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公开(公告)号：CN111898794B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010520719.3
申请日：2020-06-10
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种大型燃煤锅炉热效率的异常监测方法，具体涉及工业过程异常监测领域。该方法以排烟温度、烟气含氧量等与锅炉热效率密切相关且可以实时测量的变量作为关键性能指标，通过建立过程变量与关键性能指标之间的关联模型，实现对锅炉热效率的异常监测。首先，基于过程变量和关键性能指标之间存在的非平稳共同趋势，建立了输出相关的共同趋势模型，将这些非平稳变量表示为非平稳成分与平稳成分之和的形式。然后，将该模型的参数估计问题描述为一个优化问题，利用交替方向乘子法进行求解。最后，基于该模型设计三个不同的监测统计量，分别用于监测与锅炉热效率有关或无关的异常情况。
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公开(公告)号：CN111752147B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010464703.5
申请日：2020-05-28
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种具有持续学习能力改进PCA的多工况过程监测方法，涉及工业监测和故障诊断领域。该方法包括：依次采集工业系统正常工况下的过程数据构成训练集；利用主成分分析对初始工况进行训练，计算初始投影矩阵；根据弹性权重巩固方法和主成分分析原理，构造优化函数，对后续工况进行训练，得到最优投影矩阵；构建监测统计量并计算阈值；采集系统实时工况下的过程数据作为测试样本，利用当前训练模型计算该样本的统计量，并与阈值比较，判断是否有故障发生。本发明方法结合系统原理和先验知识确定权重矩阵，提高方法的可解释性，算法简单，计算量小，易于实现，可广泛应用于化工、加工制造、大型火力发电厂等领域。
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公开(公告)号：CN111752147A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010464703.5
申请日：2020-05-28
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种具有持续学习能力改进PCA的多工况过程监测方法，涉及工业监测和故障诊断领域。该方法包括：依次采集工业系统正常工况下的过程数据构成训练集；利用主成分分析对初始工况进行训练，计算初始投影矩阵；根据弹性权重巩固方法和主成分分析原理，构造优化函数，对后续工况进行训练，得到最优投影矩阵；构建监测统计量并计算阈值；采集系统实时工况下的过程数据作为测试样本，利用当前训练模型计算该样本的统计量，并与阈值比较，判断是否有故障发生。本发明方法结合系统原理和先验知识确定权重矩阵，提高方法的可解释性，算法简单，计算量小，易于实现，可广泛应用于化工、加工制造、大型火力发电厂等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111414943B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202010164039.2
申请日：2020-03-11
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于混合隐朴素贝叶斯模型的异常检测方法，属于故障诊断领域。本发明通过对连续变量和二值变量的选择，考虑连续变量与连续变量、二值变量与二值变量、二值变量与连续变量之间的相关性，构建同时包含连续变量和二值变量信息的混合隐朴素贝叶斯模型。本发明与传统方法相比，因加入二值变量的信息，对过程工业中异常的检测具有更高的性能，可以显著的减少故障误报率并有效的提高故障检测率。
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公开(公告)号：CN111267914B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202010103409.1
申请日：2020-02-20
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权滑动平均技术的动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法，涉及动车故障诊断技术领域。该方法包括：训练数据收集并预处理，各轮对不同模式下权重向量及控制限计算，各轮对不同模式下实时检测分离指标计算，轮对间歇蠕滑超限在线检测及分离。本发明有效保障了动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离的实际应用需求。当动车组某些轮对发生空转或滑行时，该方法能判断某节车厢是否有轮对发生蠕滑超限，同时区分该蠕滑超限是由空转还是滑行引起，并确定该车厢四个轮对中的哪一对或哪几对发生了蠕滑超限。该方法仅利用速度传感器测量，提高了对动车组轮对间歇蠕滑超限的检测分离能力。
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公开(公告)号：CN111898794A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010520719.3
申请日：2020-06-10
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种大型燃煤锅炉热效率的异常监测方法，具体涉及工业过程异常监测领域。该方法以排烟温度、烟气含氧量等与锅炉热效率密切相关且可以实时测量的变量作为关键性能指标，通过建立过程变量与关键性能指标之间的关联模型，实现对锅炉热效率的异常监测。首先，基于过程变量和关键性能指标之间存在的非平稳共同趋势，建立了输出相关的共同趋势模型，将这些非平稳变量表示为非平稳成分与平稳成分之和的形式。然后，将该模型的参数估计问题描述为一个优化问题，利用交替方向乘子法进行求解。最后，基于该模型设计三个不同的监测统计量，分别用于监测与锅炉热效率有关或无关的异常情况。
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公开(公告)号：CN111414943A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010164039.2
申请日：2020-03-11
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于混合隐朴素贝叶斯模型的异常检测方法，属于故障诊断领域。本发明通过对连续变量和二值变量的选择，考虑连续变量与连续变量、二值变量与二值变量、二值变量与连续变量之间的相关性，构建同时包含连续变量和二值变量信息的混合隐朴素贝叶斯模型。本发明与传统方法相比，因加入二值变量的信息，对过程工业中异常的检测具有更高的性能，可以显著的减少故障误报率并有效的提高故障检测率。
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公开(公告)号：CN111267914A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010103409.1
申请日：2020-02-20
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权滑动平均技术的动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法，涉及动车故障诊断技术领域。该方法包括：训练数据收集并预处理，各轮对不同模式下权重向量及控制限计算，各轮对不同模式下实时检测分离指标计算，轮对间歇蠕滑超限在线检测及分离。本发明有效保障了动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离的实际应用需求。当动车组某些轮对发生空转或滑行时，该方法能判断某节车厢是否有轮对发生蠕滑超限，同时区分该蠕滑超限是由空转还是滑行引起，并确定该车厢四个轮对中的哪一对或哪几对发生了蠕滑超限。该方法仅利用速度传感器测量，提高了对动车组轮对间歇蠕滑超限的检测分离能力。
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