公开(公告)号：CN118095857A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410325415.X

申请日：2024-03-21

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 薄翠梅 ,  邵琪越 ,  张贺

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/043 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开了一种基于模糊贝叶斯网络模型的化工动态风险评估和预测方法，该检测方法通过采集数据集，构建事故树和事件树模型，再将二者集成在一起构成BT领结图模型；根据领结图展示出的工艺流程结合模糊数据集理论和专家经验得到工艺流程中各系统失效概率，将之作为设备故障的先验概率，再将领结图模型映射到贝叶斯网络上进行数据更新，得到各系统失效的最终后验概率，使用BP‑PSO神经网络对各系统后验概率进行预测，得到随时间变化的概率曲线从而实现动态风险评估。本发明能够适用于化工历史数据不完全和过度依赖专家经验的情景，能够在数据不完备的情况下进行合理的风险评估，并且实现了动态的功能能够实时监测工艺流程中各系统的失效概率。

公开(公告)号：CN119414716A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411547151.9

申请日：2024-11-01

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 张泉灵 ,  陆殿华 ,  张贺 ,  薄翠梅 ,  黄书华

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发机制的张力抗干扰控制方法，其包括步骤：S1：建立表贴式永磁同步伺服电机模型，并对构建的数学模型进行描述，得到电机的速度与位置输出、速度环，电流环中的状态量；S2：对得到的数据进行分析，设计滑模控制器与分数阶PID控制器；S3：设计扰动观测器，通过双环的状态量估计和补偿系统中的干扰，提高系统鲁棒性；S4：设计基于非线性滑模控制的事件触发机制，减少滑模控制的计算量，使整体系统的运算需求降低，完成控制目标。本发明不仅提高了电机控制的精确性和响应速度，还通过减少计算量和优化控制算法，提高了系统的能效比和应用范围；在高精度张力控制的应用场合，能够显著提高生产过程的稳定性和产品的质量。

公开(公告)号：CN117914590A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410073560.3

申请日：2024-01-18

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 张贺 ,  李欣 ,  薄翠梅 ,  李俊

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/06 ,  G06F17/15 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/213 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明公开了一种融合NSGA‑II和DS证据论的网络攻击检测方法，该检测方法通过采取数据集，结合DS证据论对数据集进行特征提取，经过计算时间同步网络物理质量函数及决策函数的评估，使用多目标遗传算法对特征子集进行优化，将优化后的特征子集进行多层感知机分类(MLP)，通过麻雀搜索算法计算MLP每层的神经网络对应的神经元，通过迭代输出最优神经元，直到检测率满足性能指标结束程序。本发明能更好的适用于信息不完整场景，并减轻了数据不一致及多个冲突目标对检测性能的影响，提高整体的网络检测准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118353654B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202410391047.9

申请日：2024-04-02

Applicant: 南京审计大学 ,  南京工业大学

Inventor： 季慧慧 ,  李欣 ,  张贺

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种融合Transformer‑联邦学习‑知识蒸馏的网络攻击检测方法，该方法通过采集工业互联系统网络攻击数据集，使用Transformer深度学习模型对数据集进行特征提取分类，各个局部服务器进行联邦学习训练将数据使用Transformer加密协议上传至中央，中央服务器解密整体数据后针对非IID分布数据进行知识蒸馏反哺训练返回重新进一步进行决策评估与预测，直至检测满足性能要求结束程序。本发明有效地解决了目前工控系统加密性能差、检测精度低的缺陷，以加强化工工控系统隐私保护的方式搭建了一个基于Transformer‑联邦学习‑知识蒸馏的入侵检测网络框架，提高了训练过程中模型参数的安全性，实现了化工工控网络系统的安全保护。

公开(公告)号：CN119046756A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411147610.4

申请日：2024-08-21

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 薄翠梅 ,  石何辉 ,  张贺

IPC: G06F18/241 ,  B01D3/42 ,  B01D3/14 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM特征提取和递减预测步长的DMO精馏温度模型预测控制方法，其包括步骤：S1：采集化工工业数据，利用LSTM时间序列模型进行数据特征提取和预处理；S2：将步骤S1得出的数据进行机理建模，确定预测控制的系统模型；S3：采用H∞型成本函数，通过调整成本函数的参数矩阵来确定系统状态或者控制输入的权重；S4：采用递减步长的模型预测控制算法，实现成本函数的最小化优化，使整体系统的控制时间减少。本发明解决了传统数据方法依旧存在较小偏差的问题，以及解决了传统模型预测控制方法到达终端集时间难以预知且无法保证指定时间内到达的问题。

