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公开(公告)号：CN118777145B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410806784.0
申请日：2024-06-21
IPC: G01N15/075 , G01N15/06 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/25 , B01D46/58 , B01D46/54 , B01D46/56
Abstract: 一种基于物理与数据双驱动的粉尘浓度监测设备及方法，设备：振荡测量单元包括可拆卸碰撞分离器、振荡测量机构、质量流量控制器和流量泵；振荡测量机构主要由振荡管、滤膜托、磁钢、电磁铁、振荡驱动模块和高精度频率测量模块组成；粒子测量单元包括粒子飞行腔室、高效过滤器、流量泵、限流组件、粒子测量腔室、光陷阱、激光器、光电感应单元、温湿度传感器和质量流量控制器；粒子测量腔室中设置有两个激光器、两个光陷阱、两个过滤片和两个光电感应单元。方法：将参数物理模型与机器学习模型相结合，并通过神经网络融合层对两者的输出进行综合计算，最终输出粉尘浓度最终预测值。该设备及方法自动化程度高，其能实现环境中粉尘浓度的高精度监测。
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公开(公告)号：CN112415894A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011304778.3
申请日：2020-11-20
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习和BN的重介质选煤过程安全运行控制方法，属于工业安全运行控制技术领域。本发明在分析重介质选煤过程中异常工况机制及相应操作方案的基础上，将主动学习引入到贝叶斯网络的结构学习中，减少所需数据量，提高贝叶斯网络结构学习的效率。利用贝叶斯网络能够结合定性专家知识与定量数据信息分析轻重度异常工况的优势，将异常工况的现象变量作为证据信息，通过贝叶斯推理得到不同等级决策变量的后验概率，并遵循后验概率最大的原则获取相应的控制决策，为排除重介质选煤过程中的异常工况提供决策依据。本发明能有效排除重介质选煤过程中的异常工况，为操作人员的安全控制决策提供依据。
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公开(公告)号：CN118777145A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410806784.0
申请日：2024-06-21
IPC: G01N15/075 , G01N15/06 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/25 , B01D46/58 , B01D46/54 , B01D46/56
Abstract: 一种基于物理与数据双驱动的粉尘浓度监测设备及方法，设备：振荡测量单元包括可拆卸碰撞分离器、振荡测量机构、质量流量控制器和流量泵；振荡测量机构主要由振荡管、滤膜托、磁钢、电磁铁、振荡驱动模块和高精度频率测量模块组成；粒子测量单元包括粒子飞行腔室、高效过滤器、流量泵、限流组件、粒子测量腔室、光陷阱、激光器、光电感应单元、温湿度传感器和质量流量控制器；粒子测量腔室中设置有两个激光器、两个光陷阱、两个过滤片和两个光电感应单元。方法：将参数物理模型与机器学习模型相结合，并通过神经网络融合层对两者的输出进行综合计算，最终输出粉尘浓度最终预测值。该设备及方法自动化程度高，其能实现环境中粉尘浓度的高精度监测。
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公开(公告)号：CN112415894B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011304778.3
申请日：2020-11-20
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习和BN的重介质选煤过程安全运行控制方法，属于工业安全运行控制技术领域。本发明在分析重介质选煤过程中异常工况机制及相应操作方案的基础上，将主动学习引入到贝叶斯网络的结构学习中，减少所需数据量，提高贝叶斯网络结构学习的效率。利用贝叶斯网络能够结合定性专家知识与定量数据信息分析轻重度异常工况的优势，将异常工况的现象变量作为证据信息，通过贝叶斯推理得到不同等级决策变量的后验概率，并遵循后验概率最大的原则获取相应的控制决策，为排除重介质选煤过程中的异常工况提供决策依据。本发明能有效排除重介质选煤过程中的异常工况，为操作人员的安全控制决策提供依据。
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