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公开(公告)号：CN101308385A
公开(公告)日：2008-11-19
申请号：CN200810012267.7
申请日：2008-07-11
申请人： 东北大学
摘要： 一种基于二维动态核主元分析的非线性过程故障检测方法，属于故障检测技术领域，包括以下步骤，步骤一：确定采样参数，判断执行过程确定采样参数，选择影响故障的数据参数，判断是进行训练还是检测；步骤二：训练，即采集正常工作的数据，用二维动态核主元分析方法提取训练数据的非线性主元，计算训练数据的平方预测误差，并确定控制限；步骤三：检测，即采集在线观测数据，利用二维动态核主元分析方法提取在线观测数据的非线性主元，并计算实时在线观测数据的平方预测误差，比较实时在线观测数据的平方预测误差与训练数据平方预测误差的控制限，如果超出控制限，则显示并报警。本发明能够及时检测到生产过程中故障，减少工业生产过程中的损失。
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公开(公告)号：CN101158693B
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN200710012956.3
申请日：2007-09-26
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B19/418 , G06F17/00
CPC分类号： Y02P90/02
摘要： 一种基于多核独立元分析的批量生产过程故障检测方法，包括采集数据、数据处理、利用核主元分析对数据进行白化、利用修正ICA提取独立元及利用T2和SPE统计量进行故障检测步骤。本发明首次提出一种基于MKICA的批量生产过程监测方法，实现对复杂过程进行监测。能较早的检测到故障，从而减少工业生产过程中的损失。
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公开(公告)号：CN117926243A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311675668.1
申请日：2023-12-07
申请人： 东北大学
IPC分类号： C23C24/10
摘要： 本发明公开了一种高温耐磨耐蚀及自润滑NiCrCoAlTiWCS合金的基因设计与制备方法，采用模拟计算与实验结合方法，设计了一种激光熔覆能够原位生成高温耐磨耐蚀及自润滑基因相的NiCrCoAlTiWCS合金粉末。该合金粉末具有良好的激光成形性，熔覆合金样品显微组织主要由原位生成的M7C3与TiC耐磨基因相、γ/γ′耐蚀基因相、TiS与Ti2SC自润滑基因相组成，其中针状Ti2SC相具有优异的高温自润滑性能。熔覆合金样品800℃的摩擦系数为0.18～0.22，磨损率为2.20～2.45×10‑5mm3/(N·m)，腐蚀电位‑0.16～‑0.14V，腐蚀电流密度1.0～1.4×10‑7A/cm2。
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公开(公告)号：CN117840441A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410033983.2
申请日：2024-01-09
申请人： 东北大学
IPC分类号： B22F9/08 , B22F9/04 , B22F1/065 , C22C38/44 , C22C38/54 , C22C38/02 , B22F10/28 , B33Y10/00 , B33Y70/10
摘要： 本发明公开了一种激光熔覆高耐磨自润滑高铬铁基新型合金及制备方法，该方法主要在气雾化制备20CrNiMoBSi高铬铁基耐磨合金粉末中通过添加优化含量的WS2与Ti粉末形成新型复合合金粉末。在优化激光熔覆工艺参数下复合合金粉末具有优异的激光成形性，组织主要由细晶的马氏体M、奥氏体A、合金碳化物M7C3、M23C6和原位生成的TiS自润滑相等组成。合金样品平均硬度达到666HV0.2，在400℃高温摩擦条件下摩擦系数达到0.3，多相耐磨组织与TiS固体润滑相的协同作用，使制备的合金样品具有良好的高温耐磨与自润滑性能，在冶金行业高温服役工况条件下零件的激光增材制造与再制造领域具有重要应用前景。
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公开(公告)号：CN113451625B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110717939.X
申请日：2021-06-28
申请人： 东北大学
IPC分类号： H01M8/1069 , H01M8/103 , H01M8/1067 , H01M8/124 , H01M8/18 , C08G61/02
