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公开(公告)号：CN110490496B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910880769.X
申请日：2019-09-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分步约简筛选复杂工业过程中影响产品质量的敏感变量的方法，属于软测量技术领域，包括以下步骤：通过专家知识，选取影响产品质量的辅助变量并收集数据样本；综合考虑变量相关性与变量对工况变化的敏感性计算辅助变量敏感性指标，初步筛选影响主导变量的敏感变量；构建加权余弦马田系统，精确筛选影响产品质量的关键敏感变量。本发明可以准确地反应变量的相关性和工况信息，同时较好地降低变量的冗余性，不仅可以提高产品质量预测精度，而且可以有效地降低预测模型复杂性，对软传感器模型的维护同样具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108763346B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201810459087.7
申请日：2018-05-15
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种滑窗箱型图中值滤波的异常点处理方法，包括以下步骤：针对工业过程中实时采集的过程变量的时间序列，采用滑窗箱型图方法进行异常点的检测；统计每个初判异常点在所有滑窗箱中被检测的次数，若大于设定的异常点检测频数阈值，则认定为正式的异常点，否则，认定为误断予以保留；然后仅对判定为异常点的数据点采用邻域中值滤波方法进行处理，形成正常的连续时序数据。本发明采用滑窗箱型图方法进行异常点的检测，避免了整箱处理引起漏判或分箱处理引起误判的问题，仅对检测出的异常点进行邻域中值滤波，使数据的细节结构免遭破坏，时间序列尽量平滑，大大减弱了异常点漏判或误判对时间序列的影响，有效提高了数据质量。
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公开(公告)号：CN106774267A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611240152.4
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0243 , G05B2219/24065
Abstract: 本发明提供一种时序输出的控制系统的性能评估方法和装置，所述方法包括：基于小波去噪技术，获得确定型非平稳时序的随机平稳部分，作为平稳时序；对所述平稳时序基于时序分析方法，创建拟合模型；以及基于所述拟合模型和控制系统的时间延迟，对控制器进行性能评估。本发明利用小波去噪技术更准确地从带趋势项的非平稳时序中获得平稳时序，进而得到更合理的性能评估结果，指导实际生产操作。
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公开(公告)号：CN110490496A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910880769.X
申请日：2019-09-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分步约简筛选复杂工业过程中影响产品质量的敏感变量的方法，属于软测量技术领域，包括以下步骤：通过专家知识，选取影响产品质量的辅助变量并收集数据样本；综合考虑变量相关性与变量对工况变化的敏感性计算辅助变量敏感性指标，初步筛选影响主导变量的敏感变量；构建加权余弦马田系统，精确筛选影响产品质量的关键敏感变量。本发明可以准确地反应变量的相关性和工况信息，同时较好地降低变量的冗余性，不仅可以提高产品质量预测精度，而且可以有效地降低预测模型复杂性，对软传感器模型的维护同样具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110456756A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910880712.X
申请日：2019-09-18
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明属于工业过程实时优化控制领域，公开了一种适用于连续生产过程全局运行状况在线评估的方法，将连续生产过程按照从上至下分别为计划调度层、实时优化层和过程控制层的顺序，通过分析过程控制层运行性能对实时优化层运行性能的反馈影响、分析实时优化层运行性能对计划调度层运行性能的反馈影响、区分不同入口工况下的运行状况评价标准，实现了综合三层的跨层协同的运行状况在线评估，综合各层次运行状况之间的信息传递与反馈，能更准确地评估全局运行状况，并进行运行状况“非优”原因追溯。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108763346A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810459087.7
申请日：2018-05-15
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种滑窗箱型图中值滤波的异常点处理方法，包括以下步骤：针对工业过程中实时采集的过程变量的时间序列，采用滑窗箱型图方法进行异常点的检测；统计每个初判异常点在所有滑窗箱中被检测的次数，若大于设定的异常点检测频数阈值，则认定为正式的异常点，否则，认定为误断予以保留；然后仅对判定为异常点的数据点采用邻域中值滤波方法进行处理，形成正常的连续时序数据。本发明采用滑窗箱型图方法进行异常点的检测，避免了整箱处理引起漏判或分箱处理引起误判的问题，仅对检测出的异常点进行邻域中值滤波，使数据的细节结构免遭破坏，时间序列尽量平滑，大大减弱了异常点漏判或误判对时间序列的影响，有效提高了数据质量。
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公开(公告)号：CN108490782A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810305512.7
申请日：2018-04-08
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及工业过程控制技术领域，公开了一种基于选择性双层集成学习适用于复杂工业过程产品质量指标缺失数据补全的方法及系统。首先提取采样数据的不同维变量生成多个采样集作为子模型的训练集；然后对每个子模型分别采用向量机、BP神经网络、偏最小二乘法三种方法进行建模；最后提出了一种补全效果评估指标，对各子模型的补全效果进行评估，选取补全效果最好的几个子模型进行选择性集成。本发明充分利用了训练样本的全部变量，具有较好的数据补全效果，有助于企业根据分析得到的生产过程实际运行状况进行有针对性的生产操作优化。
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公开(公告)号：CN106647274B
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201611240042.8
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种连续生产过程中运行工况稳态判别方法，包括：S1基于生产过程中运行参数，利用主成分分析法得到主成分和对应的特征值；S2基于所述主成分中第一主成分中连续的稳态片段，确定多项式滤波窗口；S3基于每一个所述窗口，利用多项式滤波稳态判别法对所述主成分中每个主成分进行稳态检测；S4基于所述对应的特征值，对所述每个主成分的稳态检测结果赋予权值，确定所述窗口稳态检测结果；根据所述窗口的稳态检测结果，获得生产过程中运行工况稳态判别结果。在生产过程调整较为频繁、监测变量多且波动较大时，本发明的方法通过提取数据的综合信息，可以有效地避免单个或几个变量误差对稳态判别的影响，增强了在工业过程中的适应性。
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公开(公告)号：CN106709654A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611235853.9
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
CPC classification number: Y02P90/30 , Y02P90/82 , G06Q10/0639 , G06Q10/0633 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种加氢裂化流程全局运行状况评估与质量追溯方法。所述方法包括：基于所述加氢裂化流程中每个典型的生产工序质量标准要求的不同形式，计算所述生产工序的质量评估指标模型中各指标的过程能力指数；基于所述过程能力指数，计算所述生产工序的质量评估指标模型中各指标的QA得分；基于所述各个指标的QA得分，利用多元线性回归分析法构建所述加氢裂化流程全局运行状况质量评估指标模型中每个指标对其上层指标QA得分贡献度的权重系数；基于所述QA得分和所述的权重系数，定位所述加氢裂化流程全局运行性能退化的环节和参数。本发明的方法能够实现运行状况评估功能和产品质量追溯功能，实现炼化企业的高效、经济和绿色生产。
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公开(公告)号：CN110456756B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910880712.X
申请日：2019-09-18
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明属于工业过程实时优化控制领域，公开了一种适用于连续生产过程全局运行状况在线评估的方法，将连续生产过程按照从上至下分别为计划调度层、实时优化层和过程控制层的顺序，通过分析过程控制层运行性能对实时优化层运行性能的反馈影响、分析实时优化层运行性能对计划调度层运行性能的反馈影响、区分不同入口工况下的运行状况评价标准，实现了综合三层的跨层协同的运行状况在线评估，综合各层次运行状况之间的信息传递与反馈，能更准确地评估全局运行状况，并进行运行状况“非优”原因追溯。
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