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公开(公告)号：CN116070750A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310009317.0
申请日：2023-01-04
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F18/23213 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种选矿日综合生产指标多目标鲁棒优化决策方法，包括：获取生产全流程数据进行预处理，构建决策变量与目标变量训练数据集；根据决策变量不同扰动程度，将决策变量划分为强扰动变量和弱扰动变量；建立稀疏搜索代理模型获取最优的弱扰动变量非支配解集，用于鲁棒精细搜索代理模型的初始种群迁移；建立基于高效随机失活的多隐层神经网络模型；采用基于指标的参考点自适应多目标优化算法和基于K均值聚类算法的模型管理策略获取鲁棒Pareto解集并选择进入下一次迭代的新种群，直至获取到最优鲁棒解集。解决了工业生产经营管理过程中机理模型不清、决策变量不确定性扰动等问题而导致难以寻找指标鲁棒性最优解的问题。
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公开(公告)号：CN111258996A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010040200.5
申请日：2020-01-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面向工业大数据的产品质量多源深度融合预报方法，涉及工业大数据处理与复杂工业智能建模技术领域。该方法首先收集实际工业现场中的生产数据，并进行数据清洗与数据预处理，统一样本的数据维度；将生产过程数据按照工业生产的实际工艺流程与数据特征分为不同的数据块，同时求取每个数据块与最终质量数据的相关系数；针对不同的数据块，分别设计特定的深度学习网络提取隐含在数据内部的特征信息；利用之前求取的相关系数，为各个数据块提取到的特征信息进行加权融合，并利用一个单层神经网络对产品质量进行预报。该方法通过一种特征融合的思想，将复杂工业过程中的多源异构数据进行深度融合，实现对产品质量的精确预报。
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公开(公告)号：CN109032094A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810929500.1
申请日：2018-08-15
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于核磁共振分析仪的原油快速评价建模云平台，涉及工业云技术领域。该建模云平台包括用于采集炼厂实际生产运行所产生的数据的数据采集单元；用于控制云平台运行的智能控制单元；用于对未知油品的性质进行预测，为炼厂企业生产运行、决策提供参考的智能预报单元；云平台服务器；用于将数据采集单元采集到的数据信息传输至云平台服务器的数据传输单元；设于所述云平台服务器内，用于利用传输至所述云平台服务器内的数据信息进行建模分析的数据分析单元。本发明提供的基于核磁共振分析仪的原油快速评价建模云平台，可以实现与云平台相连的所有核磁共振分析仪之间的数据共享，使原油评价的效率更高。
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公开(公告)号：CN104570739B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201510006752.3
申请日：2015-01-07
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G06N5/045 , B03B13/00 , B03C1/00 , B03D1/028 , B03D2203/02 , B07B13/18 , G05B13/04 , G05B17/02 , G05B19/05 , G05B19/41885 , G05B2219/13018
Abstract: 本发明涉及基于云和移动终端的选矿多生产指标优化决策系统及方法，该系统包括移动智能终端、云服务器、移动工业私有云服务器、采集计算机和过程控制器PLC或者DCS，在智能移动终端设定选矿生产指标、选矿生产指标的目标值范围、选矿生产指标优化决策模型及其边界和约束条件、选矿生产指标优化决策变量、选矿生产指标的时间范围、决策变量的时间范围、选矿多生产指标优化决策算法和算法参数，移动工业私有云服务器计算出多组决策结果解集，在智能移动终端确定最终的决策结果，移动工业私有云服务器计算出过程控制给定值，移动智能终端确定最终过程控制给定值，过程控制器PLC或者DCS根据最终过程控制给定值控制生产线上的设备进行生产。
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公开(公告)号：CN103869783B
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201410101747.6
申请日：2014-03-18
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种精矿产量在线预测方法，该方法包括：步骤1：采集选矿各工序的工艺指标数据及相应的精矿产量实际值；步骤2：对已采集的选矿各工序的工艺指标数据及相应的精矿产量实际值进行组合处理；步骤3：在线实时预测精矿产量值；本发明方法基于参数自整定，在选矿生产过程中采集的各工序的工艺指标数据更新后及时加入训练样本集中参与训练，实现模型的在线更新；根据各工序的工艺指标数据自身属性的不同，自适应调整精矿产量预测模型的参数，实现模型参数的在线修改，可以使预测模型更好的适应多变的工况条件，进一步提高了精矿产量的预测精度，选矿工程师可以给出更加合理的决策，从而使得企业效益最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103869783A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410101747.6
