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公开(公告)号：CN113221382B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202110610342.5
申请日：2021-06-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F30/20 , G06F119/04
Abstract: 本发明属于工业设备剩余寿命预测领域，具体涉及了一种工业设备剩余寿命预测方法、系统及设备，旨在解决不同设备在模型的特征空间中数据分布存在差异及预测结果不确定性的问题。本发明包括获取寿命结束的工业设备的数据作为源域数据；获取运行中的工业设备的数据作为目标域数据；对源域数据和目标域数据进行预处理得到源域训练数据集和目标域训练数据集；将源域训练数据集和目标域训练数据集输入到预构建的剩余寿命预测训练模型中进行训练直至两个域的数据分布差异最小化，并得到剩余寿命预测模型；将剩余寿命预测模型应用到工业设备剩余寿命预测的真实场景中。本发明大大减小两个域的数据分布差异，还可以计算剩余寿命预测结果的可信度。
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公开(公告)号：CN118707346A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410723861.6
申请日：2024-06-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/385 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/088 , G06F17/18
Abstract: 本申请属于一种检测方法，针对动力电池异常检测时，存在准确率低，容易漏检，难以有效应用的技术问题，提供一种动力电池异常检测方法及相关装置，借助时序自编码器异常检测模型、第一局部密度异常检测模型和第二局部异常检测模型，对动力电池异常情况进行监测，从形态与分布两类特征构建数据驱动的机器学习模型，描述动力电池动态特性的异常度，生成残差指标和密度指标，并通过匹配度加权建立二者的融合指标，形成动态异常检测阈值的决策图，支撑无监督条件下动力电池的精准异常检测，实际应用中，能够降低动力电池缺陷品和不良品产生的影响，提高动力电池PACK及新能源汽车的安全性与续航。
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公开(公告)号：CN116992308B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311239536.4
申请日：2023-09-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/22 , G06N3/0464 , G06Q10/0639 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种数据与知识融合的工艺波动分析与优化方法及装置，属于工艺分析技术领域。该方法包括：将待评估工艺数据输入至目标异常检测模型，得到异常工艺数据，所述待评估工艺数据用于描述物料变化状态；基于所述异常工艺数据，优化所述待评估工艺数据对应的工艺参数。本发明提供的数据与知识融合的工艺波动分析与优化方法，可以检测出异常工艺数据，进而可以优化待评估工艺数据对应的工艺参数，提升产品质量，实现生产工艺优化。
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公开(公告)号：CN110717623B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910891067.1
申请日：2019-09-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及光伏电站发电功率预测技术领域，具体涉及一种融合多种天气状况的光伏发电功率预测方法及装置、设备。目的在于解决预测精度低的问题。本发明的预测方法包括：将待预测功率对应的天气变量数据分别输入不同天气状况下的功率预测器，得到预设数量的预测功率值；根据得到的预测功率值，以及每个功率预测器的权重值，计算得到融合多种天气状况的光伏发电功率；其中，功率预测器通过以下方法训练得到：获取训练数据集并划分为预设数量的样本组，利用每个样本组分别对未训练的预测器进行训练，得到不同天气状况下的功率预测器。本发明避免了某些天气变量数据无法准确划分为某一类天气状况导致的较高预测误差，有效提高了光伏发电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN114581785B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210496119.7
申请日：2022-05-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京智冶互联科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法及系统，其中方法包括：获取多组待识别数据，其中，各组待识别数据包括炉喉料面的红外热图像和炉喉的温度分布数据，所述红外热图像和所述温度分布数据对应同一高炉的同一时刻；基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各温度分布数据之间的关联信息，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果。本发明实施例提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法及系统，在实现自动识别煤气流分布状态的同时，能够有效地提高煤气流分布状态识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114742122A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210178941.9