公开(公告)号：CN119335975A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411446268.8

申请日：2024-10-16

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 薄翠梅 ,  叶胜利 ,  李俊 ,  王玉 ,  张贺 ,  喻果

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了一种精馏塔分层经济优化预测控制方法。该发明中精馏塔的双层结构预测控制策略包含经济自优化的稳态优化层和设定值跟踪的动态控制层，旨在同时满足经济性和控制性能目标；稳态优化层在精馏塔出口浓度、回流量等输出输入值的约束下求解精馏塔稳态模型的最优目标函数，确定出经济效益最大化的最优稳态输入和输出；动态控制层采用改进的动态矩阵控制算法，将最优操作变量输出到阀门的开度或传统PID控制器的设定值上，实现最优设定点的动态跟踪控制，最终完成精馏塔的多目标分层预测的控制。

公开(公告)号：CN119290230A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411433914.7

申请日：2024-10-15

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 李俊 ,  陈昱全 ,  张贺 ,  薄翠梅

IPC: G01L5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于混合高斯‑隐马尔科夫模型的冠带条实时张力检测方法，通过对机头缠绕鼓的旋转速度和缠绕头的平移速度的分析，构建了基于该模型的冠带条实时张力检测方案。该方法利用可观测的机头缠绕速度参数来推测冠带条的张力状态，以轮胎生产过程中的成型阶段所采集的数据为基础，提取机头缠绕速度参数样本，并编写期望最大算法对混合高斯‑隐马尔科夫模型进行训练和验证，最终获得了较为准确的冠带条张力预测结果。

公开(公告)号：CN117549588A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311794838.8

申请日：2023-12-25

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 张贺 ,  王勇 ,  薄翠梅

IPC: B29D30/38

Abstract: 本发明公开了一种基于RBF辨识网络的自适应PID冠带条缠绕张力控制方法，包括步骤：S1、基于张力控制系统中的各个组成部分建立冠带条缠绕张力控制系统模型，其中系统组成包括开卷部分、控制部分、检测部分及其辅助装置；S2、基于张力控制系统模型，采用前馈反馈控制方法；具体在带束层鼓前端的中间辊处安装高精度编码器对冠带缠绕的实际速度进行实时前馈控制，来消除因辊速不匹配而造成的干扰，同时在张力控制系统中设置张力传感器，通过张力传感器实时检测张力，并由检测到的张力数据反馈形成闭环控制回路，抑制张力突变。本发明通过自动控制手段，实现了高效可靠的冠带条缠绕张力控制，有效满足了现代轮胎生产企业对提高自动化程度的紧迫需求。

公开(公告)号：CN118353654A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410391047.9

申请日：2024-04-02

Applicant: 南京审计大学 ,  南京工业大学

Inventor： 季慧慧 ,  李欣 ,  张贺

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种融合Transformer‑联邦学习‑知识蒸馏的网络攻击检测方法，该方法通过采集工业互联系统网络攻击数据集，使用Transformer深度学习模型对数据集进行特征提取分类，各个局部服务器进行联邦学习训练将数据使用Transformer加密协议上传至中央，中央服务器解密整体数据后针对非IID分布数据进行知识蒸馏反哺训练返回重新进一步进行决策评估与预测，直至检测满足性能要求结束程序。本发明有效地解决了目前工控系统加密性能差、检测精度低的缺陷，以加强化工工控系统隐私保护的方式搭建了一个基于Transformer‑联邦学习‑知识蒸馏的入侵检测网络框架，提高了训练过程中模型参数的安全性，实现了化工工控网络系统的安全保护。

公开(公告)号：CN118152588A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410310392.5

申请日：2024-03-19

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 薄翠梅 ,  赵嘉豪 ,  张贺 ,  李俊

IPC: G06F16/36 ,  G06N5/02 ,  G06F16/901 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的密炼质量数据知识图谱构建方法，该知识图谱构建方法步骤为：步骤1、对从工厂采集到的轮胎密炼工艺数据集的数据进行数据预处理；步骤2、经数据预处理后的密炼数据通过DS证据理论进行多源数据融合；步骤3、将融合后的数据根据密炼工艺过程的关系进行人为节点构建以及节点之间的关系定义；步骤4、将节点列包含的诸多实体与实体关系导入neo4j中进行存储和可视化展示。本发明通过整合密炼过程中的各个参数，对密炼数据进行溯源，追踪和优化生产过程；同时在构建知识图谱的过程中还对密炼环节的生产以及检测等多源异构数据进行融合，方便生产过程的数据处理工作，挖掘数据背后的相关性与规律。