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公开(公告)号：CN116203903B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202310198744.8
申请日：2023-03-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种热连轧过程质量异常的时空根源诊断方法，包括：建立热连轧过程历史数据库；对数据样本按照轧钢位置百分比进行数据对齐，并将整个热连轧过程分为多个层级和子块；分别构建各子块对应的故障检测模型，并基于历史数据库对各故障检测模型进行训练，实现对各子块的质量相关故障的实时检测；当有故障发生时，根据各子块对应的故障检测结果，定位到质量异常的空间位置，并通过各机架轧钢位置百分比反向映射确定故障发生的时间位置；计算故障机架中各过程变量歧化系数的大小，实现对故障根源变量的定位，确定引起故障的根源变量，定位发生故障的设备，实现对故障的时空根源诊断。本发明可更好地指导企业生产，进一步提高企业的经济效益。
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公开(公告)号：CN119226846A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411243328.6
申请日：2024-09-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及工业生产过程的控制和监测技术领域，特别涉及一种面向多模式制造过程的KPI相关故障诊断方法及装置。方法包括：用MGU的监督变体SMGU用于KPI相关特征提取。将过程变量和KPI作为SMGU的输入，SMGU通过学习潜在的隐藏状态以有效地保持它们与KPI信息的联系。将BLS的稀疏变体SBLS用于故障诊断，从而减少网络结构冗余，避免模型过拟合。本发明解决传统的基于深度学习的故障诊断方法通用性差、诊断准确性低的问题，提高故障诊断的及时性和精度。该故障诊断方法拥有良好的扩展性，当加入新的训练数据时无需重复完整的训练过程，可有效应用到带钢热轧等多模式制造过程。
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公开(公告)号：CN116363054A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310052983.2
申请日：2023-02-03
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种带钢表面微小缺陷检测方法，包括：获取带钢表面缺陷图像集，并对其标注；对YOLOv5模型调整改进；基于标注后的带钢表面缺陷图像集，对改进后的YOLOv5模型进行训练，得到带钢表面微小缺陷检测模型；利用所述带钢表面微小缺陷检测模型对待检测的带钢表面缺陷图像进行检测，得到检测结果；可对工业摄像机采集的视频实时检测，检测后可输出每帧图像上的微小缺陷个数，并对缺陷面积进行统计。本发明方法具有更好的检测效果，有助于带钢生产过程中进行故障溯源、带钢表面缺陷的细粒度检测分类，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN114048592B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202111243600.7
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/25 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种精轧全流程分布式运行性能评估及非优原因追溯方法，包括：获取以往精轧全流程中留存的历史样本数据；将精轧全流程划分成上游、中游和下游三个子系统，在各子系统内部分别描述过程变量与关键性能指标间的相互依赖关系，去除冗余变量，保留相关变量，得到各子系统变量优选集；构建各子系统的能够分析过程非线性和动态性的运行性能评估模型并基于各子系统的变量优选集进行训练；对各子系统的运行性能进行评估，将各子系统的评估结果进行信息融合，实现全局运行性能评估，当过程处于非优时，对非优原因追溯。本发明可及时、准确地对生产过程的运行性能进行有效监控和判断。
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公开(公告)号：CN113901712B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202111161139.0
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/02 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种精轧全流程运行状态综合评估方法，包括：获取以往精轧全流程中产生的历史样本数据，建立历史样本数据库；将精轧全流程划分成上游子系统、中游子系统和下游子系统共三个子系统；分别构建各子系统对应的运行状态评估模型，并基于历史样本数据库对构建好的各子系统对应的运行状态评估模型进行训练，利用各子系统对应的训练好的运行状态评估模型，分别实现各子系统的运行状态评估；将各子系统的运行状态评估结果进行融合，实现精轧全流程运行状态评估。本发明可及时、准确的对生产过程的运行状态进行有效的监控和判断；旨在面向现代流程工业运行状态评估中的关键性挑战问题，探索切实有效的解决方略，具有重要的实际应用与推广价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117235389B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202311101190.1
