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公开(公告)号：CN106762452B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201611120557.4
申请日：2016-12-08
Applicant: 东北大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 基于数据驱动的风机主控系统故障诊断和在线监测方法，属于故障诊断技术领域；包括：计算风机主控系统正常数据的控制限；计算风机主控系统故障数据的统计量；根据统计量与控制限的关系确定故障发生时间T，并确定时间T时采集的故障数据中各主控系统变量贡献率及故障变量；依次计算风机主控系统实时数据中故障变量对应的信噪比、主元数和统计量，如果统计量是否位于控制限内，风机主控系统运行过程正常，否则，将故障变量对应的传感器作为故障传感器；本发明避免用到风机复杂的机理建模和信号分析；可对同一时段的多种故障进行监测，可发现的故障是多维的；采用最大的信噪比确定主元数，所以提高了故障的监视灵敏度。
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公开(公告)号：CN105527948B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201510925806.6
申请日：2015-12-11
Applicant: 东北大学 , 沈阳东大自动化有限公司
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种基于工业过程的大规模分布式数据采集系统及方法，该系统包括若干组现场设备、若干个现场控制站、数据采集调度模块、若干台数据采集客户端、若干个数据库，数据采集调度模块根据现场控制站运行状态信息、数据采集客户端运行状态信息、数据采集周期、需要采集的数据项为若干台数据采集客户端分配数据采集任务；数据采集客户端用于设定采集数据周期、需要采集的数据项、数据采集客户端运行状态阈值，并将采集到的数据存储到数据库中；若干个数据库存储若干台数据采集客户端采集的数据。本发明可以根据用户的需求设定数据项和数据采集周期，具有高容错性、高可靠性、易用性和扩展性。
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公开(公告)号：CN106372181A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610785231.7
申请日：2016-08-31
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/1744
Abstract: 本发明提供一种基于工业过程的大数据压缩方法，涉及工业大数据分析技术领域。本发明通过对采集的生产数据按数据块和采集数据项进行压缩，根据采集数据项的类别，对浮点型、布尔型和字符型的采集数据分别进行处理，判定浮点型数值波动范围和比较布尔型、字符型相邻数据的变化来决定需要压缩的保存的数据。本发明既能有效改善工业过程中因时间的增加后采集数据项的数值发生偏移导致压缩结果偏差过大的问题，又能减少压缩后的采集数据项所占空间的大小，提高压缩效率，使工业数据库系统快速、有效地管理数据。
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公开(公告)号：CN105553699A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510908488.2
申请日：2015-12-09
Applicant: 东北大学 , 沈阳东大自动化有限公司
CPC classification number: H04L41/0246 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 一种从数据处理角度构建的风电机组状态监控私有云系统及方法，属于风电机组状态监控技术领域。包括风场本地客户端、移动客户端和私有云管理平台；风场本地客户端包括OPC Server、OPC Client或者组态软件、安全管理模块和短时主数据库；移动客户端包括用户注册模块、风机监控注册模块和监控对象配置模块；私有云管理平台包括总数据库、短时备份数据库、安全管理数据库和历史数据查询模块；基于OPC Client或组态软件通过OPC Server对监控参数进行实时采集，并存储到本地小型数据库中，再采用主从热备份的方法存储到云管理平台，并转储到总数据库中，解决数据采集的实时性和大数据问题，同时还可处理三种接入用户的权限，及时调整各终端用户获取相应风场本地数据的能力。
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公开(公告)号：CN106777517B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201611044367.9
申请日：2016-11-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种基于粒子群的航空发动机高压涡轮盘优化设计系统及方法，涉及航空发动机设计技术领域。该系统包括航空发动机高压涡轮盘优化任务定义模块、初始粒子群/档案及网格生成模块、基于网格邻域的全局最优选择模块、粒子更新模块、档案更新模块和基于网格邻域的档案规模控制模块，首先利用档案在网格内的有效体积提高网格拥挤指标精度；然后利用网格邻域信息，在有限区域内进行粒子拥挤距离计算，为选择全局最优及删除档案粒子提供高可信度操作对象，得到的最终档案即为多目标优化结果。本发明在对航空发动机高压涡轮盘进行多目标优化设计时，从提高粒子群算法全局最优及档案非劣粒子删除的准确性入手，提供高质量的多目标优化结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109409639A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811009657.9
