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公开(公告)号：CN113341721B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110673407.0
申请日：2021-06-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 面对含有未知扰动的工业系统的数据驱动鲁棒故障诊断方法，它属于工业过程的数据驱动故障诊断领域。本发明是为解决现有方法无法对含有未知扰动信号的系统进行准确的故障诊断的问题。本发明的故障诊断方法不依赖于工业系统模型，仅利用采集到的系统数据即可进行故障的诊断；且本发明方法对未知扰动具有强鲁棒性，在计算方面负担小，易于在线实现；本发明研究了含有未知扰动的子空间辨识问题，通过将过程数据投影到不同的子空间中辨识闭环数据驱动稳定核表示，获得对未知扰动鲁棒的残差，从而实现更好的故障诊断。本发明可以应用于对复杂工业系统进行故障诊断。
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公开(公告)号：CN113341721A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110673407.0
申请日：2021-06-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 面对含有未知扰动的工业系统的数据驱动鲁棒故障诊断方法，它属于工业过程的数据驱动故障诊断领域。本发明是为解决现有方法无法对含有未知扰动信号的系统进行准确的故障诊断的问题。本发明的故障诊断方法不依赖于工业系统模型，仅利用采集到的系统数据即可进行故障的诊断；且本发明方法对未知扰动具有强鲁棒性，在计算方面负担小，易于在线实现；本发明研究了含有未知扰动的子空间辨识问题，通过将过程数据投影到不同的子空间中辨识闭环数据驱动稳定核表示，获得对未知扰动鲁棒的残差，从而实现更好的故障诊断。本发明可以应用于对复杂工业系统进行故障诊断。
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公开(公告)号：CN111158351B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010059726.8
申请日：2020-01-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，属于工业过程监测、故障诊断和控制领域。本发明针对现有生产过程的故障诊断和控制存在设置冗余，不能及时共享重要及具有时效性信息的问题。包括：采用镇定控制器对实际工业生产系统进行控制，获得补充控制信号及增加前馈控制器进一步参与到对所述实际工业生产系统的控制中；采集实际工业生产系统的输出信号与预设的输出预期信号作差获得输出误差，镇定控制器对输出误差进行处理获得主控制信号；采用前馈控制器对输出预期信号进行处理获得辅助控制信号；主控制信号与辅助控制信号及补充控制信号相加后获得输入信号输入到实际工业生产系统中。本发明确保了数据在整个系统中的及时性及时效性。
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公开(公告)号：CN111598894A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010309418.6
申请日：2020-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于全局信息卷积神经网络的视网膜血管图像分割系统。本发明涉及视网膜血管图像分割系统，本发明为了解决现有卷积神经网络视网膜血管图像分割中全局信息利用有限、重要特征易丢失的问题。本发明所述系统包括：图像处理主模块、神经网络主模块、训练主模块和检测主模块；所述图像处理主模块用于采集原始视网膜图像，对采集的原始视网膜图像进行预处理，将处理后的图像输入训练主模块和检测主模块；所述神经网络主模块用于建立能够提取全局信息并强化特征的卷积神经网络；所述训练主模块用于初始化网络参数，获得训练好的卷积神经网络模型；所述检测主模块用于利用训练好的模型进行测试，计算模型性能指标。本发明属于视网膜血管图像分割系统领域。
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公开(公告)号：CN117193220A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311367783.2
申请日：2023-10-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，包括如下步骤：第一步、准备工业流程历史数据集，包含历史控制指令数据与历史传感器输出数据；第二步、进行数据预处理；第三步、计算各子系统的稳定核表示矩阵；第四步、构建残差协方差矩阵；第五步、设定各子系统的故障与攻击检测阈值；第六步、构建各子系统的在线统计量指标；第七步、进行报警决策逻辑判断，实现数据驱动过程监测方法。本发明所提出的流程工业监测方法适用于具有三个或者更多采样频率的大规模工业过程，采用典型的数据驱动设计策略，无需进行系统机理建模，兼顾实现低虚警率和高故障/攻击检测率，可有效保障监测性能的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114115198B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202111417480.8