摘要： 本发明的一种含有氮杂环的聚合物膜的制备方法和应用，属于新材料及膜制备技术领域，该方法以芳基联苯类化合物和吡啶单体为基体材料，通过超酸亲电反应，将两种化合物聚合制备得到含有氮杂环的聚合物膜，成本较低，条件温和，制备的聚合物膜主链中含有苯环结构，膜材料透明、均一致密，具有良好的化学稳定性和热稳定性，面电阻低、阻钒性能高、抗氧化性强和机械性能优良。
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公开(公告)号：CN112579922B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202011552954.5
申请日：2020-12-24
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F16/9537 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于用户轨迹的兴趣点推荐方法，首先收集用户轨迹数据，并删除原始数据集中的乒乓数据和漂移数据以降低噪声数据对推荐方法准确度的影响，然后提取不同区域内的属性特征，统计POI所在位置的周边人流量数据以及上、下行人流量数据，构建训练样本集，最后联合Wide模型和Deep CNN模型设计模型Wide&Deep CNN，利用模型Wide&Deep CNN对待监测地区内待推荐的POI进行评分值的预测，本发明充分利用用户轨迹数据构建训练样本集，基于神经网络模型生成不同类型POI的评分指，进而根据评分值生成POI列表。该方法深入挖掘移动大数据中蕴藏的时空信息，分析大众的需求，更好的解决了兴趣点推荐问题。
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公开(公告)号：CN112579922A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011552954.5
申请日：2020-12-24
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F16/9537 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于用户轨迹的兴趣点推荐方法，首先收集用户轨迹数据，并删除原始数据集中的乒乓数据和漂移数据以降低噪声数据对推荐方法准确度的影响，然后提取不同区域内的属性特征，统计POI所在位置的周边人流量数据以及上、下行人流量数据，构建训练样本集，最后联合Wide模型和Deep CNN模型设计模型Wide&Deep CNN，利用模型Wide&Deep CNN对待监测地区内待推荐的POI进行评分值的预测，本发明充分利用用户轨迹数据构建训练样本集，基于神经网络模型生成不同类型POI的评分指，进而根据评分值生成POI列表。该方法深入挖掘移动大数据中蕴藏的时空信息，分析大众的需求，更好的解决了兴趣点推荐问题。
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公开(公告)号：CN101308385B
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN200810012267.7
申请日：2008-07-11
申请人： 东北大学
摘要： 一种基于二维动态核主元分析的非线性过程故障检测方法，属于故障检测技术领域，包括以下步骤，步骤一：确定采样参数，判断执行过程。确定采样参数，选择影响故障的数据参数，判断是进行训练还是检测；步骤二：训练，即采集正常工作的数据，用二维动态核主元分析方法提取训练数据的非线性主元，计算训练数据的平方预测误差，并确定控制限；步骤三：检测，即采集在线观测数据，利用二维动态核主元分析方法提取在线观测数据的非线性主元，并计算实时在线观测数据的平方预测误差，比较实时在线观测数据的平方预测误差与训练数据平方预测误差的控制限，如果超出控制限，则显示并报警。本发明能够及时检测到生产过程中故障，减少工业生产过程中的损失。
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公开(公告)号：CN113451625A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110717939.X
申请日：2021-06-28
申请人： 东北大学
IPC分类号： H01M8/1069 , H01M8/103 , H01M8/1067 , H01M8/124 , H01M8/18 , C08G61/02
摘要： 本发明的一种含有氮杂环的聚合物膜的制备方法和应用，属于新材料及膜制备技术领域，该方法以芳基联苯类化合物和吡啶单体为基体材料，通过超酸亲电反应，将两种化合物聚合制备得到含有氮杂环的聚合物膜，成本较低，条件温和，制备的聚合物膜主链中含有苯环结构，膜材料透明、均一致密，具有良好的化学稳定性和热稳定性，面电阻低、阻钒性能高、抗氧化性强和机械性能优良。
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