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公开(公告)号：CN119396012B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510000412.3
申请日：2025-01-02
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于工业过程的Hammerstein非线性动态系统辨识方法及系统，涉及系统辨识技术领域，方法包括：采集Hammerstein非线性动态系统的历史数据作为数据集；设置RBF神经网络的相关参数；通过K‑means算法，确定RBF神经网络隐藏层的神经元中心点；通过最近邻Brute方法计算神经元中心点的标准偏差；计算RBF神经网络隐藏层的隐藏层输出矩阵；确定Hammerstein非线性动态系统的系统参数；计算Hammerstein非线性动态系统的输出估计值；计算均方误差；判断均方误差是否小于预设均方误差或者迭代次数是否达到预设迭代次数；若是，则输出系统参数作为Hammerstein非线性动态系统的整体辨识结果，否则，更新神经元中心点，并重新开始标准偏差的计算。本发明可以提高计算效率，增强算法的辨识效果和稳定性。
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公开(公告)号：CN118534877B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410597312.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种闭环控制系统性能降级检测与恢复方法，用于实现流程工业过程的闭环控制系统性能降级检测与恢复，属于工业过程监测技术领域，所述方法包括：采集待检测的闭环控制系统的过程数据；基于间隙度量技术对闭环控制系统进行性能降级检测；构建基于闭环子空间预测函数的前馈控制器和基于观测器的状态反馈控制器；在检测出闭环控制系统出现性能降级时，利用基于闭环子空间预测函数的前馈控制器和基于观测器的状态反馈控制器，优化闭环控制系统的性能，实现闭环控制系统的性能恢复。采用本发明的技术方案，可以保证流程工业生产过程的系统运行可靠性以及产品质量稳定性。
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公开(公告)号：CN119396012A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510000412.3
申请日：2025-01-02
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于工业过程的Hammerstein非线性动态系统辨识方法及系统，涉及系统辨识技术领域，方法包括：采集Hammerstein非线性动态系统的历史数据作为数据集；设置RBF神经网络的相关参数；通过K‑means算法，确定RBF神经网络隐藏层的神经元中心点；通过最近邻Brute方法计算神经元中心点的标准偏差；计算RBF神经网络隐藏层的隐藏层输出矩阵；确定Hammerstein非线性动态系统的系统参数；计算Hammerstein非线性动态系统的输出估计值；计算均方误差；判断均方误差是否小于预设均方误差或者迭代次数是否达到预设迭代次数；若是，则输出系统参数作为Hammerstein非线性动态系统的整体辨识结果，否则，更新神经元中心点，并重新开始标准偏差的计算。本发明可以提高计算效率，增强算法的辨识效果和稳定性。
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公开(公告)号：CN119312032A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411352920.X
申请日：2024-09-26
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多周期性的时序数据连续缺失在线填补方法，属于数据填补技术领域，所述方法包括：基于快速傅里叶变换获取待填补序列的核心周期集；基于核心周期集，结合历史数据，对缺失数据进行多周期数据回归，得到回归序列；基于回归序列对待填补序列进行填充，得到预填补序列；将预填补序列利用多周期性进行多时间粒度时序数据再生成，重建得到已填补序列；利用辅助填补器生成待填补序列的填补结果，完成填补效果评估，实现算法自训练和自适应超参数更新。本发明方案基于快速傅里叶变换的自适应方法进行预填补，并利用多周期性进行时序特征提取和数据生成，有利于提升数据填补的精度和效率。
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公开(公告)号：CN117887916A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311742102.6
申请日：2023-12-18
