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公开(公告)号：CN110333709A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910532915.X
申请日：2019-06-19
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种轧钢过程故障诊断方法及系统，包括：获取轧钢过程的历史样本数据，建立历史样本数据库；将轧钢机架组分为上、中、下游机架组，基于历史样本数据库分别建立故障检测模型；实时获取轧钢过程中产生的故障检测指标值，利用故障检测模型实时进行检测；当轧钢过程出现故障时，将实时故障数据存入故障数据库，并利用获取的故障检测指标值确定故障初始位置和当前生产过程的安全水平。对故障数据库中选定的故障采样点进行故障传播路径推理，并计算各传播路径的优先级，根据优先级输出候选故障源节点。本发明解决了现有技术未根据故障危害对故障分级，一旦发生故障，过程的安全水平及故障维护策略难以获得，故障源定位难、维护效率低的问题。
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公开(公告)号：CN107475613B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201710778581.5
申请日：2017-09-01
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种低碳低合金钒钛微合金化超高强度冷轧钢板的热处理方法，具体说是一种连续退火工艺。本发明是在无需改变冷轧钢板化学成分、不需要额外添加连续退火工艺工序从而保证低成本的前提下，仅通过改变连续退火快速冷却阶段的冷却速度达到提高超高强度冷轧钢板性能的目的。连续退火工艺为：首先将冷轧钢板以10℃/s的速度加热到780℃～860℃两相区保温60s～120s，然后分别用20℃/s～1000℃/s的冷却速度冷却到室温，接下来以10℃/s的速度加热到200℃～280℃保温240s～280s进行过时效处理，随后空冷到室温。经过本发明的处理，冷轧钢板的抗拉强度最高可达1227MPa，屈服强度最高可达1099MPa，延伸率最高可达14.8％，能够生产出延伸率更高的800MPa～1200MPa级别超高强度冷轧钢板。
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公开(公告)号：CN105955241B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201610391112.3
申请日：2016-06-03
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于联合数据驱动生产过程的质量故障定位方法，该方法包括：提取质量因果拓扑图模型；建立联合数据驱动的多模态监测模型；基于贡献率与过程知识建立质量故障诊断的性能评估指标；根据所述多模态监测模型，识别质量故障传播路径，根据所述质量故障诊断的性能评估指标定位质量故障。本发明在拓扑图特征提取、多元统计数据驱动的过程监控与机器学习的基础上，提出了适合于质量监控的联合数据驱动的故障诊断，为基于数据与知识的生产过程质量故障诊断提供新的途径，弥补了传统的统计过程监控难以解决的质量故障传播路径识别与故障定位问题，基于数据与知识的“定量‑定性‑定量”的联合数据驱动实现了准确、高效的质量故障定位和诊断。
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公开(公告)号：CN117235389A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311101190.1
申请日：2023-08-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/957 , B21B1/26 , H04L67/02 , H04L69/16 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供一种热连轧过程的实时数据回放方法及系统，涉及数据回放仿真技术领域，包括：建立TCP客户端与TCP服务器端之间的数据通信连接；TCP服务器端将热连轧过程数据传输至TCP客户端；TCP客户端接收热连轧过程数据，根据用户需求将热连轧过程数据送至pSpace数据库和前端Web网页进行展示，完成热连轧过程的实时数据回放。本发明的方法和系统基于带钢热连轧过程常见工序，模拟实际生产过程中工业实时数据的现场传输，仿真实现热连轧过程中数据从产生到传输以及最终实时可视化显示的数据回放过程。
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公开(公告)号：CN116320071A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310196659.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04L69/16 , H04L67/141 , H04L67/143 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及物联网技术领域，特别是指一种基于TCP/IP协议的物流机器人PLC控制器通讯优化方法及系统，系统包括TCP Client端以及TCP Server端，TCP Client端以及TCP Server端均由PLC进行通讯，方法包括：TCP Client端与TCP Server端基于TCP/IP协议建立通讯连接；TCP Client端向TCP Server端发送请求数据发送指令；当TCP Server端接收到请求数据发送指令时，TCP Server端生成验证数据，将验证数据发送给TCP Client端；TCP Client端接收到验证数据，对验证数据进行数据处理，并向TCP Server端发送反馈信息；TCP Server端根据反馈信息对建立的通讯连接进行处理。