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公开(公告)号：CN110333709B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201910532915.X
申请日：2019-06-19
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种轧钢过程故障诊断方法及系统，包括：获取轧钢过程的历史样本数据，建立历史样本数据库；将轧钢机架组分为上、中、下游机架组，基于历史样本数据库分别建立故障检测模型；实时获取轧钢过程中产生的故障检测指标值，利用故障检测模型实时进行检测；当轧钢过程出现故障时，将实时故障数据存入故障数据库，并利用获取的故障检测指标值确定故障初始位置和当前生产过程的安全水平。对故障数据库中选定的故障采样点进行故障传播路径推理，并计算各传播路径的优先级，根据优先级输出候选故障源节点。本发明解决了现有技术未根据故障危害对故障分级，一旦发生故障，过程的安全水平及故障维护策略难以获得，故障源定位难、维护效率低的问题。
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公开(公告)号：CN105955241A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610391112.3
申请日：2016-06-03
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/02 , G05B23/0243 , G05B23/0262
Abstract: 本发明提供一种基于联合数据驱动生产过程的质量故障定位方法，该方法包括：提取质量因果拓扑图模型；建立联合数据驱动的多模态监测模型；基于贡献率与过程知识建立质量故障诊断的性能评估指标；根据所述多模态监测模型，识别质量故障传播路径，根据所述质量故障诊断的性能评估指标定位质量故障。本发明在拓扑图特征提取、多元统计数据驱动的过程监控与机器学习的基础上，提出了适合于质量监控的联合数据驱动的故障诊断，为基于数据与知识的生产过程质量故障诊断提供新的途径，弥补了传统的统计过程监控难以解决的质量故障传播路径识别与故障定位问题，基于数据与知识的“定量‑定性‑定量”的联合数据驱动实现了准确、高效的质量故障定位和诊断。
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公开(公告)号：CN201975748U
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201020636996.2
申请日：2010-11-26
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: Y02B90/2653 , Y02E60/725 , Y04S10/20 , Y04S40/126
Abstract: 本实用新型属于通信技术及电控领域，主要涉及一种全新的对用电系统能够负荷状态作出回应的警示方法，通过检测及信号处理，单片机控制以及射频收发器的通讯实现警示、无线监控与人为控制功能的整合，方便而实用。本系统包括：信号采集处理模块、微控制器外围电路及远程监控模块；期中信号采集处理模块主要负责采集用电信号的主线路信号并进行处理，传输至微控制器，在微控制器中进行判断并进行下一步的动作，用户同时还可以通过远程监控模块对系统实施远程的监控与操作。
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公开(公告)号：CN209264138U
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201821915510.1
申请日：2018-11-20
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本实用新型实施例属于通信技术领域，公开了一种电机温度巡检系统。该系统包括用于采集电机的温度数据的至少一个从站点；用于管理所述至少一个从站点，收集所述至少一个从站点发送的所述温度数据，将所述温度数据传输至上位机模块的主站点；所述主站点与各个所述从站点间通过Zigbee无线通信连接。本实用新型实施例提供的系统包括主站和从站，且主站与从站间的通信方式为Zigbee无线通信。相较于现有的有线传输方式，Zigbee无线传输方式的传输距离、传输稳定性均较高，且安装更加方便。
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