申请日：2018-08-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了本发明提出一种选矿生产指标的关联关系可视化系统及方法，包括生产指标管理模块、生产指标关联关系分析模块、生产指标关联关系可视化模块、生产指标时序变化关系分析模块、生产指标时序变化关系可视化模块；实现对选矿生产指标的关联关系的分析、时序变化关系的分析，并对指标间的关系进行可视化；对选矿综合生产指标与过程运行指标间相关关系的分析，以及对多维时序变化的指标间关系的分析，并将分析出的生产指标间关系以一种更加生动直观的方式展现在人们面前，帮助操作人员更便捷的分析指标关系，通过对生产指标的分析辅助操作人员对生产指标进行合理决策。
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公开(公告)号：CN106126346B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610522950.X
申请日：2016-07-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种大规模分布式数据采集系统及方法，属于数据采集技术领域，该系统包括任务分配节点模块、管理节点模块、任务仓库模块和采集节点模块；管理节点用于提供分布式协同服务，接收并管理采集节点和任务分配节点的注册信息，按照一定的频率与采集节点和任务分配节点进行通信；任务分配节点用于对采集任务进行设定、分配和监控；任务仓库用于接收和存放任务分配节点发送来的采集任务；采集节点用于从任务输入仓库中获取采集任务，并完成对现场控制站中相应数据的采集；采集节点执行的采集任务可根据用户设定动态变化，任务分配节点和采集节点中的某个或某几个故障不会影响当前采集周期采集结果，具有高灵活性、高容错性和高可靠性。
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公开(公告)号：CN105488297B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201510938097.5
申请日：2015-12-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于小样本建立复杂产品优化设计代理模型的方法，属于复杂产品优化设计技术领域。确定该复杂产品优化设计的目标；为该复杂产品优化设计生成样本量为S的原始设计方案样本集；为该复杂产品优化设计生成虚拟设计方案样本集；合并原始设计方案样本集和虚拟设计方案样本集，构成混合设计方案样本集；确定复杂产品优化设计的目标相对各决策变量的灵敏度及灵敏度排序；以目标变量为输出变量，建立具有不同输入变量的三层BP神经网络模型；以混合样本集为训练样本集对上述各神经网络模型进行训练；选择性能最优的神经网络模型为最终的复杂产品优化设计代理模型。降低了生成样本的工作量，又保证了复杂产品优化设计代理模型的精度。
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公开(公告)号：CN106200602B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201610807805.6
申请日：2016-09-07
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418 , H04W84/18
Abstract: 本发明提供一种基于物联网和工业云的选矿设备移动监测系统及方法，该系统包括工业云服务器、智能终端、选矿设备数据采集单元和本地服务器；选矿设备数据采集单元，包括PLC、数据采集传感器和视频采集模块；数据采集传感器包括有线传感器和无线传感器；有线传感器的输入端和无线传感器的输入端均连接采矿厂监测的各个设备，有线传感器的输出端连接PLC的输入端，无线传感器通过无线网关连接本地服务器，PLC的输出端和视频采集模块的输出端连接本地服务器，工业云服务器与智能终端通过无线网络进行通讯；实现了使设备的监控不必在固定场所内进行，可以向企业管理人员和科研人员提供随时随地监测数据，体现出本方案的方便快捷性。
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公开(公告)号：CN105590141A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201510938849.8
申请日：2015-12-15
Applicant: 东北大学 , 沈阳东大自动化有限公司
Abstract: 适用于复杂产品优化设计的遗传算法初始种群构造方法，属于复杂产品优化设计技术领域。确定该复杂产品优化设计的目标并初步指定构成该遗传算法初始种群的三种样本量的比例；为该复杂产品优化设计生成样本量为S的原始设计方案样本集；为该复杂产品优化设计生成虚拟设计方案样本集和随机设计方案样本集；合并原始设计方案样本集、虚拟设计方案样本集和随机设计方案样本集，形成适用于复杂产品优化设计的遗传算法初始种群。本发明方法构建的遗传算法的初始种群，这种初始种群构造方法能够使遗传算法从质量较高的初始解展开搜索，减少搜索工作量，可以提高遗传算法的速度，且可以同时保证帕累托(pareto)前沿的均匀性和光滑性。
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