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公开(公告)号：CN101880918B
公开(公告)日：2012-12-05
申请号：CN201010203733.7
申请日：2010-06-18
Applicant: 东华大学
IPC: D01D5/12
Abstract: 本发明涉及一种运用于碳纤维牵伸工艺优化的多目标动态规划方法，把碳纤维多级牵伸这一多阶段决策过程转化为一系列单阶段问题逐个求解；通过主要目标函数法将碳纤维牵伸工艺这一多目标优化任务转化为单目标优化任务；通过大量实验数据拟合牵伸过程中工艺参数拉伸倍数与碳纤维原丝性能的关系；通过系统工程的专家打分制确定各拉伸阶段对碳纤维原丝性能的影响权重。最终确定碳纤维牵伸工艺的状态变量、状态转移方程和指标函数，得到各牵伸阶段的拉伸比优化分配方案。本发明解决了碳纤维牵伸过程中拉伸比分配以人工实验为指导，难以满足生产高质量碳纤维原丝要求的问题，计算量小，可靠性高。
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公开(公告)号：CN101880918A
公开(公告)日：2010-11-10
申请号：CN201010203733.7
申请日：2010-06-18
Applicant: 东华大学
IPC: D01D5/12
Abstract: 本发明涉及一种运用于碳纤维牵伸工艺优化的多目标动态规划方法，把碳纤维多级牵伸这一多阶段决策过程转化为一系列单阶段问题逐个求解；通过主要目标函数法将碳纤维牵伸工艺这一多目标优化任务转化为单目标优化任务；通过大量实验数据拟合牵伸过程中工艺参数拉伸倍数与碳纤维原丝性能的关系；通过系统工程的专家打分制确定各拉伸阶段对碳纤维原丝性能的影响权重。最终确定碳纤维牵伸工艺的状态变量、状态转移方程和指标函数，得到各牵伸阶段的拉伸比优化分配方案。本发明解决了碳纤维牵伸过程中拉伸比分配以人工实验为指导，难以满足生产高质量碳纤维原丝要求的问题，计算量小，可靠性高。
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公开(公告)号：CN101782771A
公开(公告)日：2010-07-21
申请号：CN201010126515.8
申请日：2010-03-17
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/418 , G05B13/02 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12
CPC classification number: Y02P90/02 , Y02P90/18 , Y02P90/22 , Y02P90/265
Abstract: 本发明涉及一种基于免疫神经网络的纺丝工艺智能优化设计方法，利用免疫优化的神经网络建立模型，对生产数据进行处理和分析，得到纺丝生产线参数的合理配置方案，继而将模型和方案整合于专家系统中，并与生产线进行上线连接以根据实时生产数据同步修正所述的免疫神经网络模型及专家系统，对纺丝生产线上各参数进行统一配置，并根据生产线的运行情况对生产过程进行及时、有效的优化。本发明采用纺丝工艺专家系统对结果集进行分析和评价，并用于指导生产，专家系统的知识库、规则集可以不断地添加和改进，使系统具有自学习的功能。
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公开(公告)号：CN101782758A
公开(公告)日：2010-07-21
申请号：CN201010129671.X
申请日：2010-03-19
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/18 , G05B19/416
Abstract: 本发明涉及一种纤维生产线上多级牵伸环节的智能协同控制器及其方法，包括安装在牵伸装置箱体上的主牵伸辊和从牵伸辊，所述的主牵伸辊的速度给定端连接速度给定控制器，速度给定控制器依次与主牵伸辊闭环调速系统、前向通路换算单元串联；所述的从牵伸辊的速度给定端连接从牵伸辊速度给定控制器，从牵伸辊速度给定控制器与从牵伸辊闭环调速系统串联，并与从牵伸辊反馈换算单元组成反馈通路。本发明在控制器内部及控制器之间实现牵伸辊工作状态信息的交换和处理，使牵伸辊的工作状态保持相对稳定，以达到提高牵伸过程精度及提高牵伸环节稳定性的目的，可解决纤维牵伸过程的高精度调速、牵伸率动态调整及同步问题。
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公开(公告)号：CN101782771B
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201010126515.8
申请日：2010-03-17
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/418 , G05B13/02 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12
CPC classification number: Y02P90/02 , Y02P90/18 , Y02P90/22 , Y02P90/265
Abstract: 本发明涉及一种基于免疫神经网络的纺丝工艺智能优化设计方法，利用免疫优化的神经网络建立模型，对生产数据进行处理和分析，得到纺丝生产线参数的合理配置方案，继而将模型和方案整合于专家系统中，并与生产线进行上线连接以根据实时生产数据同步修正所述的免疫神经网络模型及专家系统，对纺丝生产线上各参数进行统一配置，并根据生产线的运行情况对生产过程进行及时、有效的优化。本发明采用纺丝工艺专家系统对结果集进行分析和评价，并用于指导生产，专家系统的知识库、规则集可以不断地添加和改进，使系统具有自学习的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101667045B
