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公开(公告)号：CN117452885A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310981536.5
申请日：2023-08-06
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供复杂工业过程的运行决策智能方法及系统，其中，所述运行决策智能方法包括：基于复杂工业运行决策过程中人的过程控制系统设定值的决策行为分析，建立运行决策过程的动态模型；利用运行决策过程的运行指标实际值，控制系统设定决策值，以及影响复杂工业运行决策过程的上下游工业过程变量的大数据，建立运行决策过程数字孪生模型；基于运行决策过程数字孪生模型，建立以运行指标目标值为输入，以过程控制系统设定决策值为输出的端边云协同的运行智能决策模型，用于复杂工业过程的运行决策。上述方案能够对整个复杂工业过程进行准确的运行决策，以保障复杂工业过程的运行指标实际值达到目标值。
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公开(公告)号：CN113608506B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110680852.X
申请日：2021-06-18
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种氧化铝运行指标的智能检测装置，包括：数据采集模块用于采集氧化铝生产工况中在线检测仪表的检测数值和生产指标的化验值；数据分析模块用于针对每一氧化铝生产工况，分析该氧化铝生产工况中生产指标在人工化验周期内的在线检测示数与化验值的差值是否大于预设阈值；参数更新模块用于在差值大于阈值时，基于预先建立的智能检测模型和检测数值、化验值，对智能检测模型的参数进行更新；基于更新参数的智能检测模型，重复各模块的功能，直至当前生产工况中生产指标的在线检测示数与化验值的差值小于阈值。本发明的智能检测装置实现了苛性比值及苛性碱浓度高精度的智能检测，解决了现有技术中人工化验滞后大、仪表精度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN110937616B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201911034650.7
申请日：2019-10-29
Applicant: 东北大学
IPC: G16C20/10
Abstract: 本发明公开一种氧化铝蒸发过程智能化设定系统及方法，属于工业自动化控制技术领域。该系统实时监测蒸发过程中的进料与出料浓度及流量、进料温度。根据出料浓度采用规则推理的方法对进料流量值进行反馈调整；根据进料温度和进料浓度的边界条件变化，采用规则推理的方法对进料流量值进行前馈调整；并通过基本控制回路对电动调节阀的控制来调整进料流量，实现了氧化铝蒸发系统的智能设定控制。该智能化设定系统及方法与通过人工经验操作调整进料流量相比，减少了操作人员的工作量，避免了依靠经验生产的主观性和随意性，使产品质量及其它生产指标得到了有效可靠的保证。
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公开(公告)号：CN108519770B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810389023.4
申请日：2018-04-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种浮选过程运行控制的实验平台，在平台中实现浮选过程的仿真功能，实现浮选过程的监控功能，以达到可以进行浮选过程先进控制算法仿真的目的。该实验平台中过程监控计算机运行有过程监控系统，虚拟对象计算机运行有虚拟对象系统；虚拟对象系统实现浮选过程底层机理模型和运行层模型的实时运行，实现模拟实际浮选过程对象的动态特性；针对不同应用场景选择不同辨识算法，估计浮选过程底层机理模型和运行层模型中的未知参数；过程监控系统利用虚拟对象系统，采用真实的PLC程序和控制器对虚拟对象进行底层回路控制，并实现对经济指标的优化设定值的跟踪，实现对浮选过程的半实物仿真实验，完成不同控制算法的对比试验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110850833A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911196467.7
申请日：2019-11-29
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418 , C01F7/06
Abstract: 本发明涉及工业自动化控制技术领域，尤其涉及一种氧化铝溶出过程智能化设定系统及方法，一种氧化铝溶出过程智能化设定系统包括：数据获取层，用于获取基础数据；参数录入层，用于录入设定所需参数和边界条件约束；智能设定层，对溶出过程的二次加碱流量的初始值进行设定，得到二次加碱流量的智能设定值。本发明通过周期性的前馈校正和反馈校正对溶出过程的二次加碱流量的初始值进行设定，得到二次加碱流量的智能设定值，实现了氧化铝溶出系统的智能设定控制。该智能设定系统及方法减少了操作人员的工作量，避免了依靠经验生产的主观性和随意性，使产品质量及其它生产指标得到了有效可靠的保证。
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公开(公告)号：CN110288021A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910558042.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明提出一种多元工业时间序列数据的分段方法，包括：连续采集要做分段处理的多元工业过程时间序列数据，并进行预处理；选取一段足够长的数据作为训练集，确定DiPCA算法的两个参数；构造基于可预测性的成本函数，进而构造全局优化目标函数；确定目标分段数量；选取具有最大成本函数值的子序列对，以使全局优化目标函数最优化；人工设置一个可接受的最短子序列长度，以此过滤错误分段，输出最后的分段数量；本发明解决了基于传统PCA的分段技术忽视动态特性的问题，同时也解决了基于传统DPCA的分段技术难以应用于高维数据的问题。在分段精度要求较高的场合，本发明方法更优。
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公开(公告)号：CN109446669A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811293203.9
申请日：2018-11-01
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种矿浆浓度的软测量方法，通过该方法得到的矿浆浓度不仅能适应选矿生产环境的变化，更能提高矿浆浓度的检测效果。方法包括：建立包括线性部分信息和非线性部分信息的矿浆密度辨识模型；基于矿浆流量信号的历史数据，从线性部分信息中选择变量个数，并获取线性模型的估计模型；基于矿浆差压和流量信号的历史数据，从非线性部分信息中选择变量个数，并获取非线性部分的估计模型；根据线性部分和非线性部分的估计模型，基于矿浆密度辨识模型，获取估计的矿浆密度；进而根据选矿厂的实际矿浆密度，在线更新线性部分和非线性部分的模型参数，依据原矿石的真密度，获取选矿厂的矿浆浓度的估计值。
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公开(公告)号：CN116466675A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310264519.X
申请日：2023-03-17
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种端边云协同的PID控制器的参数整定系统及方法，所述系统包括部署在现场端的现场控制系统和边缘通讯设备、部署在边缘端的与现场控制系统一致的边缘控制系统和边缘服务器以及部署在云端的云服务器；云端通过运行基于PID控制过程的云数字孪生模型，实现基于大数据的数字孪生模型的参数校正，边缘端通过运行基于PID控制过程的边数字孪生模型和参数整定算法并进行参数评价，实现PID控制参数的自动整定，解决了原有依赖于工程师经验手动调参导致耗时耗力以及由于动态特性变化导致控制性能下降的问题，能够实现控制系统运行过程中PID控制参数的自动整定，并且提高控制性能，保证系统长期维持较好的控制效果。
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公开(公告)号：CN110288021B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910558042.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2135 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种多元工业时间序列数据的分段方法，包括：连续采集要做分段处理的多元工业过程时间序列数据，并进行预处理；选取一段足够长的数据作为训练集，确定DiPCA算法的两个参数；构造基于可预测性的成本函数，进而构造全局优化目标函数；确定目标分段数量；选取具有最大成本函数值的子序列对，以使全局优化目标函数最优化；人工设置一个可接受的最短子序列长度，以此过滤错误分段，输出最后的分段数量；本发明解决了基于传统PCA的分段技术忽视动态特性的问题，同时也解决了基于传统DPCA的分段技术难以应用于高维数据的问题。在分段精度要求较高的场合，本发明方法更优。
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