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公开(公告)号：CN108827905B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201810305190.6
申请日：2018-04-08
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359 , G06F17/18 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于局部加权Lasso的近红外模型在线更新方法，属于近红外在线检测领域。该方法分为四个部分：历史数据采集与预处理、得到相似度测量矩阵、建立局部Lasso模型和获取查询样本预测值。本发明提出基于局部加权Lasso的更新方法，兼具JITL方法可以克服工业过程非线性，增强算法泛化性能；以及能同时进行变量选择和回归，从而降低计算量，达到提高模型精度和预测能力，并进一步实现近红外在线分析检测技术的推广。
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公开(公告)号：CN108827905A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810305190.6
申请日：2018-04-08
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359 , G06F17/18 , G06K9/62
CPC classification number: G01N21/359 , G01N2021/3595 , G06F17/18 , G06K9/6215
Abstract: 本发明提供一种基于局部加权Lasso的近红外模型在线更新方法，属于近红外在线检测领域。该方法分为四个部分：历史数据采集与预处理、得到相似度测量矩阵、建立局部Lasso模型和获取查询样本预测值。本发明提出基于局部加权Lasso的更新方法，兼具JITL方法可以克服工业过程非线性，增强算法泛化性能；以及能同时进行变量选择和回归，从而降低计算量，达到提高模型精度和预测能力，并进一步实现近红外在线分析检测技术的推广。
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公开(公告)号：CN107930557B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201711263640.1
申请日：2017-12-05
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418 , B01J19/18 , B01J4/00 , G05B11/40 , G05D27/02
Abstract: 本发明提供一种化工过程产能优化控制方法及装置，包括：高值选择器，比较器，反馈控制器和低值选择器。高值选择器的输入是决定化工过程产能大小的各操作量，高值选择器的输出连接比较器，比较器的另一个输入是最大阀位设定值，比较所得差值连接反馈控制器的输入，反馈控制器的输出连接低值选择器的一个输入，另一个输入连接负荷设定值，低值选择器的输出连接主控原料的进料设定值。该方法通过检测决定化工过程产能大小的各操作量，选择其中的大者和最大阀位设定值进行比较，根据比较差值的正负来调节主控原料进料量，以使产能最优。
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公开(公告)号：CN108549903A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810258345.5
申请日：2018-03-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种聚合反应过程的质量模式监测方法，属于流程工业生产加工领域。该方法首先对初始数据进行采集并预处理，然后进行变量选择与变换，并利用变换后的综合特征构建质量模式指标；之后利用贝叶斯统计学习方法对构建的质量模式指标进行分类，最终实现聚合过程的质量监测。本发明利用快速智能判别和决策方法，将质量模式监测的概念引入到聚合反应过程，从传统的质量指标参数监测转化为质量模式监测，更能刻画聚合过程的运行工况，提高聚合反应过程质量监测的准确率，稳定地控制聚合反应装置，弥补了传统质量指标监测在建模复杂度及数据利用上的不足，将聚合过程运行在最优状态下，从而达到安全、节能、降耗的目的。
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公开(公告)号：CN108549903B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810258345.5
申请日：2018-03-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种聚合反应过程的质量模式监测方法，属于流程工业生产加工领域。该方法首先对初始数据进行采集并预处理，然后进行变量选择与变换，并利用变换后的综合特征构建质量模式指标；之后利用贝叶斯统计学习方法对构建的质量模式指标进行分类，最终实现聚合过程的质量监测。本发明利用快速智能判别和决策方法，将质量模式监测的概念引入到聚合反应过程，从传统的质量指标参数监测转化为质量模式监测，更能刻画聚合过程的运行工况，提高聚合反应过程质量监测的准确率，稳定地控制聚合反应装置，弥补了传统质量指标监测在建模复杂度及数据利用上的不足，将聚合过程运行在最优状态下，从而达到安全、节能、降耗的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108388224A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810316637.X
申请日：2018-04-03
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418 , C10G33/00
Abstract: 本发明提供一种基于近红外光谱的原油脱盐脱水过程运行状态监控方法，属于现代流程工业过程监控领域。该方法分为四个部分，第一部分是光谱数据的采集与预处理，第二部分是校正模型的建立，第三部分是监控指标的确定，第四部分是运行状态监控。本发明克服了原有基于宏观变量的运行状态监控方法发现问题时间长、采取补救措施的时间长，由于不能及时止损而造成更为严重的经济和能源的损失等问题，同时使原油脱盐过程运行状况的探索进入到微观分子领域。由于微观分子的变化快于宏观物理表现，使得基于微观分子光谱的近红外监控技术比基于常规宏观测量变量的运行状态监控技术可以更准确快速地区分原油脱盐过程的运行状态是否正常。
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公开(公告)号：CN108388232B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201810231182.1
申请日：2018-03-20
Applicant: 江南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种原油脱盐过程的运行模式故障监测方法，属于现代流程工业过程监控领域。该方法利用过程运行中的大量数据，提出一种基于运行模式的故障检测技术，将运行模式的概念引入工业控制领域，通过特征选择和特征提取构建工业过程的运行模式，再利用势函数判别法对获取的运行模式进行分类，判断系统是否处于故障状态。由于运行模式蕴含了更多的过程信息，更能全面且准确地反应系统行为和运行状态，从而提高现代流程工业故障检测的准确率，这对于丰富和发展过程控制理论具有重要意义，同时对于降低过程的能源消耗、优化运行成本以及提高产品的竞争力等均有重要的理论价值和现实意义，在流程工业中定有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN108388221B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201810232872.9
申请日：2018-03-21
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了流程工业过程的一种多层模式监控方法，属于工业生产加工领域。本发明通过从模式的角度将工业过程划分为多个层级，针对各个层级选取不同的关键性能指标，采集与关键性能指标相关的运行数据，标识出各个层级的模式，基于数据驱动方法提出各个层级的模式监控方法，实现了流程工业过程中模式监控。本发明在流程工业过程中能够快速发现故障、排除故障，同时对于降低过程的能源消耗，优化运行成本以及提高产品的竞争力有重要的作用。
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公开(公告)号：CN108388232A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810231182.1
申请日：2018-03-20
Applicant: 江南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种原油脱盐过程的运行模式故障监测方法，属于现代流程工业过程监控领域。该方法利用过程运行中的大量数据，提出一种基于运行模式的故障检测技术，将运行模式的概念引入工业控制领域，通过特征选择和特征提取构建工业过程的运行模式，再利用势函数判别法对获取的运行模式进行分类，判断系统是否处于故障状态。由于运行模式蕴含了更多的过程信息，更能全面且准确地反应系统行为和运行状态，从而提高现代流程工业故障检测的准确率，这对于丰富和发展过程控制理论具有重要意义，同时对于降低过程的能源消耗、优化运行成本以及提高产品的竞争力等均有重要的理论价值和现实意义，在流程工业中定有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN108388221A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810232872.9
申请日：2018-03-21
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了流程工业过程的一种多层模式监控方法，属于工业生产加工领域。本发明通过从模式的角度将工业过程划分为多个层级，针对各个层级选取不同的关键性能指标，采集与关键性能指标相关的运行数据，标识出各个层级的模式，基于数据驱动方法提出各个层级的模式监控方法，实现了流程工业过程中模式监控。本发明在流程工业过程中能够快速发现故障、排除故障，同时对于降低过程的能源消耗，优化运行成本以及提高产品的竞争力有重要的作用。
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