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公开(公告)号：CN115392773A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211137659.2
申请日：2022-09-19
Applicant: 浙江中控技术股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种操作轨迹曲线的确定方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取生产设备在多个批次中的运行数据与产出数据；对多个批次中相同采集日期对应的运行数据和产出数据执行拼接操作，得到拼接数据集；确定拼接数据集中的拼接数据之间的相似度，并根据相似度对拼接数据集中的拼接数据进行分类，得到多类数据；从多类数据中选取目标类型数据，并确定目标类型数据中不同批次的操作参数对应的权重值；至少依据权重值和权重值对应批次中的操作参数的取值，确定目标类型的数据对应的操作轨迹曲线。本申请解决了现有的操作轨迹标准曲线的生成一般由人工指定，不能适应生产设备的逐渐变化、生产需求的变化的技术问题。
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公开(公告)号：CN113539382A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110591042.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 浙江中控技术股份有限公司 , 浙江中控软件技术有限公司
IPC: G16C20/10 , G16C20/70 , G16C20/90 , G06F16/215 , G06N3/04
Abstract: 本发明提出了一种亚磷酸二甲酯关键工艺参数的预警定位方法及系统，包括：选取影响酯化反应温度、酯化真空度两个关键工艺参数的设备，基于选取的设备在亚磷酸二甲酯生产线上的关联位号采集历史数据；对采集到的历史数据进行数据清洗；根据清洗后的历史数据划分工况，将不同工况下的历史数据保存到样本库中；建立时序性机器学习模型，根据样本库对时序性机器学习模型进行训练；通过训练好的时序性机器学习模型对酯化反应温度、酯化真空度进行预测，根据预测结果对酯化反应温度、酯化真空度进行分析，生成预警提示。本发明能够快速利用历史数据构建具有学习能力的时序性机器学习模型，克服机理建模过程耗时较久、建模过程复杂等问题。
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公开(公告)号：CN113539382B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110591042.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 浙江中控技术股份有限公司 , 浙江中控软件技术有限公司
IPC: G16C20/10 , G16C20/70 , G16C20/90 , G06F16/215 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提出了一种亚磷酸二甲酯关键工艺参数的预警定位方法及系统，包括：选取影响酯化反应温度、酯化真空度两个关键工艺参数的设备，基于选取的设备在亚磷酸二甲酯生产线上的关联位号采集历史数据；对采集到的历史数据进行数据清洗；根据清洗后的历史数据划分工况，将不同工况下的历史数据保存到样本库中；建立时序性机器学习模型，根据样本库对时序性机器学习模型进行训练；通过训练好的时序性机器学习模型对酯化反应温度、酯化真空度进行预测，根据预测结果对酯化反应温度、酯化真空度进行分析，生成预警提示。本发明能够快速利用历史数据构建具有学习能力的时序性机器学习模型，克服机理建模过程耗时较久、建模过程复杂等问题。
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公开(公告)号：CN112102890A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010737959.9
申请日：2020-07-28
Applicant: 浙江中控技术股份有限公司 , 浙江中控软件技术有限公司
Abstract: 本发明涉及工业装置数据挖掘领域，尤其涉及一种基于机器学习模型的MCS合成装置反应温度预测方法，包括从MCS合成装置运行相关变量中筛选出与反应温度有关的变量因素；获取与反应温度有关的变量因素所对应的历史数据并进行预处理；采用ε‑SVR机器学习算法建立SVR反应温度变化率预测模型；获取与反应温度有关的变量因素所对应的当前数据并输入训练好的SVR反应温度变化率预测模型，计算获得未来一段时间的反应温度变化率预测值，通过对当前反应温度值与反应温度变化率预测值进行累加，获得未来一段时间MCS合成装置的反应温度预测值。通过对甲基氯硅烷(MCS)合成装置运行反应温度进行预测，能够分析当前该甲基氯硅烷(MCS)合成装置的反应温度的稳定性及变化趋势。
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