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于氢还原电加热的生产铁水的系统，包括还原熔化炉和氢气发生及循环系统，所述还原熔化炉顶部设有尾气出口和进料口，所述还原熔化炉的进料口与给料器连通，炉体的封头下方依次为还原段、过渡段、熔化段和熔池，熔化段上部设有导流锥，其中熔化段和导流锥表面均设有感应线圈可加热熔化直接还原铁。本发明将直接还原竖炉与电炉结合，不依赖于化石燃料。本发明在还原段设置微波加热装置供热，补偿氢气还原铁矿石吸收的热量，避免还原段热量不足。感应线圈熔化段通过加热熔化直接还原铁，避免了氢基竖炉得到的金属化球团或经过冷却处理或经过热送，加入到后续电炉炼钢过程中的能量损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118644128A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410656222.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供一种工业园区综合能源系统的性能评估方法与装置，涉及能源系统性能评估，属于电力系统技术领域。所述工业园区综合能源系统的性能评估方法包括：获取工业园区综合能效的多个指标数据；利用决策试验和评价分析法以及网络分析法，计算对多个指标数据的主观权重；利用随机加权法以及标准重要性法计算多个指标数据的客观权重；根据多个指标数据的主观权重以及客观权重，通过多因素小样本组合赋权法，获得多个指标数据的组合权重；根据多个指标数据的组合权重，利用决策树模型对多数指标进行评估，获得评估结果。采用本发明，可提高综合能源系统性能指标评价结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118347728A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410352837.6
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于域适应结合域对抗的滚动轴承故障诊断方法及装置，涉及设备故障诊断技术领域。包括：获取待诊断的滚动轴承的实时运行数据；将实时运行数据输入到构建好的滚动轴承故障诊断模型；其中，滚动轴承故障诊断模型包括基于跳跃连接构建的基础故障诊断模块以及基于域适应结合域对抗的跨域在线故障诊断模块；根据实时运行数据以及滚动轴承故障诊断模型，得到运行工况改变下的滚动轴承故障诊断结果。本发明利用大量源域带标签数据和少量目标域带标签数据，在源域训练网络的参数基础上，基于域适应损失进行两域之间的对抗训练，在工况改变数据量不足的情况下，实现滚动轴承实时数据故障诊断。
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公开(公告)号：CN117991647B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410396935.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及运行监控与自愈控制领域，特别是指一种工业控制系统性能监控与自愈控制方法及装置，方法包括：获取待控制的工业控制系统的实时运行数据；根据实时运行数据以及基于贝尔曼Bellman方程的性能退化监控模块，得到工业控制系统的实时性能评估结果，根据实时性能评估结果得到工业控制系统的性能退化监控结果；根据性能退化监控结果以及基于强化学习算法的自优化反馈增补自愈控制模块，得到工业控制系统的自愈控制结果。本发明在不依赖被控对象和控制系统数学模型的情况下，利用工业运行过程的数据实现实时性能监控；不改变原有控制器结构参数，仅利用数据和强化学习方法设计反馈补偿以恢复性能衰退，实现自愈控制。
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公开(公告)号：CN117992825A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410039769.8
申请日：2024-01-10
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于集成深度自编码器的铝电解槽故障诊断方法，包括：采集铝电解槽不同槽况下的生产运行参数，并标注故障类型，构建样本集；构建多个不同的深度自编码器模型；其中，不同的深度自编码器模型所采用的激活函数不同；各深度自编码器模型的最后一层隐藏层后分别连接有分类器；对构建的多个不同的深度自编码器模型进行筛选；利用所述样本集对筛选出的深度自编码器模型进行训练，并从特征和结果两个层面分别对所有深度自编码器模型进行集成，得到训练好的集成模型；利用训练好的集成模型进行铝电解槽故障诊断，得到诊断结果。采用本发明方案，可提高铝电解槽故障诊断准确性。
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公开(公告)号：CN119828634A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411781769.1
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于因果循环回路解除的流程工业异常根源诊断方法，涉及故障诊断技术领域。该方法包括：离线建模：采用动态时间规整与滑动窗口技术相结合的方法实时计算可变时间延迟，构建正常状态下可变时间延迟矩阵；对正常状态下可变时间延迟进行趋势分析，将因果网络中的循环回路分解为时间因果关系，解除因果网络中存在的循环回路；建立基于可变时间延迟的贝叶斯网络，确定正常状态下的条件概率表；在线诊断：构建异常状态下可变时间延迟矩阵，更新贝叶斯网络，确定异常状态下的条件概率表，对比正常和异常状态下的条件概率表以定位异常变量并推断根源和传播路径。这样，能够提高动态流程工业异常根源诊断的准确度。
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