公开(公告)号：CN116909237A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202311081407.7

申请日：2023-08-25

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘井响 ,  朱韦敏 ,  穆国庆 ,  孙德顺

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的DiPCA过程监测方法与系统，包括步骤S1：获取过程历史数据集，将过程历史数据集划分为s+1个时间切片矩阵，步骤S2：基于注意力机制的DiPCA方法对过程历史数据集进行建模并求解模型参数，步骤S3：基于模型参数计算两个监测统计量，分别确定监测统计量对应的控制限CL_T和对应的控制限CL_E，步骤S4：获取新采集的过程样本，分别计算过程样本的监测统计量的取值，并分别与其各自对应的控制限进行对比，若任何一个监测统计量的取值大于对应的控制限，则表示过程出现故障，否则过程视为正常运行。可快速准确的判断出过程故障以确保过程安全运行，提高了过程监测的效率和故障判断的准确性。

公开(公告)号：CN116596396A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310616717.8

申请日：2023-05-29

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘井响 ,  朱韦敏

IPC: G06Q10/0639 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2413

Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻插值和SLSTM的工业聚乙烯过程质量预测方法，包括获取生产工业聚乙烯的过程数据和质量数据，根据过程数据和质量数据构建数据集，对数据集进行扩充并进行归一化处理，将归一化后的数据集转化为序列数据集，构建SLSTM模型，根据训练集训练SLSTM模型，将验证集输入至训练后的SLSTM模型中进行预测，根据预测结果计算训练后的SLSTM模型的预测精度，当预测精度不满足阈值时，对训练后的SLSTM模型的参数进行调整并根据训练集重新训练，直到训练后的SLSTM模型的预测精度满足阈值，获取带预测的过程数据和质量数据，根据训练后的SLSTM模型进行预测，获取当前时刻生产工业聚乙烯的质量数据。建立质量变量与过程变量的隐藏关系，提升了模型预测的准确性。