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN200910195595.X
申请日：2009-09-11
Applicant: 东华大学
IPC: G05D27/02 , G05B19/048 , D01F9/22
Abstract: 本发明涉及一种碳纤维凝固浴的智能协同控制器及其控制方法，所述的控制器具有一个控制方法选择单元和多个控制单元；每个控制单元的控制算法或策略可根据控制方法选择单元的指令动态切换，实现协同调节；控制单元之间交换受控变量信息，对控制对象进行解耦与综合控制。本发明提出一种对凝固浴受控变量进行综合控制的智能协同控制方法，形成一个统一的控制器，并在该控制器内部对各个受控变量进行协同调整与控制，以达到对凝固浴的综合控制与协同优化的目的。本发明解决了碳纤维凝固浴控制系统中控制精度低、难以满足高质量碳纤维初生丝条控制要求的问题。
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公开(公告)号：CN101782758B
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201010129671.X
申请日：2010-03-19
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/18 , G05B19/416
Abstract: 本发明涉及一种纤维生产线上多级牵伸环节的智能协同控制器及其方法，包括安装在牵伸装置箱体上的主牵伸辊和从牵伸辊，所述的主牵伸辊的速度给定端连接速度给定控制器，速度给定控制器依次与主牵伸辊闭环调速系统、前向通路换算单元串联；所述的从牵伸辊的速度给定端连接从牵伸辊速度给定控制器，从牵伸辊速度给定控制器与从牵伸辊闭环调速系统串联，并与从牵伸辊反馈换算单元组成反馈通路。本发明在控制器内部及控制器之间实现牵伸辊工作状态信息的交换和处理，使牵伸辊的工作状态保持相对稳定，以达到提高牵伸过程精度及提高牵伸环节稳定性的目的，可解决纤维牵伸过程的高精度调速、牵伸率动态调整及同步问题。
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公开(公告)号：CN101819408B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN201010150333.4
申请日：2010-04-16
Applicant: 东华大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的差别化纤维纺丝工艺交互式设计方法，其步骤为：首先初始化产生抗体种群及抗原，随后通过随机的方式或工艺设计师的初步设计方案生成初始种群；再通过免疫进化算子对抗体种群进化以实现对抗原最大可能的匹配，并在此过程中通过方案评价模块由工艺设计专家对于每一个设计方案给出性能优劣的评价值，或在给出评价值的同时针对方案中的不足之处提出改进建议；最后根据工艺设计专家对备选方案的评价意见，结合专家系统中存储的优秀历史方案与当前备选方案的近似程度，判断进化是否结束，若是则退出，否则重新进行本发明所述优化方法的各步骤。本发明的优点是：1、建立纺丝工艺的交互式智能优化模型，为生产参数的设定提供依据。2、采用纺丝工艺专家系统对结果集进行分析和评价，并用于指导生产；所述专家系统的知识库、规则集可以不断地添加和改进，使系统具有自学习的功能。
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公开(公告)号：CN101937219B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201010253311.0
申请日：2010-08-13
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明涉及一种嵌入激素调控机制的数据驱动智能控制器及其方法，所述控制器的被控对象的输出数据通过反馈传感器组与作为被控对象参考输入的给定数据相比较，得到被控对象输出误差，该误差同时输入常规控制器和误差阈值评判单元。数据驱动计算单元根据历史数据存储单元记录的系统历史运行数据，在常规优化状态和协同优化状态之间选定当前工作状态，以确定需优化的控制器，对其参数进行优化调整，计算得到的原始控制量经由误差阈值评判单元的加工，选择性地加入激素调控单元的控制量增量，合成最终的控制器输出，送入被控对象实施控制。本发明提高了数据驱动控制的灵敏度和准确性，有利于被控对象保持在持续稳定的工作状态。
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公开(公告)号：CN101937219A
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN201010253311.0
申请日：2010-08-13
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明涉及一种嵌入激素调控机制的数据驱动智能控制器及其方法，所述控制器的被控对象的输出数据通过反馈传感器组与作为被控对象参考输入的给定数据相比较，得到被控对象输出误差，该误差同时输入常规控制器和误差阈值评判单元。数据驱动计算单元根据历史数据存储单元记录的系统历史运行数据，在常规优化状态和协同优化状态之间选定当前工作状态，以确定需优化的控制器，对其参数进行优化调整，计算得到的原始控制量经由误差阈值评判单元的加工，选择性地加入激素调控单元的控制量增量，合成最终的控制器输出，送入被控对象实施控制。本发明提高了数据驱动控制的灵敏度和准确性，有利于被控对象保持在持续稳定的工作状态。
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