公开(公告)号：CN113848836A

公开(公告)日：2021-12-28

申请号：CN202111157507.4

申请日：2021-09-30

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  廖霜霜 ,  傅逸灵 ,  贾润达 ,  何大阔 ,  陆宁云 ,  王福利 ,  高福荣

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明提供了一种基于ILSTM网络的复杂工业过程运行状态评价方法，使用离线数据训练ILSTM网络特征提取模型和分类器模型，建立状态评价离线模型；使用在线数据进行运行状态评价；采样得到在线过程数据X，并对X进行标准化处理；对在线数据以窗口长度为H的滑动窗口滑动采样，得到长度一致的序列数据；将序列数据输入运行状态评价模型，得到在线数据属于不同运行状态等级的后验概率，最终的评价结果为当前时刻最大后验概率对应的状态等级；当运行状态评价模型评价当前运行状态为非优时，进行非优因素追溯。该方法能够提取出与综合经济指标动态变化相关的过程信息，可实现工业过程数据中非线性与动态时变特征的有效提取，有助于得到完整的过程运行状态评价模型。

公开(公告)号：CN113110341A

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202110430280.X

申请日：2021-04-21

Applicant: 中国矿业大学 ,  东北大学

Inventor： 褚菲 ,  王嘉琛 ,  汪一峰 ,  王浩然 ,  何大阔 ,  贾润达 ,  李康 ,  王福利 ,  马小平

IPC: G05B19/418

Abstract: 一种基于潜变量过程迁移模型的批次过程分层优化方法，上层优化部分，利用DoDE方法在生产过程约束条件下产生涵盖全过程信息的样本点，通过在样本点对应条件下执行生产过程，得到相应的产品质量输出信息并依此建立全局RSM；通过求解基于RSM的优化问题，得到操作变量的次优轨迹并将其作为下层优化的初始工况点；下层优化中，基于即时学习和迁移学习思想建立次优解附近的局部JY‑PLS潜变量过程迁移模型；建模完成后，采用批次间自整定方法对操作变量轨迹进行优化；提出关于当前运行的批次个数和产品质量的判别准则，作为判断上层优化结束时传递至下层优化的初始工况点是否具备实现预期生产目标的判据。该方法能够实现少数据情况下的批次过程高效、精细优化。

公开(公告)号：CN112415894A

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN202011304778.3

申请日：2020-11-20

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  鲍文超 ,  许晨峰 ,  王佩 ,  朱安强 ,  贾润达 ,  陆宁云 ,  王福利

IPC: G05B13/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习和BN的重介质选煤过程安全运行控制方法，属于工业安全运行控制技术领域。本发明在分析重介质选煤过程中异常工况机制及相应操作方案的基础上，将主动学习引入到贝叶斯网络的结构学习中，减少所需数据量，提高贝叶斯网络结构学习的效率。利用贝叶斯网络能够结合定性专家知识与定量数据信息分析轻重度异常工况的优势，将异常工况的现象变量作为证据信息，通过贝叶斯推理得到不同等级决策变量的后验概率，并遵循后验概率最大的原则获取相应的控制决策，为排除重介质选煤过程中的异常工况提供决策依据。本发明能有效排除重介质选煤过程中的异常工况，为操作人员的安全控制决策提供依据。