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公开(公告)号：CN115101136B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210608390.5
申请日：2022-05-31
Applicant: 北京科技大学 , 贵阳铝镁设计研究院有限公司
IPC: G16C20/10 , G16C20/70 , G06F18/2113 , G06F18/2413 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种大型铝电解槽全局阳极效应预测方法，属于铝电解技术领域。所述方法包括：使用极限梯度提升机对阳极效应预测的相关特征进行重要性排序，选取重要性高的特征构建数据集；构建包含基于因果扩张卷积的卷积神经网络和长短期记忆层的全局阳极效应预测模型；利用构建的数据集训练全局阳极效应预测模型，其中，在训练过程中，利用卷积神经网络提取选取的多个特征中与阳极效应相关的潜在信息，利用长短期记忆层对得到的潜在信息进行学习，得到全局阳极效应发生概率；利用训练好的全局阳极效应预测模型预测第二天铝电解槽发生全局阳极效应的发生概率。采用本发明，能够有效捕捉阳极效应相关的潜在信息，从而提高全局阳极效应的预测精度。
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公开(公告)号：CN119337703A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411301795.X
申请日：2024-09-18
Applicant: 北京科技大学 , 贵阳铝镁设计研究院有限公司 , 遵义铝业股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标蜜獾优化算法的铝电解工艺参数优化方法，属于工业中的工艺参数优化技术领域，所述方法包括：从铝电解工艺参数中选择能够表征生产电耗、碳排放和杂质含量的参数，作为输出变量；选择对输出变量影响最大的铝电解工艺参数作为决策变量；基于输出变量和决策变量，构建多目标优化模型；在蜜獾算法中集成多种策略，得到多目标蜜獾优化算法；其中，所述多种策略包括：非支配排序策略、拥挤距离策略以及外部档案动态更新策略；使用所述多目标蜜獾优化算法进行迭代运算，在迭代结束后输出最优方案集合，以实现铝电解工艺参数优化。采用本发明方案，可提高工艺参数优化结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111567427B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202010459568.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京科技大学 , 北京一棵小树农业科技发展有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于猪脸识别技术的自动投食器、系统及方法；该自动投食器包括储食桶，其底端设有导管，该导管上设有阀门和识别猪脸的识别装置，导管的底端设有食槽；识别装置用于对猪脸图像进行识别，确定当前猪的进食数量和进食频率，判断当前猪是否需要进食；该自动投食系统由上述的多个自动投食器并联组成，每一自动投食器对应一条进食通道，可根据猪脸识别结果实现自动投食。本发明搭建了以猪脸识别为基础的智能养殖服务平台，开创了一套全流程、全链条、全生态的猪脸识别自动投喂系统，解决了生猪养殖过程中出现的高浪费、高污染、高耗能问题，为中小规模养殖企业降低养殖成本。
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公开(公告)号：CN118534877A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410597312.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种闭环控制系统性能降级检测与恢复方法，用于实现流程工业过程的闭环控制系统性能降级检测与恢复，属于工业过程监测技术领域，所述方法包括：采集待检测的闭环控制系统的过程数据；基于间隙度量技术对闭环控制系统进行性能降级检测；构建基于闭环子空间预测函数的前馈控制器和基于观测器的状态反馈控制器；在检测出闭环控制系统出现性能降级时，利用基于闭环子空间预测函数的前馈控制器和基于观测器的状态反馈控制器，优化闭环控制系统的性能，实现闭环控制系统的性能恢复。采用本发明的技术方案，可以保证流程工业生产过程的系统运行可靠性以及产品质量稳定性。
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公开(公告)号：CN118228032A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410470446.4
申请日：2024-04-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/20
Abstract: 本发明涉及机械性能预测技术领域，特别涉及一种基于图卷积池化的机械装备剩余寿命预测方法及装置。方法包括：筛选机械装备的传感器数据，构建传感器图结构，对传感器数据进行标准化预处理；利用GCN提取机械装备的空间特征信息；利用最大K池化优化传感器图结构，降低噪声和干扰的影响；利用自注意力机制网络提取机械装备的时间退化趋势信息；利用GCN，最大K池化以及自注意力机制网络构建机械装备的剩余寿命预测模型；利用机械装备的训练数据对剩余寿命预测模型进行训练，采用训练好的模型对机械装备进行剩余寿命预测。本发明利用GCN和最大K池化提取机械装备的空间特征，采用自注意力机制网络来提取其时间退化趋势，提高剩余寿命的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118013829A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410129411.4
