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公开(公告)号：CN102109837B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN200910202045.6
申请日：2009-12-24
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司 , 大连理工大学
IPC: G05B19/418 , G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种钢铁企业焦炉煤气柜位预测平衡方法，确定影响柜位变化的主要煤气用户；基于现有的大量数据，采用现代的回归建模方法建立体现煤气柜位与各主要煤气用户之间关系的柜位预测模型；利用现有的大量数据，基于时间序列预测思想，采用现代的回归建模方法建立各主要煤气用户流量预测模型；预测未来一段时间内的柜位变化趋势；根据所建立的流量预测模型预测各用户的煤气流量预测值，将该煤气流量预测值输入给所述柜位预测模型，得到各预测时刻对应的煤气柜位变化预测值。本发明能够准确地预测煤气柜的柜位平稳、上升和下降变化趋势，为现场调度人员完成煤气的平衡调度提供合理指导。
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公开(公告)号：CN102147273B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201010103317.X
申请日：2010-01-29
Applicant: 大连理工大学 , 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G01F1/66 , G01F23/296
Abstract: 一种基于数据的冶金企业高炉煤气动态预测方法。首先利用经验模态分解的消噪方法对已知的历史数据进行除噪处理，然后利用基于回声状态网络的时间序列预测方法对高炉煤气系统的产消量进行动态预测；其次在回声状态网络中引入贝叶斯推理方法建立各主要煤气用户煤气流量与煤气柜柜位之间的关系模型用来预测高炉煤气柜柜位在当前时刻后指定时间长度内的变化；本发明能够准确地预测高炉煤气系统的产消量和煤气柜柜位变化，为现场煤气平衡调度人员提供在线决策支持。
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公开(公告)号：CN102147273A
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN201010103317.X
申请日：2010-01-29
Applicant: 大连理工大学 , 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G01F1/66 , G01F23/296
Abstract: 一种基于数据的冶金企业高炉煤气动态预测方法。首先利用经验模态分解的消噪方法对已知的历史数据进行除噪处理，然后利用基于回声状态网络的时间序列预测方法对高炉煤气系统的产消量进行动态预测；其次在回声状态网络中引入贝叶斯推理方法建立各主要煤气用户煤气流量与煤气柜柜位之间的关系模型用来预测高炉煤气柜柜位在当前时刻后指定时间长度内的变化；本发明能够准确地预测高炉煤气系统的产消量和煤气柜柜位变化，为现场煤气平衡调度人员提供在线决策支持。
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公开(公告)号：CN106650944B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201611114808.8
申请日：2016-12-07
Applicant: 大连理工大学 , 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种基于知识的冶金企业转炉煤气调度方法，步骤为：首先，对于调度决策过程中所需的无法直接采集的过程变量，采用神经网络模型进行建模分析，形成基于数据的神经网络模型；其次，设计一种基于模糊聚类的产生式规则模型，通过对历史数据进行聚类分析和关联规则挖掘，挖掘数据中蕴含的知识信息，进而与专家先验知识进行融合，建立基于知识的产生式模型；最后，设计了针对该产生式规则模型的在线更新策略，如果推理结果与实际方案存在较大偏差，则对产生式规则的输出参数进行更新。利用该发明可以对转炉煤气系统的平衡状态进行动态分析，并得到相应的调度方案，从而为调度人员进行决策提供合理指导。
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公开(公告)号：CN106650944A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611114808.8
申请日：2016-12-07
Applicant: 大连理工大学 , 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于知识的冶金企业转炉煤气调度方法，步骤为：首先，对于调度决策过程中所需的无法直接采集的过程变量，采用神经网络模型进行建模分析，形成基于数据的神经网络模型；其次，设计一种基于模糊聚类的产生式规则模型，通过对历史数据进行聚类分析和关联规则挖掘，挖掘数据中蕴含的知识信息，进而与专家先验知识进行融合，建立基于知识的产生式模型；最后，设计了针对该产生式规则模型的在线更新策略，如果推理结果与实际方案存在较大偏差，则对产生式规则的输出参数进行更新。利用该发明可以对转炉煤气系统的平衡状态进行动态分析，并得到相应的调度方案，从而为调度人员进行决策提供合理指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102109837A
