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公开(公告)号：CN106019093A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610321845.X
申请日：2016-05-15
Applicant: 北华大学
IPC: G01R31/12
CPC classification number: G01R31/12
Abstract: 本发明是一种三相电弧炉电弧长度的在线软测量方法，其特点是，包括的步骤有：以控制周期Tc为周期采集电极系统N组输入输出数据；异常数据检测及处理；数据归一化处理；确定电极系统模型结构；以模型预测误差函数最小为目标，求解电极系统模型中的未知参数；利用求得的参数，列写电弧长度软测量模型，得到电弧长度值；以当前时刻k现为基点，在电极系统历史数据中依次选取n(n≤N)组输入输出数据，在线判断是否更新电弧软测量模型；若需要更新，从(k现‑n)时刻开始采集电极系统N组输入输出数据，重新开始建立软测量模型，若不需要更新，则等待m个控制周期，再次在线判断是否更新电弧软测量模型。本发明不需额外增加检测装置，实现在线测量三相电弧炉电弧长度。
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公开(公告)号：CN103761580A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310753423.6
申请日：2013-12-31
Applicant: 北华大学 , 吉林市自动化技术研究中心
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种能源动态预测的啤酒生产企业能源消耗系统及监督方法，该系统包括能源数据输入单元、数据处理单元、能源预测单元、能源管理单元、能耗报警及处理单元，所述数据处理单元通过[0,1]归一化的方法，将数据统一进行归一化处理，如果能源消耗不正常时，能耗报警及处理单元通过报警声或发光二极管发出报警提示，本发明所述的一种能源动态预测的啤酒生产企业能源消耗监督方法与已有的依靠管理者经验判断的方法相比，具有使用简单、增加了客观评价标准的特点。
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公开(公告)号：CN103752620A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310753422.1
申请日：2013-12-31
Applicant: 北华大学
Abstract: 本发明涉及一种轧机扭振预测方法，包括搭建扭振实验平台，并通过实时采用最佳核函数和参数的方法，寻找出最佳的轧机扭振预测模型。扭振实验平台主要由驱动端的交流变频电动机、减速器，负载端的工作轧辊，扭振传感器、弹性连接轴、测速传感器和上位机组成，测速传感器用来测量交流变频电机通过减速器后传输给弹性连接轴的速度，该速度用来代表轧机的轧制速度，扭振传感器则用来测量弹性连接轴中的扭矩大小，两个传感器通过上位机中的串口将检测到的信号传输给上位机。本发明扭振预测过程简单，预测精度高，增加了扭振客观评价标准，步骤清晰，省时，省力。
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公开(公告)号：CN103752620B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201310753422.1
申请日：2013-12-31
Applicant: 北华大学
Abstract: 本发明涉及一种轧机扭振预测方法，包括搭建扭振实验平台，并通过实时采用最佳核函数和参数的方法，寻找出最佳的轧机扭振预测模型。扭振实验平台主要由驱动端的交流变频电动机、减速器，负载端的工作轧辊，扭振传感器、弹性连接轴、测速传感器和上位机组成，测速传感器用来测量交流变频电机通过减速器后传输给弹性连接轴的速度，该速度用来代表轧机的轧制速度，扭振传感器则用来测量弹性连接轴中的扭矩大小，两个传感器通过上位机中的串口将检测到的信号传输给上位机。本发明扭振预测过程简单，预测精度高，增加了扭振客观评价标准，步骤清晰，省时，省力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106019093B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201610321845.X
申请日：2016-05-15
Applicant: 北华大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明是一种三相电弧炉电弧长度的在线软测量方法，其特点是，包括的步骤有：以控制周期Tc为周期采集电极系统N组输入输出数据；异常数据检测及处理；数据归一化处理；确定电极系统模型结构；以模型预测误差函数最小为目标，求解电极系统模型中的未知参数；利用求得的参数，列写电弧长度软测量模型，得到电弧长度值；以当前时刻k现为基点，在电极系统历史数据中依次选取n(n≤N)组输入输出数据，在线判断是否更新电弧软测量模型；若需要更新，从(k现‑n)时刻开始采集电极系统N组输入输出数据，重新开始建立软测量模型，若不需要更新，则等待m个控制周期，再次在线判断是否更新电弧软测量模型。本发明不需额外增加检测装置，实现在线测量三相电弧炉电弧长度。
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公开(公告)号：CN104573355B
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201410839607.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 北华大学
Abstract: 本发明公开了一种采用参数寻优支持向量机基于光声光谱法的变压器故障诊断方法，利用光声光谱技术检测出变压器油中五种特征气体的含量并计算，将5种SVM类型和4种核函数采用交叉组合建立20种不同的支持向量机模型，采用启发式算法对于惩罚因子c和g的取值进行参数寻优，以建立变压器故障诊断准确率最高、最快运行速度的支持向量机模型；实验结果表明C‑SVC模型、RBF核函数、遗传算法寻优构成的支持向量机模型对变压器故障的诊断准确率最高，测试集达到97.5％，训练集达到98.3333％，遗传算法的寻优速度快于粒子群算法2倍左右。本发明具有操作简单、非接触性测量、不消耗载气、检测周期短、稳定性和灵敏度高等优点。
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公开(公告)号：CN104573355A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410839607.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 北华大学
Abstract: 本发明公开了一种采用参数寻优支持向量机基于光声光谱法的变压器故障诊断方法，利用光声光谱技术检测出变压器油中五种特征气体的含量并计算，将5种SVM类型和4种核函数采用交叉组合建立20种不同的支持向量机模型，采用启发式算法对于惩罚因子c和g的取值进行参数寻优，以建立变压器故障诊断准确率最高、最快运行速度的支持向量机模型；实验结果表明C-SVC模型、RBF核函数、遗传算法寻优构成的支持向量机模型对变压器故障的诊断准确率最高，测试集达到97.5％，训练集达到98.3333％，遗传算法的寻优速度快于粒子群算法2倍左右。本发明具有操作简单、非接触性测量、不消耗载气、检测周期短、稳定性和灵敏度高等优点。
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公开(公告)号：CN102997216B
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201210574512.X
申请日：2012-12-26
Applicant: 北华大学
Abstract: 一种链条炉控制系统最佳设定值确定方法，其特点是，包括依据经验确定蒸汽压力、汽包液位、炉膛负压、烟气氧含量和排烟温度的N种设定值组合；依次将设定值组合投入到链条炉控制系统中，利用各监测点获得煤消耗、水消耗、电消耗和产生的蒸汽量；计算出各设定值组合对应的吨汽耗煤量、吨汽耗水量、吨汽耗电量和生产成本，以生产成本、蒸汽压力和排烟温度加权求和的倒数作为输出变量，建立全效率模型且求解，得到各个样本对应的检验数，非负检验数所对应的样本为DEA有效；将其分别代入全效率模型，求出各DEA有效样本对应的效率值，效率值最大的DEA有效样本所对应的设定值组合就是蒸汽压力、汽包液位、炉膛负压、烟气氧含量和排烟温度的最佳设定值。
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