采用本发明，可以缩短物流机器人PLC的通讯时间，提高通讯效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117271990A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311165495.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于油色谱数据的特高压变压器状态评估方法，包括：通过实地监测，获取历史时刻的油气数据；其中，所述油气数据指的是特高压变压器在运行过程中，内部绝缘油和固体绝缘材料所产生的气体的浓度；通过预设的油气预测模型，预测未来时刻的油气数据；基于历史时刻的油气数据和预测出的未来时刻的油气数据，采用预设的变压器状态评估模型，对当前时刻的变压器状态进行评估，得到评估结果。本发明可以对变压器短期状态变化进行实时评价，有效克服了在线监测数据波动的影响，减少误报和漏报，提高告警有效性，能够及时发现设备异常状态，提前预警安全事件，最大程度减少由于设备故障造成的电网安全事故，从而维护变电设备及电网安全。
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公开(公告)号：CN113642210A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110808498.4
申请日：2021-07-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , C21D6/00 , C21D11/00 , G06F119/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明的实施例公开一种通过加热工艺消除齿轮钢中带状组织的方法，属于棒材轧钢的技术领域。所述方法采用精准加热的方法，使齿轮钢中带状组织消失，组织为均匀分布的铁素体+珠光体组织。具体来讲，需要先得到齿轮钢铸坯的偏析带宽度，然后对其奥氏体晶粒尺寸进行预测和计算，判断能使热轧后产生均匀分布的铁素体、珠光体组织所需要的奥氏体晶粒尺寸与铸坯枝晶合金元素偏析宽度的数量关系，制定抑制带状组织产生的加热工艺参数；通过ANSYS模拟计算齿轮钢铸坯在加热炉中的温度变化。本发明通过结合加热工艺和铸坯温度场来精准选择加热炉的加热工艺，最终达到消除齿轮钢中带状组织的目的。
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公开(公告)号：CN109679110A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811595140.2
申请日：2018-12-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于菌绿素的纳米金属-有机框架光敏剂及制备方法，涉及光敏剂技术领域，该光敏剂易制备，易提纯，能够用于制备治疗肿瘤或浅表层皮肤病的药物，配合光照治疗效果好、毒性小；该光敏剂的晶体为立方晶系，其空间组群为Fm Mr＝5263.82，晶体学参数：α＝90.00°，β＝90.00°，γ＝90.00°， z＝4。本发明提供的技术方案适用于制备光动力治疗肿瘤或浅表层皮肤病的药物的过程中。
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公开(公告)号：CN108241348A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201810018227.7
申请日：2018-01-09
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种数据驱动的工业过程实时监测与故障检测方法，能够达到更好的监测效果。所述方法包括：从建模算法库中选择1个或多个待评价算法；获取正常运行数据和故障数据；根据获取的正常运行数据对待评价算法进行建模，得到每个待评价算法的检测指标；根据得到的每个待评价算法的检测指标和获取的故障数据，计算每个待评价算法的评价指标，其中，所述评价指标用于表示待评价算法的相对优劣；根据得到的评价指标，选择出最优的待评价算法作为工业过程实时监测与故障检测方法。本发明适用于工业过程实时监测与故障检测操作。
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公开(公告)号：CN105929812A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610239389.4
申请日：2016-04-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0208
Abstract: 本发明提出了一种带钢热连轧质量的故障诊断方法及装置，该方法包括：采集带钢热连轧生产过程中的历史样本数据，所述历史样本数据包括带钢热连轧以往的生成生产过程中的数据组；基于所述历史样本数据进行聚类划分得到多个模态，并对应于每个模态建立模型；实时获取带钢热连轧当前生产过程中的数据组，并将实时获取的数据组中的数据划分到对应的模态中；对应于每个模态中的数据，基于检测指标以及每个模态对应的模型进行故障诊断。解决了现有技术中产品质量往往是由较为熟练的操作工人凭借自己的经验控制，使得生产过程的稳定性和安全性不能得到保证，一旦发生故障，仅靠延迟滞后的反馈控制策略很难保证产品质量的问题。
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