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公开(公告)号：CN105278526B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201510816035.7
申请日：2015-11-19
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0281
Abstract: 本发明公开一种基于正则化架构的工业过程故障分离方法，属于工业过程监测技术领域。该方法包括：采集工业过程样本数据并进行滤波处理后得到包含标记样本的可用样本数据集；建立具有局部正则项和全局正则项的工业过程故障分离目标函数；利用含有标记样本的可用样本数据集，求解工业过程故障分离目标函数的最优解；根据最优解，得到预测类标签矩阵，从而确定过程的故障信息；该方法利用局部正则项可以使最优解性质理想的特点，利用全局检测正则项来加以修正局部正则项可能导致故障分离精度不高的问题。实验表明该方法不仅是可行的，并且其故障分离精度很高，且可以挖掘标记样本数据的潜在信息，提高故障分离模型的泛化能力、综合性能和精确性。
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公开(公告)号：CN104024778B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201180075528.X
申请日：2011-12-24
Applicant: 东北大学
IPC: F27B3/00
CPC classification number: F27B3/28
Abstract: 一种基于温度场模型的电弧炉电流设定值的优化方法，属于冶金技术领域，过程如下：设定电弧炉三相电极的初始化参数，所述参数包括：熔炉半径R0、电极半径r0、电极间的距离即极心距D0；按批次向电弧炉内加入物料；建立电弧炉的温度场模型，优化电弧炉三相电极中的电流设定值；采用电流设定值进行熔炼；本发明利用有限差分的方法建立了电弧炉中温度场的数值模型，在此基础上建立了能源消耗模型，采用粒子群算法对电流设定值进行分段优化，节约能源消耗。
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公开(公告)号：CN104024778A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201180075528.X
申请日：2011-12-24
Applicant: 东北大学
IPC: F27B3/00
CPC classification number: F27B3/28
Abstract: 一种基于温度场模型的电弧炉电流设定值的优化方法，属于冶金技术领域，过程如下：设定电弧炉三相电极的初始化参数，所述参数包括：熔炉半径R0、电极半径r0、电极间的距离即极心距D0；按批次向电弧炉内加入物料；建立电弧炉的温度场模型，优化电弧炉三相电极中的电流设定值；采用电流设定值进行熔炼；本发明利用有限差分的方法建立了电弧炉中温度场的数值模型，在此基础上建立了能源消耗模型，采用粒子群算法对电流设定值进行分段优化，节约能源消耗。
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公开(公告)号：CN104914854A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510290378.4
申请日：2015-05-29
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0235
Abstract: 本发明涉及一种基于KPCA的工业过程故障诊断方法，对工业生产过程的历史正常数据利用KPCA方法提取出主元子空间的负载方向和残差子空间的负载方向，对已知故障的历史故障数据利用KPCA方法提取出主元子空间的负载方向和残差子空间的负载方向，对已知故障类型的历史故障数据进行基于T2统计量重构和基于SPE统计量重构，提取出历史故障数据针对T2统计量重构的故障特征方向和针对SPE统计量重构的故障特征方向，得到重构故障特征方向集合，实时采集工业生产过程的新数据，利用KPCA方法计算新数据的T2统计量和SPE统计量，判断实时采集的工业生产过程是否发生故障，利用重构故障特征方向集合对新数据进行故障方向重构，判断当前的工业生产过程的故障类型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103384805A
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201180062717.3
申请日：2011-01-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种电弧炉运行故障检测装置与方法。其中装置包括温度采集装置、电流采集装置和上位机。采用该装置进行多模态故障监测与诊断方法，包括如下步骤：1.数据标准化；2.建立电弧炉工作过程的初始监测模型，得到M个工作模态关系密切的公共子集以及每种工作模态的特殊子集；3.计算霍特林T2统计量和平方预测误差SPE统计量，对电弧炉工作过程进行故障监测与诊断。本发明的优点是：比色测温的方法能够提高计算的精确度，装置适合工作在多种不同的稳定模态下。
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公开(公告)号：CN104965949A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510386531.3
申请日：2015-06-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种多模式的电熔镁炉熔炼过程故障监测方法，该方法获取电熔镁炉熔炼过程的不同工作模式的历史正常数据集，建立基于质量核局部线性嵌入方法的子空间分离模型，计算历史正常数据的全局公共子空间的T2统计量控制限和各不同工作模式的局部特殊子空间的SPE统计量控制限，实时采集当前工作模式的新数据集，计算当前工作模式的新数据的全局公共子空间的T2统计量和其相应的局部特殊子空间的SPE统计量，若新数据的全局公共子空间的T2统计量超出历史正常数据的全局公共子空间的T2统计量控制限，或新数据相应的局部特殊子空间的SPE统计量超出历史正常数据的该工作模式的局部特殊子空间的SPE统计量控制限，则电熔镁炉熔炼过程的当前工作模式有发生故障的可能。
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公开(公告)号：CN104914854B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510290378.4
申请日：2015-05-29
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于KPCA的工业过程故障诊断方法，对工业生产过程的历史正常数据利用KPCA方法提取出主元子空间的负载方向和残差子空间的负载方向，对已知故障的历史故障数据利用KPCA方法提取出主元子空间的负载方向和残差子空间的负载方向，对已知故障类型的历史故障数据进行基于T2统计量重构和基于SPE统计量重构，提取出历史故障数据针对T2统计量重构的故障特征方向和针对SPE统计量重构的故障特征方向，得到重构故障特征方向集合，实时采集工业生产过程的新数据，利用KPCA方法计算新数据的T2统计量和SPE统计量，判断实时采集的工业生产过程是否发生故障，利用重构故障特征方向集合对新数据进行故障方向重构，判断当前的工业生产过程的故障类型。
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公开(公告)号：CN105278526A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510816035.7
申请日：2015-11-19
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0281 , G05B23/0275 , G05B2219/24033
Abstract: 本发明公开一种基于正则化架构的工业过程故障分离方法，属于工业过程监测技术领域。该方法包括：采集工业过程样本数据并进行滤波处理后得到包含标记样本的可用样本数据集；建立具有局部正则项和全局正则项的工业过程故障分离目标函数；利用含有标记样本的可用样本数据集，求解工业过程故障分离目标函数的最优解；根据最优解，得到预测类标签矩阵，从而确定过程的故障信息；该方法利用局部正则项可以使最优解性质理想的特点，利用全局检测正则项来加以修正局部正则项可能导致故障分离精度不高的问题。实验表明该方法不仅是可行的，并且其故障分离精度很高，且可以挖掘标记样本数据的潜在信息，提高故障分离模型的泛化能力、综合性能和精确性。
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公开(公告)号：CN103384805B
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201180062717.3
申请日：2011-01-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种电弧炉运行故障检测装置与方法。其中装置包括温度采集装置、电流采集装置和上位机。采用该装置进行多模态故障监测与诊断方法，包括如下步骤：1.数据标准化；2.建立电弧炉工作过程的初始监测模型，得到M个工作模态关系密切的公共子集以及每种工作模态的特殊子集；3.计算霍特林T2统计量和平方预测误差SPE统计量，对电弧炉工作过程进行故障监测与诊断。本发明的优点是：比色测温的方法能够提高计算的精确度，装置适合工作在多种不同的稳定模态下。
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