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公开(公告)号：CN103969412A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410146924.2
申请日：2014-04-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01N33/18
Abstract: 针对污水处理过程溶解氧浓度的分析仪器测量滞后和建立估计溶解氧浓度的精确数学模型困难的问题，本发明提出一种基于群决策案例推理的溶解氧浓度软测量方法，实现溶解氧浓度的精确估计；该方法通过确定特征变量、建立软测量案例库、分配权重、获取目标案例、数值归一化、案例检索、群决策案例重用及案例存储等环节建立案例推理软测量模型，并实现算法，从而减小测量误差；解决了分析仪器测量滞后的问题，避免了建立精确数学模型的复杂过程；实验结果表明该方法能够快速、准确估计溶解氧浓度，并具有自学习能力，降低了分析仪器的采购和维护成本，有利于溶解氧浓度的实时监控。
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公开(公告)号：CN114297916B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202111557324.1
申请日：2021-12-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/08 , F23G5/50 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 城市生活垃圾焚烧炉炉温预报方法，涉及城市生活垃圾焚烧过程关键参数预报技术领域，通过各段炉排速度、一次风流量、二次风流量、风机压力等输入变量预报垃圾焚烧炉炉温，指导现场操作人员及时准确判断炉温的变化趋势，主要包括如下步骤：(1)设计用于建立城市生活垃圾焚烧炉炉温预报模型的异构特征集；(2)数据预处理；(3)基于步骤1的异构特征集划分炉排温度基模型的训练集；(4)基于步骤1确定炉温二次学习模型的训练集；(5)参数初始化；(6)采用正则化随机配置网络算法构建炉排温度基模型和炉温的二次训练模型；(7)对炉温二次训练模型的输出进行反标准化处理。
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公开(公告)号：CN118171238A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410094351.7
申请日：2024-01-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F17/18 , G06N3/047 , G06N3/0985 , F23G5/50
Abstract: 本申请涉及一种固废焚烧过程炉温区间预测方法和系统，包括获取影响炉温区间变化的特征变量以及对应的炉温历史数据并进行数据预处理，得到训练集；基于高斯混合算法对训练集进行分解，得到M个子数据集；基于随机配置网络算法与高斯过程回归根据所述子数据集训练构建基模型；基于集成策略将基模型输出的预测结果合并作为元数据集，训练元模型，得到炉温预测区间，本申请能够实现尽可能快速地预测炉温区间的变化趋势，从而快速了解焚烧情况，为焚烧过程的优化控制奠定基础，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN116933943A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310950127.9
申请日：2023-07-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种固废焚烧过程炉温与烟气含氧量多目标预测方法和系统，属于固体废物焚烧技术领域，方法包括采集焚烧炉的特征数据和当前时刻的炉温与烟气含氧量，并构建训练集及测试集；基于所述焚烧炉的训练集训练随机配置网络预测模型；将测试集输入到训练完成的预测模型，并记录预测模型的输出值，以验证预测模型的预测精度。该方法可以提高城市固废焚烧过程炉温与烟气含氧量变化趋势的预测准确率，使得现场操作人员能够及时掌握炉内固废的焚烧工况，从而为焚烧过程的优化控制提供保证。
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公开(公告)号：CN115077640A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210612435.6
申请日：2022-05-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种城市固废焚烧过程主蒸汽流量实时预测方法，步骤如下：一、对城市固废焚烧过程的历史数据进行预处理，使用基于滑动窗口与相关向量机RVM结合的方法识别并删除其中的异常值，并使用时间连续的数据作为案例库；二、使用基于欧氏距离与协方差作为相似度指标的即时学习方法JITL检索数据样本，得到与待预测时刻相似度最高的n*K个案例；三、使用基于机理分析改进的支持向量机ISVM对检索出的n*K个案例建立模型，并得出目标时刻的主蒸汽流量值，最后将结果与目标时刻工况参数作为一个案例存储到案例库中；四、重复步骤二～三，直至焚烧过程结束，以实现城市固废焚烧过程主蒸汽流量实时预测。本发明使得热能转化状况得到准确检测，提高热能利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111457392A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010310096.7
