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公开(公告)号：CN103116272B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201310031774.6
申请日：2013-01-28
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/00
Abstract: 本发明公开一种氢氰酸生产过程的在线自适应建模方法，其特征在于按如下步骤进行：确定氢氰酸生产过程的输入变量子空间；对氢氰酸生产过程进行数据采集；对氢氰酸生产过程数据进行预处理，得到受噪声影响最小，最能反映出生产过程实际特性的有效数据；采用无迹卡尔曼神经网络对预处理后的数据[X″MT，Y″](T≤H)进行建模，以得到氢氰酸转化率的精确模型。本发明的有益效果是：能够有效获得受噪声影响最小，最能反映出生产过程实际特性的有效数据，再通过在输入变量子空间采用无迹卡尔曼神经网络来精确逼近氢氰酸生产过程，有效解决氢氰酸复杂非线性动态生产过程的建模难题。
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公开(公告)号：CN103033213B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201210551613.5
申请日：2012-12-18
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G01D21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于RReliefF变量选择的生产过程主导变量精简化软测量方法，其特征在于按如下步骤进行：一，确定与主导变量可能相关的n个原始辅助变量，采集n个原始辅助变量和主导变量取值数据并组成样本集；二，利用RReliefF算法分别计算n个原始辅助变量的权重值；三，组成原始辅助变量序列；四，建模并根据最小均方误差MSE确定最佳辅助变量；五，得到精简化软测量模型。本发明能够在建模效果最好的基础上找出含辅助变量个数最少的辅助变量集对主导变量进行建模，实现对主导变量精简化的软测量。
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公开(公告)号：CN104976164A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510400577.6
申请日：2015-07-09
Applicant: 重庆凌卡分析仪器有限公司 , 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种防堵塞气动采样泵，包括一带有内腔的泵体，泵体的左端设置有第一接头，右端设置有第二接头，第一接头为样气入口，该第一接头的右端伸入到泵体的内腔中且其端部为外凸的锥形，第二接头的左端位于泵体的内腔中且其端部为内凹的倒锥形，第二接头的右端作为样气混合气出口，第一接头的右端与第二接头左端相对设置，二者的间隙空间构成锥形负压区，在泵体内腔侧壁上还设置有仪表空气入口接头，在第二接头上还设置有流量调节结构。其效果是：具有恒流特性，当仪表空气压力在0.3～0.5MPa之间变化时，采样流量可保持不变，第一接头和第二接头沿同一轴线贯通，能很好起到防堵塞作用；通过调节流量调节结构，泵的采样流量可以按需要调节。
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公开(公告)号：CN104499001A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201510027742.8
申请日：2015-01-20
Applicant: 重庆科技学院
IPC: C25C3/20
CPC classification number: C25C3/20
Abstract: 一种基于特征子空间优化相对矩阵的铝电解槽况诊断方法，其特征在于：一，采集原始测量样本集，对该原始测量样本集进行预处理后投影到核空间；二，对中心化矩阵K进行相对主元分析，建立铝电解槽况诊断模型，并对铝电解槽况进行诊断；三，通过细菌觅食算法在搜索区域内寻得最优相对转换矩阵；四，按步骤二所述方法，利用最优相对转换矩阵建立铝电解槽况诊断模型，实现对铝电解槽况的准确诊断。本发明充分考虑铝电解槽况非线性的特性，通过核函数，将非线性参数投影到高维线性特征空间，在核空间内借助细菌觅食法优化相对转换矩阵，进行相对主元分析，大大提高了铝电解槽况故障诊断的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102967327B
公开(公告)日：2015-03-18
申请号：CN201210551632.8
申请日：2012-12-18
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G01D21/00
Abstract: 本发明公开了一种融合KPLS与FNN的生产过程主导变量精简化软测量方法其特征在于按如下步骤进行：一，确定与主导变量可能相关的n个原始辅助变量，采集n个原始辅助变量和主导变量取值数据并组成样本集；二，融合KPLS和FNN方法分别计算n个原始辅助变量的权重值；三，组成原始辅助变量序列；四，建模并根据最小均方误差MSE确定最佳辅助变量；五，得到精简化软测量模型。本发明能够在建模效果最佳的基础上找出含辅助变量个数最少的辅助变量集对主导变量进行建模，实现对主导变量精简化的软测量。
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公开(公告)号：CN103345559A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310290736.2
申请日：2013-07-10
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 一种铝电解过程电解槽工艺能耗的动态演化建模方法，其特征在于按如下步骤进行：步骤一：采集数据[XN,Y]，步骤二：对采集的数据进行归一化处理：步骤三：采用强跟踪平方根无迹卡尔曼神经网络对归一化后的数据进行建模：步骤四：应用所建模型预估电解过程能耗值预估出当前时刻铝电解过程的工艺能耗值。本发明的有益效果是，结合强跟踪滤波和平方根滤波的优点，提高模型的收敛速度和对铝电解槽突变状态的跟踪能力。具有算法稳定、精度高、对电解槽突变状态具有强跟踪能力等优势，从而实现对铝电解过程电解槽工艺能耗的实时预测，对铝电解过程优化工艺操作、实现节能减排。
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公开(公告)号：CN103268517A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310142571.4
申请日：2013-04-23
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种支持向量机和遗传优化的多元质量过程失控信号诊断方法，其特征在于：一，根据多元过程的均值维数确定可能导致多元过程异常的信号类型，即确定分类器模型的结构；二，使用遗传算法对支持向量机的径向基函数参数和惩罚因子进行寻优；三，利用得到的最优参数训练获得最优的支持向量机分类器模型，并以此对多元过程失控信号进行诊断。本发明利用遗传算法的全局搜索能力对SVM的参数进行动态选取，实现了SVM分类器参数的自动最优选择，且使多元过程的质量诊断效果也获得提升。本发明兼顾了GA全局搜索能力和SVM的分类能力；同时避免了复杂的计算，简化了分类器的网络结构，提高了分类器泛化能力和识别效率。
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公开(公告)号：CN107511823B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710757867.5
申请日：2017-08-29
Applicant: 重庆科技学院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于工业机器人日常运行大数据的机器人作业轨迹优化分析的方法。包括：采集工业机器人作业轨迹参数构成影响因素矩阵X，其中决策变量为机器人各关节的速度和加速度；S2：采用影响因素矩阵X作为输入参数，综合产品生产要求和专家经验，确定加工工件的质量、效率、能耗的样本为指标矩阵Y，利用BP神经网络进行训练、检验，建立机器人轨迹规划模型；S3:对机器人作业轨迹模型进行优化，得到各决策变量的一组最优解以及该最优解对应的机器人生产的产品质量、效率、能耗指数；S4：利用S3中模型对根据机器人系统内部存储的实时数据进行预测得到推荐决策变量X*，并将X*下发至机器人操作系统。
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公开(公告)号：CN106021698B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201610325327.5
申请日：2016-05-17
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代更新的UKFNN铝电解功耗模型构建方法，包括如下步骤：对铝电解功耗模型的结构参数进行初始化；计算所述功耗模型的一组采样点；根据所述功耗模型上一时刻的状态估计值，由状态方程F对所述功耗模型下一时刻的状态和协方差进行预测；重新采样以预测状态值为中心、以预测方差为协方差所产生的样点，用观测函数对采样点和协方差进行更新，然后进行状态变量和观测值的协方差更新；用更新后的下一时刻的状态和下一时刻的协方差矩阵重新进行状态估计更新。所述方法将迭代方法与UKFNN相结合，从而得到了更加准确的估计值。
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