-
公开(公告)号：CN107563656A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710813336.3
申请日：2017-09-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种金湿法冶金氰化浸出过程运行状态的评价方法，包括如下步骤：S1、数据收集：采集金湿法冶金氰化浸出过程中的过程变量；S2、数据处理：对获得的定性变量和定量变量数据进行建模处理；S3、评价模型的建立：利用处理后的定性变量与定量变量的数据，拟合每一个运行状态等级数据的概率密度函数，建立高斯混合模型；S4、过程运行状态的在线评价：采集实时生产数据，根据所建立的所述高斯混合模型，利用贝叶斯理论，得到运行状态处于各等级的后验概率，再根据最大后验概率原则，判断当前运行状态等级。本发明方法充分利用可定量测量和定性估计的变量信息，对过程运行状态进行在线评价，使生产过程更加高效，确保企业经济效益。
-
公开(公告)号：CN104062953A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410258092.3
申请日：2014-06-12
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418 , G06F19/00 , G06Q10/04 , G06Q50/04
Abstract: 金湿法冶金过程运行状态在线评价方法，包括浸出、洗涤、置换等工艺构成，其特征在于通过计算在线数据与各个性能等级过程特征的相似度，实时评价湿法冶金生产过程的运行状态，并且在过程运行状态不优时，自动识别其原因，为实际生产过程提供有价值的指导建议。算法包括离线建模数据的模态识别、评价模型的建立、过程操作模态的在线识别、过程运行状态的在线评价、运行状态非优原因追溯等步骤。本发明能够提供实时的评价结果，避免人工评价的滞后问题，自动追溯非优原因，为操作工提供合理可靠的操作指导建议，以便及时对过程运行状态进行适当调整，确保企业经济效益和生产效率。
-
公开(公告)号：CN101813932A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN200910010295.X
申请日：2009-02-03
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418 , C22B3/22 , G05B13/04
CPC classification number: Y02P10/234 , Y02P90/02 , Y02P90/26
Abstract: 湿法冶金萃取过程组分含量预测与优化操作方法，采用多级萃取槽的湿法冶金萃取工艺，是通过对湿法冶金萃取过程的混合建模，实现萃余液组分含量的实时预测，并对萃取过程提供在线优化操作指导。包括数据采取、辅助变量的选择以及标准化处理、混合模型的建立、混合模型的校正、优化操作指导的确定等步骤。本发明能大幅度提高浸出率，使生产维持在最佳损伤状态，并能减少原料和能源的消耗，延长设备的运行周期。
-
公开(公告)号：CN120030454A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510475036.3
申请日：2025-04-16
Applicant: 辽宁东科电力有限公司 , 东北大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/20 , G06F18/25 , G06N20/20 , G06N5/01 , F04D27/00
Abstract: 基于多工况数据合成与增强贝叶斯异常概率的风机故障诊断方法，解决风机组在多故障情况下的检测难题。本发明构建一种包含传感器零点漂移、过程参数线性漂移、非对称噪声干扰和执行器卡死等多种故障工况的仿真模型，并通过动态特征选择和噪声非对称注入策略生成高真实性的故障数据。改进了贝叶斯异常概率BAP算法，引入协方差矩阵正则化与滑动窗口滤波技术，解决了协方差矩阵奇异问题，提高了故障检测的稳定性和鲁棒性。本发明通过"检测‑分类‑定位"的三级诊断体系，结合孤立森林数据清洗、动态高斯混合模型GMM和随机森林分类器，实现在不同工况下的端到端故障分析，有效提升燃煤机组风机组在多故障耦合条件下的故障检测能力和诊断精度。
-
公开(公告)号：CN119862498A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411921114.X
申请日：2024-12-25