申请日：2024-01-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种园区空调系统冷水机组负荷分配优化方法，属于空调系统能耗优化领域，其包括：通过机理建模得到冷水机组能耗模型；设计多目标优化算法寻找冷水机组系统不同冷量需求下的最优运行参数，实现制冷量最大和能耗最低的目标。其中，优化算法采用改进的NSGA‑II算法，使用自适应权重来平衡全局搜索和局部搜索能力以加快收敛速度，同时使用Levy飞行和随机游走策略，分别提高算法的全局和局部搜索能力，从而克服传统NSGA‑II算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点。本发明可解决园区空调优化问题，能够同时考虑冷水机组制冷量和能耗的矛盾关系，在降低能耗成本的同时提高制冷量，使不同型号的冷水机组在其最佳工作点运行。
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公开(公告)号：CN117991647A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410396935.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及运行监控与自愈控制领域，特别是指一种工业控制系统性能监控与自愈控制方法及装置，方法包括：获取待控制的工业控制系统的实时运行数据；根据实时运行数据以及基于贝尔曼Bellman方程的性能退化监控模块，得到工业控制系统的实时性能评估结果，根据实时性能评估结果得到工业控制系统的性能退化监控结果；根据性能退化监控结果以及基于强化学习算法的自优化反馈增补自愈控制模块，得到工业控制系统的自愈控制结果。本发明在不依赖被控对象和控制系统数学模型的情况下，利用工业运行过程的数据实现实时性能监控；不改变原有控制器结构参数，仅利用数据和强化学习方法设计反馈补偿以恢复性能衰退，实现自愈控制。
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公开(公告)号：CN113221968B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202110444389.9
申请日：2021-04-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种胶带输送机运行状态诊断方法及装置，该方法包括：实时采集待进行运行状态诊断的胶带输送机的运行时序数据；对采集的运行时序数据进行预处理，以补全数据缺失值并进行数据归一化；基于预处理后的运行时序数据，利用预设的胶带输送机运行状态识别诊断模型识别出当前胶带输送机的运行状态；其中，胶带输送机运行状态识别诊断模型的输入为胶带输送机的运行时序数据，输出为胶带输送机的运行状态。本发明是一种高效的能从原始运行时序信号学习信号的高层次特征的胶带输送机运行状态诊断方法。可识别胶带输送机的早期故障，提前采取相应的预防措施降低胶带输送机运行风险。
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公开(公告)号：CN115359852A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210866391.X
申请日：2022-07-22
Applicant: 北京科技大学 , 贵阳铝镁设计研究院有限公司 , 桂林珩源科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种大型铝电解槽局部阳极效应预测方法，属于铝电解技术领域。所述方法包括：获取阳极导杆电流序列，对获取的阳极导杆电流序列进行波动性监测；若监测到阳极导杆电流发生波动，则采用ARIMA模型对该阳极导杆所在区域内未发生波动的阳极导杆电流进行跟踪预测，采用LSTM‑GRU混合神经网络对该阳极导杆所在区域内已发生波动的阳极导杆电流进行跟踪预测，其中，ARIMA表示自回归移动平均模型，LSTM表示长短时记忆神经单元，GRU表示门控循环单元；基于ARIMA模型和LSTM‑GRU混合神经网络的跟踪预测结果，确定区域内局部阳极效应等级。采用本发明，能够在提升波动电流的预测精度、局部阳极效应的预报精度的同时，降低了计算量。
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公开(公告)号：CN115198315A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210545333.7
申请日：2022-05-19
Applicant: 贵阳铝镁设计研究院有限公司 , 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种铝电解槽氧化铝浓度控制方法，该方法首先建立一个氧化铝浓度状态内部模型，并以铝电解槽的下料量和工作电压作为输入变量，以氧化铝浓度作为输出变量，然后采用基于最小二乘支持向量机的非线性Hammerstein系统子空间辨识(N4SID)算法建立数据驱动的氧化铝浓度状态内部模型；最后，根据氧化铝浓度状态内部模型，应用非线性模型预测控制设计氧化铝浓度控制系统和性能指标求解最优控制率，实现氧化铝浓度的精确控制。因此，本发明对铝电解槽中氧化铝浓度实现了实时精确控制，保证了铝电解槽的稳定高效运行，提高了铝电解槽的使用寿命，节约能源。
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