公开(公告)日：2011-06-29
申请号：CN200910202045.6
申请日：2009-12-24
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司 , 大连理工大学
IPC: G05B19/418 , G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种钢铁企业焦炉煤气柜位预测平衡方法，确定影响柜位变化的主要煤气用户；基于现有的大量数据，采用现代的回归建模方法建立体现煤气柜位与各主要煤气用户之间关系的柜位预测模型；利用现有的大量数据，基于时间序列预测思想，采用现代的回归建模方法建立各主要煤气用户流量预测模型；预测未来一段时间内的柜位变化趋势；根据所建立的流量预测模型预测各用户的煤气流量预测值，将该煤气流量预测值输入给所述柜位预测模型，得到各预测时刻对应的煤气柜位变化预测值。本发明能够准确地预测煤气柜的柜位平稳、上升和下降变化趋势，为现场调度人员完成煤气的平衡调度提供合理指导。
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公开(公告)号：CN111916906B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202010824224.X
申请日：2020-08-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种低剖面且高增益宽频带介质谐振器天线，属于无线通信和天线技术领域，包括三层结构，其顶层为高介电常数的介质层，中间层为低介电常数的中间层介质基板，底层为低介电常数的底层介质基板。利用多个分离的高介电常数的介质块纵向排列，激励起介质谐振器天线的多个模式，并将两组分离模块沿横向排列，在低频处形成阵列形式增加增益，在高频处看成一个整体，激励起介质谐振器天线的高阶模式，在进一步展宽带宽的同时实现高增益辐射。本发明解决了现有宽频带介质谐振器天线剖面高度较高的问题，在低剖面的基础上，不仅实现了宽频带覆盖性能；具有高效率、质量轻、加工成本低的特点，有利于市场推广。
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公开(公告)号：CN108734419B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201810635497.2
申请日：2018-06-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于知识迁移的高炉煤气调度系统建模方法，首先，基于煤气系统的管网结构，建立能源发生、传输、消耗、存储、转换各阶段的能源本体模型，并基于该能源模型提取不同煤气系统的共同结构特征；其次，设计了一种基于数据分布特征的隶属度函数迁移方法，根据数据的分布特征学习不同煤气系统数据的映射关系，然后将隶属度函数进行迁移；再次，提出一种基于特征的模糊规则迁移方法，将不同系统的规则结构映射到邻近的低维特征上，通过规则重构的方式实现规则的迁移；最后，设计基于调度数据的迁移知识调整策略，将高炉煤气系统的实际调度数据输入到模型中，以输出调度方案的偏差最小为目标调整相应的规则参数。
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公开(公告)号：CN105528681B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201510968907.1
申请日：2015-12-21
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明属于信息技术领域，涉及一种基于隐树模型的冶金企业副产能源系统实时调整方法。本发明旨在根据冶金企业现场已有的大量历史数据建立一种能够实现副产煤气系统实时调整的隐树模型。首先从副产能源系统大量的历史运行数据中有效地区分出调整点对应的数据，并与大量非调整点对应的数据搭配构建训练样本集；将训练样本集中的数据进行语义表达，形成新的可用于建立隐树模型的语义样本库；采用双重爬山法对语义样本库中的样本进行学习以建立隐树模型，结合专家经验对隐树模型进行修正，获得一个结合数据和专家经验的副产能源系统调整模型；根据工业现场实时的监控和预测数据，利用该模型可以确定副产能源系统在未来某段时间内的调整任务。
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公开(公告)号：CN103246702B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201310113824.5
申请日：2013-04-02
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于分段形态表示的工业序列数据缺失的填补方法，首先对待填补的目标序列进行非等间距分割，并通过幅值水平、变化趋势以及波动大小三个特征量对分割后序列进行形态表示，然后建立一种计算形态表示相似系数的方法，利用计算的相似系数来寻找相似序列，最后利用机器学习方法训练待填补序列的相似序列，以建立数据缺失填补模型，实现对缺失数据序列的填补。本发明能够对工业过程因数据存储或传输故障等原因导致的序列数据缺失情况进行填补，进一步完整监测数据，提高数据的可靠性为实施工业过程基于数据的优化、控制和调度工作提供保障。
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