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公开(公告)号：CN107918379A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201711223159.X
申请日：2017-11-29
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于图半监督代价敏感的工业大数据早期故障检测方法，涉及故障检测与诊断技术领域。该方法首先采集工业过程的数据，采用图半监督的标签传播方法对未标记数据的标签进行一次更新，并圈定疑似早期故障；然后针对疑似早期故障点进行代价敏感的贝叶斯分类，完成对疑似早期故障数据点标签的二次更新；最后建立EDC-SVM分类器，对工业过程进行在线故障诊断。本发明提供的基于图半监督代价敏感的工业大数据早期故障检测方法，以诊断代价最小化为故障诊断目标，划分出疑似早期故障，解决了工业故障检测误分类代价高的问题。同时在保证分类准确性的情况之下，降低了故障检测中的误判代价，提高了工业过程的安全性。
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公开(公告)号：CN107065828A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710183557.7
申请日：2017-03-24
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0243 , G05B2219/24065
Abstract: 本发明提出一种基于知识数据的半监督核判别分析故障诊断方法，该方法采集电熔煤炉熔炼过程历史工况数据，并对历史工况数据进行预处理，得到样本数据集X，将样本数据集X映射到特征空间，得到历史工况数据的特征空间数据集XΦ，根据历史工况数据的特征空间数据集XΦ建立基于知识数据的半监督核判别分析故障诊断模型；实时采集电熔镁炉熔炼过程的测试数据xnew，采用基于知识数据的半监督核判别分析故障诊断模型对测试样本数据xnew进行故障类型诊断；该方法利用知识经验对类内离散度和类间离散度进行改进充分挖掘和利用标记样本和未标记样本特征信息建立故障诊断模型，对分类器进行了改进，提高了分类的精度，同时对样本的错分率及样本分离度等验证标准都有所改进。
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公开(公告)号：CN106907927A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710218434.2
申请日：2017-04-05
Applicant: 东北大学
IPC: F27B14/20
CPC classification number: F27B14/20 , F27M2001/01 , F27M2003/13
Abstract: 本发明涉及一种核灵活流形嵌入电熔镁炉故障监测方法，步骤为：采集各类故障数据和正常数据；进行离线建模，根据采集到的数据获取KICA监控模型，训练KFME故障诊断模型；在线监测，利用KICA监控模型进行实时在线监测，采集过程数据；如果监测到故障，则通过KFME监控模型进行故障识别；如果识别出故障，则一次故障监测过程结束；如果没有识别出故障，则分析未诊断出的故障数据并进行标记，转至训练KFME故障诊断模型步骤。本发明方法利用少量的标记数据和大量未标记数据来实现对于过程监测模型的建立，模型更加准确，能很好的实现数据降维及保留原始数据信息，提高故障诊断模型的准确率和抗干扰能力，实现了对未知故障的监测。
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公开(公告)号：CN106839769A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710181754.5
申请日：2017-03-24
Applicant: 东北大学
IPC: F27B14/20
CPC classification number: F27B14/20 , F27M2001/01 , F27M2003/13
Abstract: 本发明提供一种基于多流形半监督局部‑全局的电熔镁炉故障监测方法，该方法：获取电熔镁炉熔炼过程的原始数据集X，根据电熔镁炉熔炼过程的原始数据集建立基于多流形半监督局部及全局保持的过程监测模型，实时采集电熔镁炉熔炼过程的测试数据x0，采用基于多流形半监督局部及全局保持的过程监测模型对测试数据x0进行故障类型诊断；本发明方法同时兼顾了数据的局部及全局结构，同时为防止出现局部过学习，考虑了同类数据间的局部多样性信息，最终构造出多流形半监督故障诊断的最优目标函数，具有良好的监测效果。
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公开(公告)号：CN104024778B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201180075528.X
申请日：2011-12-24
Applicant: 东北大学
IPC: F27B3/00
CPC classification number: F27B3/28
Abstract: 一种基于温度场模型的电弧炉电流设定值的优化方法，属于冶金技术领域，过程如下：设定电弧炉三相电极的初始化参数，所述参数包括：熔炉半径R0、电极半径r0、电极间的距离即极心距D0；按批次向电弧炉内加入物料；建立电弧炉的温度场模型，优化电弧炉三相电极中的电流设定值；采用电流设定值进行熔炼；本发明利用有限差分的方法建立了电弧炉中温度场的数值模型，在此基础上建立了能源消耗模型，采用粒子群算法对电流设定值进行分段优化，节约能源消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104133991A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410337732.X
申请日：2014-07-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于核偏最小二乘重构的青霉素发酵过程故障诊断方法，包括：采集青霉素发酵过程的离线历史正常数据；分别对青霉素发酵过程操作变量离线历史正常数据集和青霉素发酵过程状态变量离线历史正常数据集进行规范及标准化；利用改进的核偏最小二乘方法建立青霉素发酵过程的故障监测模型；在线监测青霉素发酵过程的故障；建立基于改进的核偏最小二乘重构的青霉素发酵过程故障相关方向模型；进行青霉素发酵过程故障诊断。本发明将输入空间划分为：与输出直接相关的主元空间，与输出无关的主元空间以及与输出无关的残差空间。与传统方法相比，既监测到了和输出相关的输入变量，又精确的监测到和输入相关的变量。
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公开(公告)号：CN104024778A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201180075528.X
申请日：2011-12-24
Applicant: 东北大学
IPC: F27B3/00
CPC classification number: F27B3/28
Abstract: 一种基于温度场模型的电弧炉电流设定值的优化方法，属于冶金技术领域，过程如下：设定电弧炉三相电极的初始化参数，所述参数包括：熔炉半径R0、电极半径r0、电极间的距离即极心距D0；按批次向电弧炉内加入物料；建立电弧炉的温度场模型，优化电弧炉三相电极中的电流设定值；采用电流设定值进行熔炼；本发明利用有限差分的方法建立了电弧炉中温度场的数值模型，在此基础上建立了能源消耗模型，采用粒子群算法对电流设定值进行分段优化，节约能源消耗。
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公开(公告)号：CN103995515A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410232334.1
申请日：2014-05-27
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种基于公共子空间分离的电熔镁炉运行故障检测方法，该方法通过核偏最小二乘回归的方法，将电熔镁炉运行过程获取的过程变量和质量变量进行了相关性处理，运用处理后的质量相关的过程数据通过局部切空间排列算法进行公共子空间的提取，对原数据空间进行了进一步划分，分为了质量相关公共子空间和质量相关特殊子空间，并建立相应的核主元分析监测模型，通过电熔镁炉多个运行模式共享的质量相关公共子空间和各运行模式的质量相关特殊子空间组合监测，可以在运行模式切换时减少故障的误报率，同时也提高了故障检测的灵敏性。
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公开(公告)号：CN101446831A
公开(公告)日：2009-06-03
申请号：CN200810246927.8
申请日：2008-12-30
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种分散的过程监测方法，按如下步骤进行：步骤一、采集数据；步骤二、对采集数据进行分块；步骤三、将分块的数据映射到特征空间；步骤四、对系统过程进行建模；步骤五、利用观测数据的主元统计量T2和观测数据的残差统计量SPE进行故障检测与辨识。本发明的优点为：该方法能适用复杂的大规模的系统过程，具有核偏最小二乘法和分块偏最小二乘法的优点，同时减少非线性过程分析的复杂性，增强了辨识能力。
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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
Applicant: 东北大学
Abstract: 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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