铁水硅含量软测量方法。结合R‑藤copula函数和图神经网络（GCN），提出依赖高炉数据的过程变量间特征提取框架，获取变量间关系，进而实现高炉过程变量间特征的提取；依赖高炉数据的过程变量时序特征提取框架，使用带有门控机制的时间卷积神经网络（TCN）进行高炉过程变量序列的时序特征提取；将提取到的过程变量间特征、时序特征以及原始过程变量序列进行拼接，采用多层线性层构成的回归器实现高炉铁水硅含量的软测量。本发明可避免在使用GCN以及TCN进行特征提取时丢失原始数据的重要细节，同时也可增强铁水软测量模型的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118228575A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410262873.3

申请日：2024-03-07

Applicant: 浙江大学

Inventor： 杨春节 ,  赵雨辰 ,  刘哲 ,  孙优贤 ,  曹杨

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/27 ,  G06F18/243 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045

Abstract: 本申请提供了一种基于孪生神经网络的软测量建模方法，该方法基于孪生神经网络从数据样本组合中获取额外信息的能力，通过预训练‑成对训练‑回归器训练三阶段的训练方式，构建具备从过程变量序列中提取时序特征能力的时序特征提取器，利用所提取得到的时序特征训练具备小样本回归建模能力的回归器，进而形成由时序特征提取器和回归器前后连接组成的性能指标软传感器。该方法可以有效、准确地对流程工业中一些难以直接测量，或者测量成本高昂的性能指标进行软测量，尤其适用于可用的软测量建模数据集规模较小时的情况，并提升性能指标软测量建模的效果，进而为生产制造过程中各类参数的监控、测量、优化和控制提供参考和指导。

公开(公告)号：CN116151022A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310211711.2

申请日：2023-03-07

Applicant: 浙江大学

Inventor： 杨春节 ,  赵雨辰 ,  肖航

IPC: G06F30/20 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种基于热平衡计算的水泥回转窑温度实时估计方法，包括如下6个步骤：步骤1：获取计算所需参数数据；步骤2：构建零维模型；步骤3：设置物料温度初始值，初步求解物料化学反应热；步骤4：通过水泥回转窑内部的物料平衡、热平衡初步求解回转窑内温度；步骤5：利用水泥回转窑输入输出的热平衡对求解效果进行评估；步骤6：使用步骤4得到的温度参数求解物料化学反应热，然后重新求解回转窑温度，迭代上述过程，输出回转窑温度的计算结果。本发明实现了水泥回转窑运行数据实时输入、温度参数实时输出的分钟级、秒级实时温度估计，显著提高了水泥回转窑温度模型的实用性，有助于生产企业对回转窑温度进行实时的监控和调整。