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种面向装配生产线的分布式诊断与优化控制方法及控制系统，本发明涉及分布式诊断与优化控制方法及控制系统。本发明的目的是为了解决现有生产制造过程中普遍存在的外界扰动会对装配生产线的诊断与控制造成严重影响，降低了生产效率的问题。过程为：步骤一、设计装配生产线分布式系统，对装配生产线分布式系统的故障进行诊断，当诊断出装配生产线分布式系统发生故障时，则执行步骤二；当诊断出装配生产线分布式系统未发生故障时，继续对装配生产线分布式系统的故障进行诊断；步骤二、设计装配生产线分布式系统的优化控制方法。本发明用于分布式系统故障诊断与容错控制领域。
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公开(公告)号：CN113406385A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110672480.6
申请日：2021-06-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于时域空间的周期信号基频确定方法，它属于信号频率估计技术领域。本发明是为解决传统辨识电网周期信号基频的方法存在频谱泄漏，导致对电网周期信号基频的估计存在偏差的问题。本发明采集电网周期信号后，根据样本组数，过去步长和未来步长构造汉克尔矩阵，而后对构造的汉克尔矩阵进行LQ分解，再进一步作奇异值分解来提取频率特征矩阵，进而根据提取的频率特征矩阵确定信号基频。本发明可以应用于对周期信号基频进行估计。
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公开(公告)号：CN111598894B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202010309418.6
申请日：2020-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于全局信息卷积神经网络的视网膜血管图像分割系统。本发明涉及视网膜血管图像分割系统，本发明为了解决现有卷积神经网络视网膜血管图像分割中全局信息利用有限、重要特征易丢失的问题。本发明所述系统包括：图像处理主模块、神经网络主模块、训练主模块和检测主模块；所述图像处理主模块用于采集原始视网膜图像，对采集的原始视网膜图像进行预处理，将处理后的图像输入训练主模块和检测主模块；所述神经网络主模块用于建立能够提取全局信息并强化特征的卷积神经网络；所述训练主模块用于初始化网络参数，获得训练好的卷积神经网络模型；所述检测主模块用于利用训练好的模型进行测试，计算模型性能指标。本发明属于视网膜血管图像分割系统领域。
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公开(公告)号：CN114115198A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111417480.8
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种面向装配生产线的分布式诊断与优化控制方法及控制系统，本发明涉及分布式诊断与优化控制方法及控制系统。本发明的目的是为了解决现有生产制造过程中普遍存在的外界扰动会对装配生产线的诊断与控制造成严重影响，降低了生产效率的问题。过程为：步骤一、设计装配生产线分布式系统，对装配生产线分布式系统的故障进行诊断，当诊断出装配生产线分布式系统发生故障时，则执行步骤二；当诊断出装配生产线分布式系统未发生故障时，继续对装配生产线分布式系统的故障进行诊断；步骤二、设计装配生产线分布式系统的优化控制方法。本发明用于分布式系统故障诊断与容错控制领域。
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公开(公告)号：CN111488914B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010188695.6
申请日：2020-03-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多任务学习的阿尔茨海默症分类及预测系统，本发明涉及阿尔茨海默症分类及预测系统。本发明的目的是为了解决现有阿尔茨海默症分类系统不能判断轻度认知障碍个体是否会向阿尔茨海默症转化的问题。图像处理主模块、临床指标处理主模块、神经网络主模块、训练主模块和检测主模块；所述图像处理主模块用于采集头部图像，对采集的头部图像进行预处理，获得预处理后的图像，并将预处理后图像输入训练主模块和检测主模块；所述临床指标处理主模块用于选定临床指标，获取临床指标的特征向量，并将临床指标的特征向量输入训练主模块和检测主模块；所述神经网络主模块用于搭建阿尔茨海默症分类及预测模型。本发明用于智能医疗检测技术领域。
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