申请日：2023-08-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/957 , B21B1/26 , H04L67/02 , H04L69/16 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供一种热连轧过程的实时数据回放方法及系统，涉及数据回放仿真技术领域，包括：建立TCP客户端与TCP服务器端之间的数据通信连接；TCP服务器端将热连轧过程数据传输至TCP客户端；TCP客户端接收热连轧过程数据，根据用户需求将热连轧过程数据送至pSpace数据库和前端Web网页进行展示，完成热连轧过程的实时数据回放。本发明的方法和系统基于带钢热连轧过程常见工序，模拟实际生产过程中工业实时数据的现场传输，仿真实现热连轧过程中数据从产生到传输以及最终实时可视化显示的数据回放过程。
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公开(公告)号：CN117891214A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311842331.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及工业过程监测技术领域，特别是指一种云边端协同下热连轧过程监测与故障诊断方法及装置，方法包括：在端侧平台上完成实时数据的采集、预处理与关键变量筛选；在边侧平台上，利用各工序对应的多维完备数据构建质量监测模型，实现对各批次过程的实时质量监测；在云侧平台上，充分利用边侧质量监测模型、各工序知识和能耗计算机理，构建各采样时刻能耗监测和单批次能耗预测模型；通过云边协同技术和联邦学习等方法，实现层次化的多性能指标协同统一，完成质量与能耗协同下动态性能实时监测、预测与时空诊断。本发明更好地了解生产过程中的问题，并及时采取相应的措施进行改进和优化。也为生产过程中的能效管理和质量控制提供了有力的支持。
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公开(公告)号：CN116203903A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310198744.8
申请日：2023-03-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种热连轧过程质量异常的时空根源诊断方法，包括：建立热连轧过程历史数据库；对数据样本按照轧钢位置百分比进行数据对齐，并将整个热连轧过程分为多个层级和子块；分别构建各子块对应的故障检测模型，并基于历史数据库对各故障检测模型进行训练，实现对各子块的质量相关故障的实时检测；当有故障发生时，根据各子块对应的故障检测结果，定位到质量异常的空间位置，并通过各机架轧钢位置百分比反向映射确定故障发生的时间位置；计算故障机架中各过程变量歧化系数的大小，实现对故障根源变量的定位，确定引起故障的根源变量，定位发生故障的设备，实现对故障的时空根源诊断。本发明可更好地指导企业生产，进一步提高企业的经济效益。
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公开(公告)号：CN117891214B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202311842331.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及工业过程监测技术领域，特别是指一种云边端协同下热连轧过程监测与故障诊断方法及装置，方法包括：在端侧平台上完成实时数据的采集、预处理与关键变量筛选；在边侧平台上，利用各工序对应的多维完备数据构建质量监测模型，实现对各批次过程的实时质量监测；在云侧平台上，充分利用边侧质量监测模型、各工序知识和能耗计算机理，构建各采样时刻能耗监测和单批次能耗预测模型；通过云边协同技术和联邦学习等方法，实现层次化的多性能指标协同统一，完成质量与能耗协同下动态性能实时监测、预测与时空诊断。本发明更好地了解生产过程中的问题，并及时采取相应的措施进行改进和优化。也为生产过程中的能效管理和质量控制提供了有力的支持。
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公开(公告)号：CN117707062B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311640795.8
申请日：2023-12-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种带钢热轧过程的故障检测方法和装置，应用于工业过程故障诊断技术领域，包括:获取带钢热轧过程中关联的#imgabs0#相关的过程变量，基于混合相关系数，得到#imgabs1#相关的过程变量，并基于综合故障检测指数和诊断指标进行故障的检测，得到故障数据和故障类型。本发明能解决能耗信息利用率低、时空相关性强、数据不平衡等复杂特性并存的带钢热轧过程故障检测与诊断问题，实现可及时、准确地对生产过程发生的故障进行有效的监控和判断。
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