公开(公告)号：CN102914970B

公开(公告)日：2014-12-03

申请号：CN201210431022.4

申请日：2012-11-01

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 尹珅 ,  王光 ,  卫作龙 ,  高会军 ,  刘方舟

IPC: G05B13/04

Abstract: 工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数的在线数据驱动估计方法，本发明涉及一种在工业过程控制系统中性能参数的数据驱动估计方法。本发明是要解决现有的工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数依靠经验估计的方法可靠性低的技术问题。本方法：一、确定工业过程控制系统中可直接测量的物理量；二、在不能直接测量的性能参数y的一个退化周期内测量不同时刻不能直接测量的性能参数y及可直接测量的物理量的值并进行归一化处理，然后对构建的函数模型进行对数估计，再剔除冗余项，最后选择关键参数，得到工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数y与运行时间的关系式。该方法适于对催化剂老化性能、配件老化、炉膛结渣的分析预测。

公开(公告)号：CN103197650A

公开(公告)日：2013-07-10

申请号：CN201310123178.0

申请日：2013-04-10

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 高会军 ,  刘方舟 ,  邱剑彬 ,  尹珅 ,  王光

IPC: G05B19/418

CPC classification number: Y02P90/02

Abstract: 一种双网环境下工业生产系统的指标跟踪控制方法，属于工业控制领域，本发明为解决采用全局开环的传统生产过程控制系统无法完成指标跟踪的问题。本发明包括上层控制器、指标评价模块和l个生产子系统，该方法为：采集每个生产子系统的两个参考信号，输出2l个参考信号通过以太网输送给指标评价模块，输出经济量既定经济指标r(n)与经济量的差值作为上层控制器的输入信号，上层控制器输出l个控制信号用于控制l个生产子系统，每个生产子系统结构相同，均由底层控制器和子过程组成，上层控制器输出的控制信号与子过程的输出信号yi(t)的差值作为底层控制器的输入信号，底层控制器的输出信号ui(t)作为子过程的输入信号。

公开(公告)号：CN102930158A

公开(公告)日：2013-02-13

申请号：CN201210427974.9

申请日：2012-10-31

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 尹珅 ,  卫作龙 ,  王光 ,  高会军 ,  刘方舟

IPC: G06F19/00

Abstract: 基于偏最小二乘的变量选择方法，涉及基于偏最小二乘的变量选择方法。它为了解决目前的变量选择方法存在的预测能力差，无法提高预测性能的问题。基于偏最小二乘的变量选择方法为：对待分析变量进行预处理，获取标准化变量集；根据标准化变量集计算回归向量，所述的回归向量的各元素表示相应的输入变量对于输出的贡献率，所述的贡献率的排序顺序为依次减小的顺序；根据回归向量的贡献率的排序顺序对输入变量进行排序，获取输入变量序列Xior；对输入变量序列Xior中的所有输入变量进行相关性检验；对输入变量选择计算获取回归系数。本发明应用于钢铁、锅炉、化工、制药等诸多领域的过程控制系统中。

公开(公告)号：CN102930158B

公开(公告)日：2016-01-20

申请号：CN201210427974.9

申请日：2012-10-31

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 尹珅 ,  卫作龙 ,  王光 ,  高会军 ,  刘方舟

IPC: G06F19/00

Abstract: 基于偏最小二乘的变量选择方法，涉及基于偏最小二乘的变量选择方法。它为了解决目前的变量选择方法存在的预测能力差，无法提高预测性能的问题。基于偏最小二乘的变量选择方法为：对待分析变量进行预处理，获取标准化变量集；根据标准化变量集计算回归向量，所述的回归向量的各元素表示相应的输入变量对于输出的贡献率，所述的贡献率的排序顺序为依次减小的顺序；根据回归向量的贡献率的排序顺序对输入变量进行排序，获取输入变量序列Xior；对输入变量序列Xior中的所有输入变量进行相关性检验；对输入变量选择计算获取回归系数。本发明应用于钢铁、锅炉、化工、制药等诸多领域的过程控制系统中。

公开(公告)号：CN102914970A

公开(公告)日：2013-02-06

申请号：CN201210431022.4

申请日：2012-11-01

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 尹珅 ,  王光 ,  卫作龙 ,  高会军 ,  刘方舟

IPC: G05B13/04

Abstract: 工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数的在线数据驱动估计方法，本发明涉及一种在工业过程控制系统中性能参数的数据驱动估计方法。本发明是要解决现有的工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数依靠经验估计的方法可靠性低的技术问题。本方法：一、确定工业过程控制系统中可直接测量的物理量；二、在不能直接测量的性能参数y的一个退化周期内测量不同时刻不能直接测量的性能参数y及可直接测量的物理量的值并进行归一化处理，然后对构建的函数模型进行对数估计，再剔除冗余项，最后选择关键参数，得到工业过程控制系统中不能直接测量的性能参数y与运行时间的关系式。该方法适于对催化剂老化性能、配件老化、炉膛结渣的分析预测。