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公开(公告)号：CN103384805B
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201180062717.3
申请日：2011-01-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种电弧炉运行故障检测装置与方法。其中装置包括温度采集装置、电流采集装置和上位机。采用该装置进行多模态故障监测与诊断方法，包括如下步骤：1.数据标准化；2.建立电弧炉工作过程的初始监测模型，得到M个工作模态关系密切的公共子集以及每种工作模态的特殊子集；3.计算霍特林T2统计量和平方预测误差SPE统计量，对电弧炉工作过程进行故障监测与诊断。本发明的优点是：比色测温的方法能够提高计算的精确度，装置适合工作在多种不同的稳定模态下。
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公开(公告)号：CN104133990A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410336972.8
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最小二乘回归的青霉素发酵过程故障分离方法，包括：获取青霉素发酵过程的历史故障数据集；根据青霉素发酵过程的历史故障数据建立核最小二乘回归学习模型，该模型的输入为青霉素发酵过程的历史故障数据集，输出为青霉素发酵过程的故障类别；实时采集青霉素发酵过程数据并判断当前青霉素发酵过程是否发生故障；利用基于核最小二乘回归的青霉素发酵过程故障分离模型对实时采集的青霉素发酵过程数据进行故障分离，确定故障类别。本发明通过引入核最小二乘回归，将非线性的数据映射到线性空间，从而能够解决非线性空间的故障监测和故障诊断问题，并且能够以较高精度的分离出故障的种类。
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公开(公告)号：CN101446831B
公开(公告)日：2011-05-25
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：CN101308385B
公开(公告)日：2011-04-13
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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公开(公告)号：CN1737423A
公开(公告)日：2006-02-22
申请号：CN200510047030.9
申请日：2005-08-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于Internet网的锅炉传感器故障诊断和容错一体化方法及装置，该控制方法应用三层的神经元网络。通过采集传感器测量的数据对应的电压值，并对数据分组，确定输入输出模式对，将分组的数据用于训练模糊小脑模型关节控制器神经网络，进行故障诊断和容错处理。为实现该方法本发明还对应提供一种控制装置。本发明通过对Internet网络环境下的传感器故障诊断及智能容错控制一体化这一关键技术的研究，实现对复杂过程进行实时监测。既考虑了传感器可能应用的场合，又考虑了一些实际过程中众多传感器信息的冗余性，因而本发明还可以应用到基于Internet网的水下机器人、化工等工业领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119475069A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411693900.9
申请日：2024-11-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/232 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F17/10 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种基于时空融合保持嵌入的过程监测方法，涉及工业过程监测技术领域，本发明通过学习样本的密度信息，提取并保存数据集的局部和全局空间结构。同时，在时间序列上提取局部和全局特征以保留数据集的动态特征，更充分地保持了降维后数据集的原始分布关系。充分挖掘数据集的时间序列的动态特征，最大化样本的局部时间近邻样本的影响，同时减少全局非时间近邻样本的相关性。基于以上信息进行降维投影，对异常工况进行检测提高过程监测的准确率。
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公开(公告)号：CN119313997A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411332981.X
申请日：2024-09-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于监督矩阵回归的电熔氧化镁生产过程安全监测方法，涉及故障监测与诊断技术领域，本发明首先使用固定摄像头对电熔氧化镁炉的炉体图像数据进行采集，通过灰度化、归一化处理后，得到炉体图像矩阵；然后，通过公共信息提取方法建立并训练炉体图像矩阵在低维空间的目标函数模型，求取每个样本数据在低维空间所独有的映射矩阵；然后，采用监督矩阵回归方法，建立每个样本的映射矩阵与其对应的类标签向量的回归模型；接着，根据样本的类别标签确定超球面边界以及角度边界；最后，实时采集与处理炉体图像数据，根据超球边界与角度边界判断新样本的类别，进而判断当前时刻是否发生故障。本发明能够提高工业故障监测分类的准确率。
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公开(公告)号：CN118468027A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410611502.1
申请日：2024-05-16
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于协同结构投影的电熔镁砂冶炼过程异常检测方法，涉及工业故障监测与诊断技术领域。该方法在电熔镁砂冶炼过程中，采集正常运行工况的数据并对其进行标准化处理，得到训练数据集，并寻找每个样本的近邻点；然后采用投影矩阵将样本映射到低维特征空间，并根据样本的相似性来保持数据的局部信息；在低维特征空间，根据训练数据集中样本的非相似性来保持数据的非局部信息；再将保持的数据局部信息和数据非局部信息和进行结合，并引入正交约束，同时保留数据的局部和非局部信息，并求解得到投影矩阵；利用投影矩阵，计算训练数据的联合检测统计量及控制限，进而实现电熔镁砂冶炼过程的异常检测。
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公开(公告)号：CN117787481A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311792981.3
申请日：2023-12-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明设计基于迁移混合遗传‑粒子群算法的飞机装配时间优化方法，属于装配线时间优化领域；通过构造相似度函数迁移成熟装配线的装配经验和装配特征，将相应的优质可行解匹配到待优化装配问题中；同时，采用双时间窗操作约束资源配置，避免多层编码带来的复杂操作问题；该方法有效解决了传统启发式算法容易陷入局部最优的困扰，降低了得到优质可行解的执行时间，节省了算力；从而节省大量的人力资源和时间成本，助力智能制造领域的快速发展；在资源配置的约束下，加快了装配速度，大幅度提高了飞机的生产效率。
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公开(公告)号：CN113177364B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110557533.X
申请日：2021-05-21
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/27 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法，涉及高炉炼铁生产技术领域。该方法首先采集高炉风口回旋区火焰燃烧的图片数据、反映高炉运行状态的物理变量数据以及高炉风口回旋区燃烧温度数据；并提取高炉风口回旋区火焰燃烧图片数据的特征；然后建立基于皮尔逊相关系数和最小二乘支持向量回归的多核最小二乘支持向量回归模型作为高炉风口回旋区温度软测量模型；并使用正余弦优化算法进行高炉风口回旋区温度软测量模型参数的寻优；最后将寻找到的最优图片数据核函数参数、物理变量核函数参数以及多核最小二乘支持向量回归模型中的正则化参数作为最终的高炉风口回旋区温度软测量模型的参数，实现对风口回旋区燃烧温度的预测计算。
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