Applicant: 东北大学 , 矿冶科技集团有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供了一种基于相似性一致关系的工业过程零样本故障诊断方法，涉及故障诊断与分类技术领域，本发明从故障间的相似性角度出发，一方面，深度挖掘专家对故障的认识，基于知识层面构建故障类别间的相似性；另一方面，利用已见类故障数据训练模型，在数据层面提取已见类故障的数据特征，从多个角度量化故障特征间的相似程度。通过求解一组一致性参数，构建故障从知识相似性到数据相似性的映射。通过这一映射，不仅能够利用数据层面的相似性度量实现对知识层面抽象、综合的相似性关系的具体解释，并且能够有效地支持未见类故障的诊断。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115861193A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211457222.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 东北大学 , 紫金矿业集团股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种基于多源异构信息的浮选过程运行状态评价方法，所述方法包括：S1、分别对在线采集的泡沫图像和泡沫数据进行预处理，获取预处理后的泡沫图像和泡沫数据；S2、分别将预处理后的泡沫图像和泡沫数据输入训练的ResNet‑SSPAE‑AM评价模型中，训练的ResNet‑SSPAE‑AM评价模型输出浮选过程运行状态的状态等级标签；所述训练的ResNet‑SSPAE‑AM评价模型包括残差网络ResNet、SSPAE网络模型以及AM网络结构；其中，所述残差网络ResNet、SSPAE网络模型分别与所述AM网络结构连接；S3、基于所述状态等级标签，确定当前浮选过程运行状态的具体的状态等级。
-
公开(公告)号：CN113238543B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110402603.4
申请日：2021-04-14
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明面向呈现多模态特性的实际工业过程，通过模态划分、离线建模、在线监测三个步骤实现对多模态过程的故障监测。包括：步骤S1、基于变长度滑动窗口均值‑增广迪基福勒检验方法进行模态划分；步骤S2、着眼于常被忽视的过渡模态，使用动态局部主成分分析法对不同模态分别建模；步骤S3、充分利用历史模态，并提出模态匹配方法，确定当前在线数据所处的模态，从而进行准确的监测。本发明能够准确有效的完成多模态过程的划分、建模和在线监测一系列工作。对提高生产安全性、确保企业经济效益和生产效益具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN111915092A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010799486.5
申请日：2020-08-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于长短时记忆神经网络的超短期风电功率预测方法。首先获取历史样本数据、预测日样本数据，然后计算历史日内各因素与预测日内对应因素的关联系数，其次计算各影响因素在风电功率影响因素中所占权重，通过计算历史日与预测日的相似度，得到相似样本数据作为训练数据，最后采用LSTM模型对预测日的风电功率进行预测；本发明对训练数据进行了筛选，选择与预测日的样本数据相似度大的数据作为训练数据，有利于增强建模数据的相似性，进而提高模型的准确性，采用LSTM模型作为训练模型，可以达到充分考虑风电功率的时序性、非线性的目的。
-
公开(公告)号：CN107169658B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710350739.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于可信度的湿法冶金浓密机的故障诊断方法，包括：获取湿法冶金浓密机的在线变量；根据在线变量，确定每一变量的模糊维度；模糊维度为预先建立的专家规则库中的规则前件包括的模糊概念对应的维度；针对每一个变量及该变量的模糊维度，采用模糊隶属度函数获取该变量所属模糊维度的可信度；基于可信度的不确定性推理模型结合专家规则库中的规则，对每一变量的可信度进行推理分析，得到故障结论可信度；将故障结论可信度与预设阈值进行比较，获取故障结果。上述方法可以预先获取专家或操作人员的诊断经验对应的规则，并对当前的在线变量进行故障诊断，以便根据故障诊断结果及时调整，进而有效降低事故发生率，提高生产安全性。
-
公开(公告)号：CN107563656B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710813336.3
申请日：2017-09-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种金湿法冶金氰化浸出过程运行状态的评价方法，包括如下步骤：S1、数据收集：采集金湿法冶金氰化浸出过程中的过程变量；S2、数据处理：对获得的定性变量和定量变量数据进行建模处理；S3、评价模型的建立：利用处理后的定性变量与定量变量的数据，拟合每一个运行状态等级数据的概率密度函数，建立高斯混合模型；S4、过程运行状态的在线评价：采集实时生产数据，根据所建立的所述高斯混合模型，利用贝叶斯理论，得到运行状态处于各等级的后验概率，再根据最大后验概率原则，判断当前运行状态等级。本发明方法充分利用可定量测量和定性估计的变量信息，对过程运行状态进行在线评价，使生产过程更加高效，确保企业经济效益。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
43
records
(took 0.021 seconds)
