公开(公告)号：CN114924490A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210866243.8

申请日：2022-07-22

Applicant: 浙江中控技术股份有限公司

Inventor： 王皖慧 ,  王家栋

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明涉及一种模型预测控制中的模型共线性分析与处理方法，其中，方法包括：首先，获取用于模型预测控制的多输入多输出模型；其次，通过耦合控制分析或主成分分析对多输入多输出模型进行共线性诊断分析；最后，在确定多输入多输出模型满足共线性条件时，依据共线性程度对多输入多输出模型进行滤除相关变量或修复处理。本发明在常规先进控制的操作步骤基础上，基于模型辨识得到的动态模型与在模型预测控制中的双层优化结构的应用，充分考虑了稳态模型可能存在的共线性现象，并对该问题可能引起的优化解不合理导致的控制不稳定现象进行处理，合理结合控制过程的变量约束得到最优解下发给控制器，保证控制器的稳定与安全运行。

公开(公告)号：CN111950358A

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN202010627137.5

申请日：2020-07-01

Applicant: 浙江中控技术股份有限公司 ,  浙江中控软件技术有限公司

Inventor： 阮骁骏 ,  王家栋

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及流程工业性能评估领域，尤其涉及一种基于图像识别的阀门粘滞检测方法，包括：获取若干阀门的输入数据及阀门所作用的工业生产过程输出数据；将若干阀门的输入数据和输出数据转换成平面二维曲线图像并划分为训练集和测试集；将训练集用于卷积神经网络模型的训练；测试集用于卷积神经网络模型的测试；利用训练完成的卷积神经网络模型进行阀门粘滞检测。通过使用本发明，可以实现以下效果：用卷积神经网络模型做阀门粘滞的判断，利用了卷积神经网络善于从图像中抽象数据信息的能力，减少了对于数据的人工处理，适用于各种数据。