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公开(公告)号：CN112699926B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202011556244.X
申请日：2020-12-25
Applicant: 浙江中控技术股份有限公司 , 浙江中控软件技术有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F16/2458 , G06F16/215 , G06N3/0895
Abstract: 本申请实施例提出了基于人工智能技术的水泥生料立磨饱磨异常识别方法，包括确定正确识别工况状态的关键工艺指标；结合卡尔曼滤波算法对获取到的生产数据进行预处理，对预处理后的生产数据结合半监督学习算法对立磨历史工况进行自动标注；基于立磨关键工艺指标历史数据及伪标签结合递归提升决策树构建异常工况识别模型，向模型实时导入对应关键工艺指标的预处理后数据进行立磨异常状态实时识别。基于主电机总有功功率、主电机电流、磨机本体压差、磨辊位移、回料斗提电流、振动等关键过程工艺变量和伪标签数据，利用梯度提升决策树算法建立饱磨工艺异常识别模型，在线识别生料磨当前运行状态，具有预测准确度高、模型稳定、泛化能力强的特点。
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公开(公告)号：CN110187635A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910285487.5
申请日：2019-04-10
Applicant: 浙江中控软件技术有限公司
Abstract: 本实施例提出用于连续重整装置的实时优化方法和设备，具体包括：建立连续重整装置实时优化模型，获取用于导入连续重整装置实时优化模型的初始参数，将初始参数进行有效性处理得到待导入数据；将待导入数据传输至连续重整装置实时优化模型中，在约束条件对应的范围内对目标优化函数求解，确定目标函数最优解对应的最优装置操作参数；基于最优装置控制参数对连续重整装置的当前控制参数进行优化。由于充分发挥了机理模型和数据经验模型的优势，混合模型不仅能反映连续重整装置过程真实物理特性，提升了模型外推能力，提升了实时优化求解效率和稳定性能。
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公开(公告)号：CN112699926A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011556244.X
申请日：2020-12-25
Applicant: 浙江中控技术股份有限公司 , 浙江中控软件技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/215 , G06N3/08 , G06Q10/06
Abstract: 本申请实施例提出了基于人工智能技术的水泥生料立磨饱磨异常识别方法，包括确定正确识别工况状态的关键工艺指标；结合卡尔曼滤波算法对获取到的生产数据进行预处理，对预处理后的生产数据结合半监督学习算法对立磨历史工况进行自动标注；基于立磨关键工艺指标历史数据及伪标签结合递归提升决策树构建异常工况识别模型，向模型实时导入对应关键工艺指标的预处理后数据进行立磨异常状态实时识别。基于主电机总有功功率、主电机电流、磨机本体压差、磨辊位移、回料斗提电流、振动等关键过程工艺变量和伪标签数据，利用梯度提升决策树算法建立饱磨工艺异常识别模型，在线识别生料磨当前运行状态，具有预测准确度高、模型稳定、泛化能力强的特点。
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公开(公告)号：CN110187635B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910285487.5
申请日：2019-04-10
Applicant: 浙江中控软件技术有限公司
Abstract: 本实施例提出用于连续重整装置的实时优化方法和设备，具体包括：建立连续重整装置实时优化模型，获取用于导入连续重整装置实时优化模型的初始参数，将初始参数进行有效性处理得到待导入数据；将待导入数据传输至连续重整装置实时优化模型中，在约束条件对应的范围内对目标优化函数求解，确定目标函数最优解对应的最优装置操作参数；基于最优装置控制参数对连续重整装置的当前控制参数进行优化。由于充分发挥了机理模型和数据经验模型的优势，混合模型不仅能反映连续重整装置过程真实物理特性，提升了模型外推能力，提升了实时优化求解效率和稳定性能。
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