申请日：2014-03-18
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种精矿产量在线预测方法，该方法包括：步骤1：采集选矿各工序的工艺指标数据及相应的精矿产量实际值；步骤2：对已采集的选矿各工序的工艺指标数据及相应的精矿产量实际值进行组合处理；步骤3：在线实时预测精矿产量值；本发明方法基于参数自整定，在选矿生产过程中采集的各工序的工艺指标数据更新后及时加入训练样本集中参与训练，实现模型的在线更新；根据各工序的工艺指标数据自身属性的不同，自适应调整精矿产量预测模型的参数，实现模型参数的在线修改，可以使预测模型更好的适应多变的工况条件，进一步提高了精矿产量的预测精度，选矿工程师可以给出更加合理的决策，从而使得企业效益最大化。
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公开(公告)号：CN102778843A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210256039.0
申请日：2012-07-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种强磁选别过程运行控制方法，属于自动控制技术领域，根据强磁选品位指标期望值以及基础控制回路的实际值，对强磁选别过程的基础控制回路的设定值进行优化控制，提高精矿品位，降低尾矿品位。本发明保证系统运行在精矿品位期望值与尾矿品位期望值对应的工作点上，使用神经网络对不可在线测量的精矿品位与尾矿品位进行实时预报，采用动态补偿方法有效抑制各种未知干扰对选别过程的不利影响，从而在有效提高精矿品位的同时降低尾矿品位，提高选矿最终产品的金属回收率。本方法可通过软件系统实现，软件系统实现软件功能模块与算法文件的分离、解耦度低、易于算法扩展与维护，为强磁选别过程运行控制方法研究及系统设计提供技术支撑与运行平台。
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公开(公告)号：CN110263494B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910640300.9
申请日：2019-07-16
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于云边协同的氧化铝生产运行优化系统及方法，涉及氧化铝生产运行优化技术领域。该系统及方法首先采集氧化铝生产过程的全流程数据，将数据进行预处理后传输到本地协同生产运行优化单元，本地协同生产运行优化单元首先判断当前氧化铝生产过程所处工况，根据工况自动切换当前需要运行的优化策略，本地运行优化策略得到氧化铝生产运行指标的实际设定值。对于本地协同生产运行优化单元不存在氧化铝生产过程模型的情况，本地协同生产运行优化控制单元将建模信息发送给云存储和协同优化计算单元，在云端进行建模和测试。云端搭建测试并运行多个优化策略，将与历史实际设定值偏差最小的策略推荐给本地协同生产运行优化单元。
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公开(公告)号：CN110363355B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201910640654.3
申请日：2019-07-16
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种氧化铝生产指标的云‑边协同预报系统及方法，涉及工业云计算与边缘端协同预报技术领域；本发明的系统及方法通过在云端模型训练服务器对氧化铝生产过程指标与变量的预报算法选择、参数配置及模型训练，并对训练好的模型进行评估及参数校正，得到最优的训练模型；同时在边缘端的氧化铝生产指标预报计算机上对氧化铝生产过程数据进行预处理，并通过从云端导入训练好的模型参数，进而使用训练好的预报模型针对不同生产过程对氧化铝生产指标进行预报。本发明提供的系统及方法通过云端服务器为氧化铝生产指标预报模型训练提供强大的计算资源，通过边缘端的计算机提供实时便捷的氧化铝生产指标预报。
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公开(公告)号：CN109032094B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201810929500.1
申请日：2018-08-15
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于核磁共振分析仪的原油快速评价建模云平台，涉及工业云技术领域。该建模云平台包括用于采集炼厂实际生产运行所产生的数据的数据采集单元；用于控制云平台运行的智能控制单元；用于对未知油品的性质进行预测，为炼厂企业生产运行、决策提供参考的智能预报单元；云平台服务器；用于将数据采集单元采集到的数据信息传输至云平台服务器的数据传输单元；设于所述云平台服务器内，用于利用传输至所述云平台服务器内的数据信息进行建模分析的数据分析单元。本发明提供的基于核磁共振分析仪的原油快速评价建模云平台，可以实现与云平台相连的所有核磁共振分析仪之间的数据共享，使原油评价的效率更高。
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