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公开(公告)号：CN115857341B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202211495313.X
申请日：2022-11-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于多任务约束的污水处理过程优化控制方法，属于污水处理领域。为了实现污水处理过程中多任务约束并行优化控制，本发明构建污水处理过程多任务约束优化模型，描述具有出水水质约束的脱氮任务和除磷任务优化目标，设计基于自适应罚函数的污水处理过程多任务粒子群优化设定方法，求解污水处理过程溶解氧、硝态氮、甲醇流量和聚合氯化铝流量优化设定值并设计多任务控制器完成优化设定值的跟踪控制，从而促进污水处理过程生物脱氮任务和生物除磷任务的并行约束优化。
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公开(公告)号：CN119693831A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411862663.4
申请日：2024-12-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提出了一种风险分级的无人机铁路异物入侵开放检测方法。该方法根据入侵异物与轨道核心区域的横向距离来确定其风险层级，并通过边界受限MCP方法对轨道区域分割掩膜进行平滑处理，实现了参数可配置的无人机铁路图像多层级风险区域划分。本发明进一步提出了开闭集融合条件下的铁路异物入侵检测方法架构FOCS‑MID，在对闭集条件下常规类别异物的入侵检测基础上，再同时对常规与非常规类别异物进行开集设定下的二次检测，全面提升铁路线路异物的风险感知能力。
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公开(公告)号：CN119644898A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411800653.8
申请日：2024-12-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/05
Abstract: 本发明提出了一种数据驱动的可编程逻辑控制器动态可信等级计算方法，解决可编程逻辑控制器在复杂运行环境中难以实现可信等级准确评估的问题，实现了对可编程逻辑控制器实时的、准确的可信等级动态评估。创新内容主要包括：首先，利用径向基函数神经网络作为数据驱动模型的载体，构建动态可信计算的模型，依据系统访问时间、访问失败时间、任务执行时间等变量数据在线调整模型的结构与参数，实现了可编程逻辑控制器可信等级的动态计算；其次，设计一个动态阈值的调整机制，根据历史数据和实时数据自适应确定信任等级划分阈值，确保信任等级评估的准确性；最后，结合模型和阈值调整机制，实现可编程逻辑控制器动态可信等级的准确划分和评估。
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公开(公告)号：CN119511732A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411675564.5
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应模糊终端滑模的城市污水处理过程控制方法，实现了溶解氧浓度和硝态氮浓度的准确控制。该方法设计了自适应预估模糊神经网络预测生化反应过程中溶解氧浓度和硝态氮浓度的动态变化，建立了基于预估误差的权值自适应更新机制以及基于终端滑模面的模糊终端滑模控制器，实现了对溶解氧浓度和硝态氮浓度的精准控制；通过设计自适应切换增益机制来降低抖振现象对系统稳定性的影响，解决城市污水处理过程中控制系统不稳定的问题。实验结果表明该方法能够实现溶解氧浓度和硝态氮浓度的准确控制，保证城市污水处理过程的平稳高效运行。
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公开(公告)号：CN119356078A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411318704.3
申请日：2024-09-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种针对存在数据包丢失的网络化非线性系统的基于期望预测模型的预测控制方法。首先，建立网络化非线性系统的期望预测模型来事先补偿数据包丢失可能对系统造成的不确定影响。为了提高计算效率和降低计算复杂度，预先构造了网络化非线性系统局部线性化模型。通过构造包含丢包率的期望状态，计算数据包丢失情况下未来系统的期望预测输出。然后，设计了最优控制问题以获得随机数据包丢失下的最优解。将得到的控制律应用于网络化非线性系统，确保其收敛到设定点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119335855A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411413521.X
申请日：2024-10-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种基于知识引导的城市污水处理过程主动容错控制方法，旨在解决污水处理过程中鼓风机故障引发污泥膨胀的难题，实现了污水处理过程中溶解氧浓度的稳定且精确控制。本发明采用了基于格兰杰因果关系的故障诊断策略来分析具有耦合关系的故障特性，以获取根本故障变量。通过利用故障数据来设计知识引导机制的补偿策略，用于重新构造控制律，有效缓解了鼓风机故障对系统控制性能和稳定性的不利影响。实验结果显示，该方法不仅能够精确诊断出根本故障变量，而且能够实现对溶解氧浓度的稳定控制，确保了污水处理过程的持续、安全和稳定运行。
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公开(公告)号：CN119293639A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411499021.2
申请日：2024-10-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/2415 , G01M13/04 , G01M13/045 , G06N3/096 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 围绕城市污水处理过程中鼓风机轴承故障难以准确诊断的问题，本发明设计了一种基于多源特征融合迁移模型的鼓风机轴承故障诊断方法，该方法内容包括：首先，建立了基于多源特征融合策略的故障诊断模型，提取了不同工况下的扭矩和振动数据特征，并结合多源特征融合策略获得不同工况下的融合特征。其次，设计了故障诊断模型参数迁移学习算法，保障了模型子分类诊断的准确性。最后，结合实测数据和故障诊断模型，实现了鼓风机轴承故障模型的在线诊断。结果表明了该模型能够快速准确地对鼓风机轴承进行故障诊断，从而为城市污水处理鼓风机安全与稳定运行奠定基础。
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公开(公告)号：CN119250301A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411504256.6
申请日：2024-10-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于自组织鲁棒神经网络的MBR膜透水率智能检测方法，旨在解决在水质水量波动等干扰条件下MBR膜透水率难以检测的问题。本发明针对外部干扰引起的异常输入数据，引入数据免疫机制实现神经网络结构自组织，从而使模型适应输入数据的变化，降低噪声和异常值对模型的影响，利用自适应梯度下降算法更新模型参数，有效提高了模型的抗干扰能力。实验结果证明，该方法能够在存在异常输入数据的情况下实现膜透水率的准确预测，并保持较好的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118964536A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410557873.6
申请日：2024-05-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/332 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了融合动态异构超图神经网络与Transformer的视觉文本问答学习方法，属于深度学习及在多模态数据处理中的应用技术领域；本方法将图像的场景图信息和文本问题通过图结构化处理将数据预处理；基于随机游走生成超图的方式，将原始数据预处理成超图对；根据超边上的节点特征赋予初始超边权值，通过超图神经网络得到包含复杂结构关系的各模态特征。基于Transformer的自注意力和交叉注意力机制，关注不同模态的各自特性及模态间的重要交互信息。通过对两种注意力的组合，找到答案区域内的相关结构信息；通过得到的注意力权值，动态更新超图对的超边权重；本发明利用Transformer框架的自注意力和交叉注意力机制，进一步细化对关键信息的识别和处理能力。
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公开(公告)号：CN115378629B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210520557.2
申请日：2022-05-13
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的以太坊网络异常检测方法、系统和存储介质，该方法包括以下步骤：基于收集的以太坊交易数据构建训练用的有向交易图；基于随机游走算法对构建的交易图中的节点进行有偏采样，获得第一节点序列；基于随机游走进行多尺度特征提取来生成多尺度序列组；将生成的多尺度序列组输入Skip‑gram模型将节点映射到向量空间，得到各个节点在向量空间的嵌入表示；基于各个节点在向量空间的嵌入表示利用分类算法对正常节点地址和异常节点地址进行分类，实现对检测模型的训练；利用预训练的检测模型对实际以太坊交易网络进行检测，获得检测结果。本发明的基于图神经网络的以太坊网络异常检测方法更具有针对性、准确性和有效性。
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