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公开(公告)号：CN111617876B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010278770.8
申请日：2020-04-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B02C25/00
Abstract: 本发明公开了一种磨煤机在线综合运行优化的方法，本发明的目标是针对磨煤机运行优化的瓶颈问题，提出一种磨煤机在线综合优化方法，优化内容兼顾了磨煤机煤粉细度和电流强度。通过采集磨煤机生产过程中的运行参数及对应的煤粉细度数据，再应用建模算法和优化算法针对磨煤机煤粉细度和电流强度进行综合优化。该方法是一个综合优化磨煤机电耗和煤粉细度的好方法。利用该方法可有效提高磨煤机的效率，既可以实施离线优化也可以进行在线实时优化。
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公开(公告)号：CN112734869A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011476413.9
申请日：2020-12-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于稀疏复数U型网络的快速磁共振成像方法，本发明包括数据采集、模拟欠采样、填零重建、复数差分变换、SCUNet网络构建、SCUNet网络训练、复数稀疏数据伪影抑制和逆滤波重建一共8个步骤。首次提出利用复数差分变换对图像空间的复数图像数据进行稀疏变换，对稀疏复数数据进行训练，基于逆滤波算法重建复数磁共振图像，从而使得训练网络SCUNet能更有效地提取复数数据的特征，提高最终磁共振欠采样复数重建图像的质量，既保留了磁共振欠采样图像的幅值信息又保留了相位信息,是一种很有应用潜力的快速复数磁共振成像方法。
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公开(公告)号：CN109101683A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810700351.1
申请日：2018-06-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种燃煤分质利用与清洁预处理系统热解釜的模型更新方法。本发明通过分析原有模型预测超出误差限度的数据，对不同情况的预测错误做出不同的模型更新策略，实现模型更新，减小了大部分情况下的模型更新工作量和所用更新时间，利用该方法可以快速、高效的实现模型的更新；本发明具体是对超出原有模型预测误差限度的数据进行分析分类，对不同的预测错误情况采用不同的模型更新方法，实现模型更新。该方法减小了模型更新的工作量，提高了模型更新的速度，缩短了模型更新的计算工作量和时间。
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公开(公告)号：CN106594794A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611196875.9
申请日：2016-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: F23N5/00
Abstract: 本发明提出了一种混合智能锅炉效率燃烧优化模型更新方法，目前锅炉效率在线实时优化一直是困扰行业研究人员的一个难题，因为煤种的变化和燃烧规律的时变性会导致模型预测误差增大，进而导致锅炉燃烧优化失效。本发明方法具体是构造了一个可以判别模型是否需要更新，切更新时先修正在进行重新建模的模型更新方法，其可以有效及时的更新模型，从而提高模型的预测精度。本发明方法既可以在线优化也可以离线优化。
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公开(公告)号：CN105808945A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610126996.X
申请日：2016-03-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种混合智能锅炉效率燃烧优化方法。目前锅炉的燃烧优化主要是靠调试人员进行不同工况的实验获得，费时、费力，也不能根据锅炉的实时变化情况进行在线的优化。本发明方法首先构造与锅炉燃烧效率正相关的指标β＝△TδQ，然后采用支持向量机方法建模，建立指标β与锅炉运行参数间的模型，最后利用粒子群优化算法结合所建模型，针对指标β进行锅炉运行参数配置的优化。本发明方法可有效提高锅炉燃烧优化的效率，既可以实施离线优化，也可以进行在线实时燃烧优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102799778B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201210245047.5
申请日：2012-07-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种优化锅炉负荷分配方法。目前还没有优化分配负荷的概念。本发明方法首先针对锅炉总台数为()台的生产单位，分别采集各台锅炉生产过程中，负荷及与之相对应的锅炉效率数据，建立数据库，然后分别对每台锅炉采用支持向量机方法建模，建立各锅炉的负荷与各燃烧效率间的模型，共建立个模型，再利用遗传优化算法，结合以上所建各锅炉负荷与燃烧效率模型，进行各锅炉负荷配置的优化。利用本发明方法可有效的在总负荷一定的情况，通过优化分配各台锅炉的负荷，提高总燃烧效率。
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公开(公告)号：CN102842066B
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201210245036.7
申请日：2012-07-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: Y02P80/21
Abstract: 本发明涉及一种生物质炉燃烧优化的建模方法。本发明方法首先采集生物质炉运行参数及相关的表征生物质炉燃烧状态的特征指标，建立数据库；然后分别用最小二乘支持向量机和径向基神经网络针对不同的燃料，建立燃烧模型，确定最小二乘支持向量机模型和径向基神经网络模型的组合比例，将最小二乘支持向量机模型与径向基神经网络模型按确定的最优的比例系数相结合，构成组合模型，针对给定的生物质炉的其它种生物质燃料建模，将不同的生物质燃料的燃烧优化模型组合在一起，构成一个生物质炉燃烧优化整体模型。本发明方法满足了生物质炉燃烧优化中燃料有变化且燃料种类有限变化的实际要求，保证了生物质炉燃烧优化的准确性和可行性。
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公开(公告)号：CN102520616B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110454449.1
申请日：2011-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种炼油工业过程的部分解耦非最小化模型预测函数控制方法。传统的控制手段精度不高，导致后续生产控制参数不稳定、产品合格率和装置效率较低。本发明方法首先基于炼油工业过程模型建立部分解耦状态空间模型，挖掘出基本的过程特性；然后基于该部分解耦状态空间模型建立预测函数控制回路；最后通过计算预测函数控制器的参数，将过程对象整体实施预测函数控制。本发明方法有效方便了控制器的设计，保证控制性能的提升，同时满足给定的生产性能指标。本发明提出的控制技术可以有效减少工艺参数与实际工艺参数之间的误差，进一步弥补了传统控制器的不足，同时保证控制装置操作在最佳状态，使生产过程的工艺参数达到严格控制。
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公开(公告)号：CN102184287B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201110115409.4
申请日：2011-05-05
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江宜景环保科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种废塑料炼油燃烧优化的建模方法。目前废塑料炼油燃烧优化中存在瓶颈问题。本发明方法是通过废塑料炼油数据采集、建模，数据样本的选择和预处理、建立废塑料炼油的燃烧优化模型，确立的一种废塑料炼油燃烧优化的建模方法。首先采集废塑料炼油的燃烧情况数据，进行建模数据的选择和适当的预处理，以保证模型的预测能力和泛化能力，最终应用相应的建模算法和优化算法建立废塑料炼油的燃烧优化模型。利用该方法可建立的较为精确和泛化能力较强的废塑料炼油燃烧优化模型。本发明方法通过数据选择和预处理保证了模型的预测精度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN102184287A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110115409.4
申请日：2011-05-05
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江宜景环保科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种废塑料炼油燃烧优化的建模方法。目前废塑料炼油燃烧优化中存在瓶颈问题。本发明方法是通过废塑料炼油数据采集、建模，数据样本的选择和预处理、建立废塑料炼油的燃烧优化模型，确立的一种废塑料炼油燃烧优化的建模方法。首先采集废塑料炼油的燃烧情况数据，进行建模数据的选择和适当的预处理，以保证模型的预测能力和泛化能力，最终应用相应的建模算法和优化算法建立废塑料炼油的燃烧优化模型。利用该方法可建立的较为精确和泛化能力较强的废塑料炼油燃烧优化模型。本发明方法通过数据选择和预处理保证了模型的预测精度和泛化能力。
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