-
公开(公告)号：CN109935280B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910163699.6
申请日：2019-03-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于集成学习的高炉铁水质量预测系统及方法，包括：高炉、热风炉、第一流量计、第二流量计、第三流量计、温度计、压力计、湿度计、炉腹煤气量测分析仪、富氧率测量分析仪、数据采集装置和计算机；将获取的实时待测试高炉数据，经过预处理，获取输入输出参数，使用已经建立好的均方根误差概率加权集成随机权神经网络的多元铁水质量在线预报模型，得到在线预测结果。本发明可以避免离线化验的滞后性和人工操作带来的不确定性，实现实时在线准确软测量，为现场的操作人员及时准确判断高炉内部运行状态提供了关键指标，同时可以根据工况的变化，利用最新的过程数据更新软测量模型参数，避免了时不变模型的局限性，实用价值很高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110066895B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910283970.X
申请日：2019-04-10
Applicant: 东北大学
IPC: C21B5/00
Abstract: 本发明提出一种基于Stacking的高炉铁水质量区间预测方法，包括：获取高炉原始历史数据，并进行预处理；根据输入输出参数从预处理后的高炉原始历史数据提取样本数据集；建立基于N折模型的Stacking算法铁水质量模型并计算建模误差预测区间；根据N折模型的Stacking算法铁水质量模型对实时采集的高炉数据进行预测，得到预测值和预测区间；本发明可以避免离线化验的滞后性和人工操作带来的不确定性，实现多元铁水质量值和预测区间的同时预报。为现场的操作人员及时准确判断高炉内部运行状态提供了关键指标，同时可以根据工况的变化，利用最新的过程数据更新软测量模型参数，避免了时不变模型的局限性，实用价值很高。
-
公开(公告)号：CN109935280A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910163699.6
申请日：2019-03-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于集成学习的高炉铁水质量预测系统及方法，包括：高炉、热风炉、第一流量计、第二流量计、第三流量计、温度计、压力计、湿度计、炉腹煤气量测分析仪、富氧率测量分析仪、数据采集装置和计算机；将获取的实时待测试高炉数据，经过预处理，获取输入输出参数，使用已经建立好的均方根误差概率加权集成随机权神经网络的多元铁水质量在线预报模型，得到在线预测结果。本发明可以避免离线化验的滞后性和人工操作带来的不确定性，实现实时在线准确软测量，为现场的操作人员及时准确判断高炉内部运行状态提供了关键指标，同时可以根据工况的变化，利用最新的过程数据更新软测量模型参数，避免了时不变模型的局限性，实用价值很高。
-
公开(公告)号：CN110687937B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910973177.2
申请日：2019-10-14
Applicant: 东北大学
IPC: G05D9/12
Abstract: 本发明提供一种基于多变量广义最小方差解耦控制的水箱液位控制方法，自动化过程控制技术领域。该方法首先对双容水箱液位传感器的参数进行标定；并求取双容水箱离散模型的参数；然后设计多变量一步超前最优加权解耦控制器，并求解该解耦控制器中各多项式形式的参数矩阵，进而得到最终控制律，完成改进的多变量广义最小方差解耦控制器的设计；最后，将求解的最终控制律输入到双容水箱的控制系统，实现对双容水箱液位的控制。本发明方法能够直接抑制有界可测干扰,消除稳态误差，因而不需要进行前馈控制器的设计，节约了成本；能够直接抑制工业过程中有界可测干扰对双容水箱控制系统的影响，从而消除稳态误差，提高控制精度，具有很高的实用价值。
-
公开(公告)号：CN110687937A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910973177.2
申请日：2019-10-14
Applicant: 东北大学
IPC: G05D9/12
Abstract: 本发明提供一种基于多变量广义最小方差解耦控制的水箱液位控制方法，自动化过程控制技术领域。该方法首先对双容水箱液位传感器的参数进行标定；并求取双容水箱离散模型的参数；然后设计多变量一步超前最优加权解耦控制器，并求解该解耦控制器中各多项式形式的参数矩阵，进而得到最终控制律，完成改进的多变量广义最小方差解耦控制器的设计；最后，将求解的最终控制律输入到双容水箱的控制系统，实现对双容水箱液位的控制。本发明方法能够直接抑制有界可测干扰,消除稳态误差，因而不需要进行前馈控制器的设计，节约了成本；能够直接抑制工业过程中有界可测干扰对双容水箱控制系统的影响，从而消除稳态误差，提高控制精度，具有很高的实用价值。
-
公开(公告)号：CN110066895A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910283970.X
申请日：2019-04-10
Applicant: 东北大学
IPC: C21B5/00
Abstract: 本发明提出一种基于Stacking的高炉铁水质量区间预测方法，包括：获取高炉原始历史数据，并进行预处理；根据输入输出参数从预处理后的高炉原始历史数据提取样本数据集；建立基于N折模型的Stacking算法铁水质量模型并计算建模误差预测区间；根据N折模型的Stacking算法铁水质量模型对实时采集的高炉数据进行预测，得到预测值和预测区间；本发明可以避免离线化验的滞后性和人工操作带来的不确定性，实现多元铁水质量值和预测区间的同时预报。为现场的操作人员及时准确判断高炉内部运行状态提供了关键指标，同时可以根据工况的变化，利用最新的过程数据更新软测量模型参数，避免了时不变模型的局限性，实用价值很高。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.019 seconds)
