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公开(公告)号：CN104651559B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201510054074.8
申请日：2015-01-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于多元在线序贯极限学习机的高炉铁水质量在线预报体系及预报方法，其预报体系由常规测量系统、数据采集器、M-OS-ELM在线预报软件以及运行软件的计算机系统构成；其预报方法包括以下步骤：(1)辅助变量选择与模型输入变量确定；(2)M-SVR软测量模型的训练和使用。本发明利用常规检测系统提供的在线过程数据，基于M-OS-ELM智能建模技术，建立一个具有输出自反馈、并考虑输入输出时序和时滞关系的多元铁水质量预报模型，同时实现Si含量、P含量、S含量和铁水温度四大铁水质量指标的多元在线动态测量，具有实用性好，并且测量效果更准确，泛化能力更强的特点。
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公开(公告)号：CN103092072B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210589882.0
申请日：2012-12-28
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明一种磨矿过程运行控制实验系统及方法，属于自动控制技术领域，该系统包括运行优化控制器、过程回路控制器和三维虚拟磨矿过程运行器，所述的三维虚拟磨矿过程运行器中包括虚拟对象运行器和三维可视化运行器，其中的过程回路控制器利用新兴的软硬件技术和仿真技术，使开发的过程回路控制器和三维虚拟磨矿过程运行器尽可能的接近实际工业环境并具有良好的可视性和兼容性，该系统还集成了运行优化控制器，有效解决实际工业过程中回路设定值依赖人工经验，随意性强，决策不合理的问题，因此本发明具有通用性好、兼容性强、具有三维视觉效果、不受硬件设备的制约，并可以实现优化控制算法和物理设备模型算法的动态替换，开放性好的优点。
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公开(公告)号：CN101694583A
公开(公告)日：2010-04-14
申请号：CN200910187863.3
申请日：2009-10-14
Applicant: 东北大学 , 沈阳东大自动化有限公司
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , Y02P90/265
Abstract: 一种基于多变量解耦IMC技术的磨矿过程运行控制方法，属于自动控制技术领域，它包括底层回路控制系统，通过网络与上位机通信，在上位机中嵌入上层回路设定系统，回路设定系统包括回路设定控制器、磨矿过程运行指标模型以及切换机制，用于对回路设定值进行调整和修正，实现期望的工艺指标。本发明采用分层策略，其中上层回路设定系统，采用解耦IMC方法，对多变量、强耦合对象有良好的高维解耦能力，对系统广泛存在的多时滞特性具有很好的补偿作用，另外该控制系统响应速度快、鲁棒稳定性好、抗干扰能力及容错能力强，指标因为过程干扰而发生动态偏移时能对回路设定值进行及时调整和修正，另外还设置有滤波器，能对系统鲁棒性能进行显示设计。
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公开(公告)号：CN1307415C
公开(公告)日：2007-03-28
申请号：CN200410021565.4
申请日：2004-07-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于案例推理的磨矿系统溢流粒度指标软测量方法，由硬件平台及测量软件组成，该方法包括辅助变量的选择、案例表示、案例库初始案例的取得、案例推理、案例存储与维护步骤，该方法利用常规计算机控制系统和常规的检测仪表提供的在线过程数据，通过少量的人工采样，建立了基于案例推理的磨矿系统溢流粒度软测量模型，实现了磨矿系统旋流器溢流粒度的软测量，该方法与常规粒度计相比，降低了成本和维护工作量；与人工测量相比，减少了操作人员的工作量，降低了人为操作的不确定性，提高了测量的时效性，同时该方法有助于实现磨矿系统的优化控制和优化运行。
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公开(公告)号：CN1603986A
公开(公告)日：2005-04-06
申请号：CN200410050750.6
申请日：2004-10-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于案例推理的磨矿系统智能优化设定方法，属于自动控制技术领域，具体地涉及对选矿厂磨矿工段中用于研磨矿石的由球磨机和螺旋分级机组成的湿式磨矿系统的基础控制回路进行智能优化设定的方法，该方法包括以下步骤：溢流粒度软测量、辅助变量的选择、主导变量的选择、边界条件的确定、案例表示、案例库初始案例的取得、案例推理、案例存储与维护，本发明根据磨矿粒度指标的目标，给出当前磨矿系统的新给矿量、溢流浓度、入口加水量等基础控制回路的优化设定值，使磨矿分级系统处于优化的工作状态，以获得由合格粒度组成的磨矿产物。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115356931B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202211016390.2
