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公开(公告)号：CN112506050A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011218977.2
申请日：2020-11-04
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 一种基于潜变量过程迁移模型的间歇过程集成优化方法，获取新生产过程B和旧生产过程A的数据信息，且展开二维数据矩阵以获得Xa、Ya、Xb、Yb；对A和B生产过程的数据矩阵进行归一化处理，并建立过程迁移模型；构造优化问题并求解B生产过程最优解xb(k)*；在单个批次运行期间内对操作变量x设定n个决策点，将其分成n+1段；当到达第i个决策点时，判断是否缺失数据，在决策点形成输入矢量，对未知数据进行补充，预估未来的操作变量轨迹；判断决策点i处是否存在扰动，存在扰动计算新的控制剖面；对操作变量进行补偿更新，对补偿后的优化解进行滤波；获取最终产品质量，并使用新的控制剖面操作第k+1个批次。该方法能有利于提高产品的生产质量。
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公开(公告)号：CN112506050B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202011218977.2
申请日：2020-11-04
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 一种基于潜变量过程迁移模型的间歇过程集成优化方法，获取新生产过程B和旧生产过程A的数据信息，且展开二维数据矩阵以获得Xa、Ya、Xb、Yb；对A和B生产过程的数据矩阵进行归一化处理，并建立过程迁移模型；构造优化问题并求解B生产过程最优解xb(k)*；在单个批次运行期间内对操作变量x设定n个决策点，将其分成n+1段；当到达第i个决策点时，判断是否缺失数据，在决策点形成输入矢量，对未知数据进行补充，预估未来的操作变量轨迹；判断决策点i处是否存在扰动，存在扰动计算新的控制剖面；对操作变量进行补偿更新，对补偿后的优化解进行滤波；获取最终产品质量，并使用新的控制剖面操作第k+1个批次。该方法能有利于提高产品的生产质量。
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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
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 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。
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公开(公告)号：CN113110341B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110430280.X
申请日：2021-04-21
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 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。
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公开(公告)号：CN114265312B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202111577586.4
申请日：2021-12-22
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 一种基于双生自迁移模型的间歇过程分层优化方法，在上层优化中，利用DODE方法生成建模数据集，建立全局RSM；引入MA来补偿模型，通过求解基于RSM的优化问题，得到满足收敛的次优解并作为下层优化的初始优化点；在下层优化中，通过PLS和SVR建立次优解附近的局部模型；考虑两模型相似但不相同的特点，将两模型函数通过权重在在线学习过程中动态组合成双生自迁移模型；依据梯度信息采用批次间自调整优化调整操作轨迹；同时判断下层优化进程是否具有实现预期目标的能力，若不具有，则返回上层并重新为下层寻找次优解；若具有，则继续下层优化，直到满足目标。该方法能在无相似过程数据和少数据情况下实现间歇过程稳定、高效的优化。
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公开(公告)号：CN113848836B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202111157507.4
申请日：2021-09-30
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 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。
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公开(公告)号：CN114527731A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210160565.0
申请日：2022-02-22
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明提供了一种基于监督概率慢特征分析的工业过程运行状态评价方法，步骤一：利用监督概率慢特征分析算法，进行静‑动态特性协同感知信息挖掘，建立运行状态评价的离线评价模型，实现对工业过程运行静‑动态协同感知和运行状态评价信息的深度提取；步骤二：根据离线评价模型计算在线数据的得分向量，并计算静态、一阶动态评价指标和二阶动态指标，最后完成对过程稳态、隐态、非稳态和过渡态的综合评价。该方法能有效解决了传统工业过程运行状态评价方法对过程信息提取不准确、对数据中的无益信息缺乏评估的问题，其可以实现对过程运行状态的综合评价，且对过程状态认知更加准确，可有效降低误报、漏报发生的几率。
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公开(公告)号：CN111679643A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010599839.7
申请日：2020-06-28
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 一种二阶修正自适应间歇过程优化方法，将生产过程a、b的三维输入数据矩阵按照批次方向展开为二维输入数据矩阵Xa,Xb；对Xa,Xb按列进行标准化处理，对生产过程a和b的二维输出数据矩阵Ya,Yb进行标准化处理；利用Xa,Xb和Ya,Yb建立潜变量过程迁移模型；令i＝i+1，重复步骤三至步骤四直到提取出A个主元；提取出全部主成分；收集的生产数据信息；采用二阶修正自适应优化方法进行批次间优化；判断当前批次的输入数据与求得的下一批次的最优输入数据之差的范数是否小于预设阈值；过程输出；根据当前批次的最优输入数据和实际输出数据对所述潜变量过程迁移模型进行更新；对旧过程数据进行剔除；对第k+1个批次的优化操作。该方法能高效且显著的提升产品的最终质量和优化过程的效率。
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公开(公告)号：CN103670516A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310740727.9
申请日：2013-12-27
申请人： 中国矿业大学(北京)
IPC分类号： E21F17/18
摘要： 本发明属于矿山安全领域，涉及一种采用微震监测系统进行岩爆灾害监测预警关键点识别的方法。其特征是在开挖岩体确定监测区域，并进行编号，安装微震监测系统并实时监测，然后绘制出微震事件活动率-累计视体积-时间的曲线图，掌握微震事件活动率和累计视体积随时间的变化情况，对岩爆灾害微震监测预警关键点进行识别。该方法施工简单、效果良好，具有较高的可靠性和预警准确度，缩短了岩体破坏失稳预警的时间，改善了施工安全环境，避免了人员设备损失。本发明适用于岩体开挖的矿山、隧道、边坡及水电站硐室等领域。
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公开(公告)号：CN114527731B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202210160565.0
申请日：2022-02-22
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明提供了一种基于监督概率慢特征分析的工业过程运行状态评价方法，步骤一：利用监督概率慢特征分析算法，进行静‑动态特性协同感知信息挖掘，建立运行状态评价的离线评价模型，实现对工业过程运行静‑动态协同感知和运行状态评价信息的深度提取；步骤二：根据离线评价模型计算在线数据的得分向量，并计算静态、一阶动态评价指标和二阶动态指标，最后完成对过程稳态、隐态、非稳态和过渡态的综合评价。该方法能有效解决了传统工业过程运行状态评价方法对过程信息提取不准确、对数据中的无益信息缺乏评估的问题，其可以实现对过程运行状态的综合评价，且对过程状态认知更加准确，可有效降低误报、漏报发生的几率。
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