公开(公告)号：CN107273633A

公开(公告)日：2017-10-20

申请号：CN201710517466.2

申请日：2017-06-29

Applicant: 中南大学

Inventor： 王雅琳 ,  夏海兵 ,  袁小锋 ,  阳春华 ,  孙克楠 ,  钱荧灿 ,  胡芳香 ,  陈齐全

IPC: G06F17/50 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/04

CPC classification number: Y02P90/30 ,  G06F17/5009 ,  G06F2217/06 ,  G06F2217/84 ,  G06K9/6215 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明公开了多工序间变量时滞估计方法，包括以下步骤：选取各工序间变量，采样获得变量的时间序列并组成原始数据矩阵；利用多项式最小二乘拟合进行滑动窗口回归，并求导得到这些变量时间序列的导数数据矩阵；预定义采样时滞序列，根据导数数据矩阵，计算两两工序间变量经采样时滞平移后的趋势相似度；用L2范数最小表征多工序间变量的趋势一致性，建立多工序间变量时滞估计问题的优化模型；采用改进的自适应粒子群算法，求解多工序间变量时滞估计问题，寻优得到最优采样时滞序列。其利用实际生产流程现场积累的大量历史数据，可合理估计出生产流程多工序间变量的时滞，有效地提高了流程建模精度和优化控制效果，对生产流程节能减排具有重要意义。

公开(公告)号：CN107273633B

公开(公告)日：2018-03-27

申请号：CN201710517466.2

申请日：2017-06-29

Applicant: 中南大学

Inventor： 王雅琳 ,  夏海兵 ,  袁小锋 ,  阳春华 ,  孙克楠 ,  钱荧灿 ,  胡芳香 ,  陈齐全

IPC: G06F17/50 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/04

CPC classification number: Y02P90/30

Abstract: 本发明公开了多工序间变量时滞估计方法，包括以下步骤：选取各工序间变量，采样获得变量的时间序列并组成原始数据矩阵；利用多项式最小二乘拟合进行滑动窗口回归，并求导得到这些变量时间序列的导数数据矩阵；预定义采样时滞序列，根据导数数据矩阵，计算两两工序间变量经采样时滞平移后的趋势相似度；用L2范数最小表征多工序间变量的趋势一致性，建立多工序间变量时滞估计问题的优化模型；采用改进的自适应粒子群算法，求解多工序间变量时滞估计问题，寻优得到最优采样时滞序列。其利用实际生产流程现场积累的大量历史数据，可合理估计出生产流程多工序间变量的时滞，有效地提高了流程建模精度和优化控制效果，对生产流程节能减排具有重要意义。