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公开(公告)号：CN116206154A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310130653.0
申请日：2023-02-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种非常见工况下的污水处理过程的故障分类方法，首先分离出非平稳变量的过程数据，基于邻域保持成分分析的方法提取非平稳特征；然后基于典型相关分析的迁移学习方法减小源域和目标域正常数据的分布差异，获得投影后的源域和目标域数据；画出源域带标签的故障数据的贡献图和目标域未带标签的故障数据的贡献图，对两者做相似度分析，实现对目标域的第一次故障分类；如果目标域单类未带标签的故障数据的贡献图与源域多类带标签的故障数据的贡献图的相似度相同，将对应的投影后的源域多类带标签的故障数据训练支持向量机模型；根据对应的投影后的目标域少量带标签的故障数据更新支持向量机模型，实现对目标域的第二次故障分类。
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公开(公告)号：CN115563494B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211524767.5
申请日：2022-12-01
IPC: G06F18/2135 , G06F17/16 , G06F9/448 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的多模式流程工业过程的数据驱动故障检测方法，包括：采集流程工业过程的历史数据；利用基于Tucker分解的高斯核函数处理非线性数据，然后基于相关性信息的迁移学习方法减小源域和目标域数据分布的差异，获得域间共享特征；根据域间共享特征，基于典型多元分解和主成分分析建立流程工业过程的多模式故障检测模型；根据域间共享特征，进行平稳性检验分离非平稳变量，利用协积分分析建立非平稳变量的动态平稳监测模型，最终建立一套完整的多模式流程工业过程故障检测模型；利用建立好的多模式流程工业过程故障检测模型，应用于多模式流程工业过程的在线故障检测。本发明能够提高系统故障检测的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114077876A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202210057410.4
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种带钢热连轧多模态过程监测方法及装置，涉及工业过程监测技术领域。包括：利用获取的带钢热连轧过程数据训练HDP‑HSMM‑KECA模型，得到各模态下控制限以及全局控制限；将测试数据输入到训练好的HDP‑HSMM子模型，得到测试数据的对应模态；基于测试数据的对应模态对测试数据进行预处理；将预处理后的测试数据输入到训练好的KECA子模型，得到相应模态局部统计量进而获取全局统计量；若全局统计量小于或等于控制限，则带钢热连轧过程运行正常；若全局统计量大于控制限，则带钢热连轧过程发生故障。本发明能够解决传统的多模态过程监测聚类分析需要指定模态数量、未考虑状态驻留时间分布的限制，以及特征提取对数据进行高斯分布假设限制的问题。
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公开(公告)号：CN113901712A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111161139.0
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/02 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种精轧全流程运行状态综合评估方法，包括：获取以往精轧全流程中产生的历史样本数据，建立历史样本数据库；将精轧全流程划分成上游子系统、中游子系统和下游子系统共三个子系统；分别构建各子系统对应的运行状态评估模型，并基于历史样本数据库对构建好的各子系统对应的运行状态评估模型进行训练，利用各子系统对应的训练好的运行状态评估模型，分别实现各子系统的运行状态评估；将各子系统的运行状态评估结果进行融合，实现精轧全流程运行状态评估。本发明可及时、准确的对生产过程的运行状态进行有效的监控和判断；旨在面向现代流程工业运行状态评估中的关键性挑战问题，探索切实有效的解决方略，具有重要的实际应用与推广价值。
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公开(公告)号：CN113177901A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110353476.3
申请日：2021-04-01
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人视觉的多帧运动图像融合方法及系统，该方法包括：获取机器人的运动幅度，根据运动幅度设置长短不同的曝光时间；获取预设成像周期内机器人的视觉传感器输出的图像，根据清晰度对获取的图像进行质量评估，筛选出清晰度大于预设清晰度阈值的图像；将筛选出的图像进行邻帧图像配准，得到配准后的图像；将配准后的图像进行邻帧图像融合，得到多帧图像的融合结果，从而实现高质量的图像。本发明解决了机器人六自由度的随机运动引起图像模糊的技术问题，可以广泛应用于机器人视频图像处理领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112000018A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010959913.1
申请日：2020-09-14
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于残差生成器的鲁棒容错控制模块、方法及系统。该方法包括：构建三相逆变器基于残差生成器的鲁棒容错控制架构，所述三相逆变器基于残差生成器的鲁棒容错控制架构包含补偿控制器；在所述三相逆变器基于残差生成器的鲁棒容错控制架构的基础上，构建含可再生能源分布式电源逆变器电压电流双闭环控制、LC滤波电路的数学模型以及基于观测器的残差生成器；根据所述补偿控制器和所述基于观测器的残差生成器，确定优化后的补偿控制器；根据所述优化后的补偿控制器和控制器对控制对象进行控制。本发明能够解决三相逆变器电压电能质量问题。
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公开(公告)号：CN108536015B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810307345.X
申请日：2018-04-08
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种活套多变量控制器确定方法，能够消除系统的稳态误差。所述方法包括：在预先推导的传统活套数学模型表达式的基础上添加被控变量偏差积分项，得到新的活套数学模型表达式，其中，所述被控变量包括：活套角度和带刚张力；根据得到的新的活套数学模型表达式，确定基于协方差控制的多变量控制器，所述多变量控制器为：集活套角度控制和带刚张力控制于一体的多变量控制器。本发明适用于活套角度和带刚张力的控制操作。
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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：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：CN119989049A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510071550.0
申请日：2025-01-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/2136 , G06F18/2433 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种基于动态典型相关分析的高炉过程故障诊断方法及装置，涉及高炉过程故障诊断技术领域。该方法包括：获取高炉离线数据以及高炉在线数据；基于数据驱动的方法，根据高炉离线数据以及高炉在线数据进行数据识别处理，获得离线零平均值向量以及在线零平均值向量；基于预设故障阈值，根据离线零平均值向量以及在线零平均值向量，采用SD‑CCA方法进行故障校验，获得基于SD‑CCA的残差向量以及故障检测结果；当故障检测结果为故障时，基于故障数据库，根据基于SD‑CCA的残差向量进行故障检索，获得故障类型。本发明是一种基于动态典型相关分析的准确且高效的高炉过程故障诊断方法。
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