申请日：2022-08-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于迭代学习和子空间辨识的粉体粒度PDF形状建模方法，涉及粉体粒度控制技术领域。步骤如下：1)采集盘磨系统的输入输出数据，包括磨盘间隙、喂料量和粉体粒度PDF形状数据；2)采用RBF‑NN对粉体粒度PDF形状对应的权值进行解耦计算；3)采用迭代学习选择一组最优高斯基函数；4)采用子空间辨识建立权值的线性动态模型；5)结合权值线性动态模型和RBF‑NN对粉体粒度PDF形状的近似，可得粉体粒度PDF形状的动态模型。本发明采用迭代学习选择高斯基函数，使其对粉体粒度PDF形状的逼近误差最小，极大改善了建模效果；使用子空间辨识建立权值线性动态模型，在保证良好建模精度同时降低模型复杂度，特别符合实际应用时对模型简单易用的要求。
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公开(公告)号：CN118737313A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410707189.1
申请日：2024-06-03
Applicant: 东北大学 , 山东钢铁股份有限公司
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据特征融合的钢水质量实时预测方法，涉及转炉炼钢领域。包括基于图像、音频、烟气数据、原料信息、辅料添加数据、吹氧参数等多源数据进行特征融合构建训练数据集，对现有的XGBoost算法进行训练，训练好的XGBoost模型作为钢水质量实时预测模型，模型的输出作为下一时刻钢水温度和钢水碳含量的预测值；将新一炉次的吹炼实时数据传入钢水质量实时预测模型中，预测出当前钢水实时碳含量和钢水实时温度。相比于使用单一来源数据进行钢水质量实时预报的方法，本发明方法综合利用转炉常见的多源数据对转炉炼钢吹炼过程钢水质量进行实时预报，具有抗干扰能力强、实时性好、精度高、可为转炉智能化提供支持等优点。
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公开(公告)号：CN115356930B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202211016140.9
申请日：2022-08-24
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种污水处理过程中的多目标优化控制系统及方法，涉及污水处理自动化控制技术领域。本发明利用自适应网格技术对优化能耗、出水水质模型获得的外部档案集个体进行划分，根据网格密度确定稀疏解和拥挤解，针对稀疏解和拥挤解分别采用邻近圆策略和混合扰动策略对其邻域进行搜索，改善Pareto前沿的分布性；利用基于个体信息的遗传操作产生下一次迭代种群，通过精英引导策略对种群中较差个体进行引导学习，改善种群质量，提高Pareto前沿的收敛性和算法的搜索效率，利用模糊隶属函数法从优化解中确定污水处理过程控制回路的最优设定值，得到更合适的优化设定值。利用PID控制器对最优设定值进行跟踪控制，保证污水处理过程的平稳运行。
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公开(公告)号：CN117742162A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410182641.7
申请日：2024-02-19
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种马尔可夫跳变双线性系统的最优控制器设计方法，包括：构建马尔可夫跳变双线性系统的系统模型；基于构建的系统模型，构建马尔可夫跳变双线性系统的性能指标；设计适用于马尔可夫跳变双线性系统的改进函数，并根据改进函数推导出适用于马尔可夫跳变双线性系统的黎卡提方程；选取任意一组满足容许控制的控制输入序列，计算初始的状态轨迹、黎卡提方程以及性能指标；计算改进后的控制输入、状态轨迹、黎卡提方程以及性能指标；判断改进后的性能指标是否满足要求，若不满足要求，则重新计算改进后的控制输入、状态轨迹、黎卡提方程以及性能指标；若满足要求，则将改进后的控制器作为马尔可夫跳变双线性系统的最优控制器。
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公开(公告)号：CN117518811A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311567362.4
申请日：2023-11-22
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于迁移学习的污水处理过程智能优化控制方法，涉及污水处理自动化控制技术领域，包括如下步骤：S1、采集污水处理过程中的实时数据；S2、根据实时数据构建在线序贯随机权神经网络模型，并采取基于迁移学习的动态多目标优化方法对不断更新的在线序贯随机权神经网络模型进行优化，得到跟踪设定值，利用PID控制器输出溶解氧转换系数KLa,5、内回流量Qa的实时控制值；S3、根据的实时控制值控制污水处理过程中实时跟踪设定值，达到污水净化的目的。本发明对历史数据信息和优化过程中的知识有效利用，提高了动态时变工业过程的优化效率，降低了计算成本，获得了高质量的优化解，为实际污水厂的动态优化运行控制提供了一种新的参考方法。
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