申请日：2020-04-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 城市生活垃圾焚烧过程风量智能设定方法，包括以下步骤：(1)根据城市生活垃圾焚烧过程的历史数据建立案例库；(2)将目标案例输入至案例推理模型中的检索环节中得到K个相似度值；(3)通过案例重用环节获得相似度值最大的源案例的建议解；(4)通过比较最大相似度值与相似度阈值大小关系，将当前工况的分别两种状态，然后针对不同的状态对建议解进行相应的修正，最后得到案例推理的确认解；(5)将确认解输入专家规则系统进行规则补偿并将风量设定值输出到焚烧过程控制系统；(6)重复上述的步骤(2)～步骤(5)，以实现城市生活垃圾焚烧过程的风量智能设定。本发明使焚烧过程风量的设定值符合实际工况，且能稳定控制焚烧过程。
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公开(公告)号：CN107168067A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710494154.4
申请日：2017-06-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种采用案例推理提取规则的垃圾焚烧炉温度模糊控制方法，涉及城市固体垃圾焚烧炉温度控制技术领域，包括如下步骤：(1)对炉温偏差及其变化率、控制器输出的历史数据采用相似度评估法聚类相似数据；(2)依据最大隶属原则生成初始规则库；(3)采用相似度评估法删除冗余规则以约简规则库；(4)计算目标规则与约简规则库中的每一条规则的相似度以检索规则；(5)根据最近邻方法重用规则，从而构成模糊控制规则库；(6)温度控制器对炉温实现稳定、准确控制。
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公开(公告)号：CN103969412B
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201410146924.2
申请日：2014-04-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01N33/18
Abstract: 针对污水处理过程溶解氧浓度的分析仪器测量滞后和建立估计溶解氧浓度的精确数学模型困难的问题，本发明提出一种基于群决策案例推理的溶解氧浓度软测量方法，实现溶解氧浓度的精确估计；该方法通过确定特征变量、建立软测量案例库、分配权重、获取目标案例、数值归一化、案例检索、群决策案例重用及案例存储等环节建立案例推理软测量模型，并实现算法，从而减小测量误差；解决了分析仪器测量滞后的问题，避免了建立精确数学模型的复杂过程；实验结果表明该方法能够快速、准确估计溶解氧浓度，并具有自学习能力，降低了分析仪器的采购和维护成本，有利于溶解氧浓度的实时监控。
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公开(公告)号：CN103971133A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410146944.X
申请日：2014-04-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 由于识别钢板表面缺陷的机理模型难以建立，不利于产品质量的检测与控制，本发明提出一种基于案例推理技术的钢板表面缺陷的识别方法，实现对裂纹、鳞皮、结疤、凸起等七种缺陷的自动识别；该方法通过建立案例库、权重分配、获取目标案例、数值归一化、案例检索、案例重用及案例存储等环节建立案例推理识别模型，并实现识别算法，从而提高识别的准确率；解决了当前分配案例推理特征变量权重的主观性和不确定性而导致识别准确率低的问题；实验结果表明该方法能够准确识别钢板表面的缺陷，具备良好的灵敏性和特异性，提高钢板表面缺陷的处理效率和降低废品率，对钢板生产期间表面缺陷的成因分析、改进生产操作方法、提高产品质量具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116861256A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311032380.2
申请日：2023-08-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F16/21 , G06N3/092 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种固废焚烧过程的炉温预测方法、系统、设备及介质，预测方法包括获取多组影响炉温的特征变量和对应的当前炉温值以及对应的下一时刻炉温值的历史数据组成案例描述，并按案例描述顺序，构建差异数据库D；基于差异数据库D进行数据预处理，得到训练集；基于深度Q网络算法，根据所述训练集构建案例差异预测模型；根据当前炉温的特征变量，得到炉温的案例差异数据，并作为所述案例差异预测模型的输入数据，根据所述案例差异预测模型的输出数据得到下一时刻炉温的预测值，可准确预测城市固废焚烧过程炉温变化趋势，为焚烧过程的优化控制提供保证，提高工作效率。
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