申请日：2022-02-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请提供一种设备故障诊断方法、装置、电子设备以及存储介质，该方法包括：根据目标故障数据确定源域训练数据集以及目标域训练数据集；目标故障数据是与待诊断设备具有相同故障类型以及不同故障模式的设备的故障数据；根据源域训练数据集以及故障诊断训练模型，确定第一模型参数；根据第一模型参数、源域训练数据集、目标域训练数据集、预设模型参数以及故障诊断训练模型确定第二模型参数；根据第二模型参数以及故障诊断训练模型确定故障诊断模型；根据故障诊断模型对待诊断设备进行故障诊断。通过其他设备的故障数据训练待诊断设备的故障诊断模型，实现已有故障数据向待诊断设备的故障诊断模型的知识迁移，提高了训练故障诊断模型的多样性。
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公开(公告)号：CN109603617B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201811542243.2
申请日：2018-12-17
Applicant: 天能帅福得能源股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种混合匀浆系统及其在混合搅拌过程浆料粘度监测和补偿的方法，属于工业过程建模和软测量技术领域。所述混合匀浆系统包括：搅拌装置、控制模块、数据分析模块和补偿装置，所述控制模块实时采集搅拌过程数据并传输给数据分析模块，接收数据分析模块返回的粘度测量值和补偿量，并向补偿装置发送补偿指令；所述数据分析模块通过数据链路连接控制模块，接收控制模块采集的搅拌过程数据，通过粘度软测量模型和补偿量预测模型，实时计算粘度测量值和补偿量，并反馈给控制模块；所述补偿装置接收控制模块指令，向搅拌装置内补偿料液。该系统实现了浆料粘度指标的实时监测和自动补偿，提高搅拌过程生产效率，进而降低成本，提高企业的竞争力。
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公开(公告)号：CN113221382A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110610342.5
申请日：2021-06-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F30/20 , G06F119/04
Abstract: 本发明属于工业设备剩余寿命预测领域，具体涉及了一种工业设备剩余寿命预测方法、系统及设备，旨在解决不同设备在模型的特征空间中数据分布存在差异及预测结果不确定性的问题。本发明包括获取寿命结束的工业设备的数据作为源域数据；获取运行中的工业设备的数据作为目标域数据；对源域数据和目标域数据进行预处理得到源域训练数据集和目标域训练数据集；将源域训练数据集和目标域训练数据集输入到预构建的剩余寿命预测训练模型中进行训练直至两个域的数据分布差异最小化，并得到剩余寿命预测模型；将剩余寿命预测模型应用到工业设备剩余寿命预测的真实场景中。本发明大大减小两个域的数据分布差异，还可以计算剩余寿命预测结果的可信度。
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公开(公告)号：CN112529185B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110186773.3
申请日：2021-02-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请涉及工业过程领域规则知识获取方法，包括：建立领域规则库，建立语义知识库，将领域规则库和语义知识库合并，实现领域规则知识库的增广更新；领域知识表示与提取：利用加权的一阶逻辑规则描述工业过程领域知识，构成一阶逻辑规则训练样本集合；领域规则知识库构建：应用概率软逻辑和所述一阶逻辑规则训练样本集合进行权重学习，实现对未加权的规则加权；建立语义知识库的方法包括：利用机器学习算法进行规则学习，得到关于多源数据语义信息变化时优化决策语义变化的一阶逻辑规则。
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公开(公告)号：CN112529184B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110186760.6
申请日：2021-02-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请涉及融合领域知识与多源数据的工业过程优化决策方法，包括：利用概率软逻辑获取工业过程领域知识，建立工业过程领域规则知识库；融合多源数据语义与多源数据特征，构成一种新的工业过程语义知识表示，构建工业过程语义知识库；在后验正则化框架下，利用所述工业过程领域规则知识库和语义知识库，得到嵌入领域规则知识的优化决策模型和后验分布模型；知识蒸馏技术将嵌入领域规则知识的优化决策模型中的知识迁移到后验分布模型中。
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