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[发明专利]一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法-CN201911254396.1有效
发明人：柴天佑;高愫婷;贾瑶 -专利权人：东北大学
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法，其包括四个部分，即数据采集和传输，基于数据校正的预处理，基于预处理的数据和物料平衡原则建立机理模型，结合机理模型预测值、离线取样化验值、预处理的数据建立基于递归神经网络的补偿模型。本发明采用补偿模型的输出结果，对机理模型预测值进行补偿，得到最终的苛性比值预测结果；同时还将预测结果与溶出后实际化验值相对误差低于0.1％的数据构成模型修正数据集，重新训练递归神经网络的参数，提高模型的自适应能力。采用本发明的在线预测方法所预测的拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值准确度高，有利于生产企业依预测结果指导进料配比和二次加碱流量的设定。
一种拜耳法氧化铝生产高压管道过程中苛性比值在线预测方法

[发明专利]基于深度学习的复杂工业系统预报模型构建方法、装置、设备及存储介质-CN202011439664.X有效
发明人：柴天佑;高愫婷 -专利权人：东北大学
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种模型结构、参数及变量阶次未知的复杂工业系统预报模型构建方法、装置、设备及存储介质。复杂工业系统预报模型构建方法包括：建立工业系统的动态模型，确定所述动态模型的输入变量和输出变量，所述输出变量为被预报的变量；采用LSTM建立预报模型，将所述动态模型的所述输入变量作为LSTM的单个神经元输入，将所述动态模型的输出数据作为标签数据，将所述动态模型的未知变量阶次用LSTM的神经元个数表示，通过训练算法，根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定LSTM的模型参数。针对复杂工业系统难以建立动态数学模型的问题，将动态系统建模方法与完备信息空间的深度学习技术相结合，实现了复杂工业动态系统预报模型的构建。
基于深度学习复杂工业系统预报模型构建方法装置设备存储介质

[发明专利]基于自适应深度学习的复杂工业系统智能预报方法、装置、设备及存储介质-CN202011435304.2有效
发明人：柴天佑;高愫婷 -专利权人：东北大学
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自适应深度学习的复杂工业系统智能预报方法、装置、设备及存储介质。复杂工业系统智能预报方法包括：建立复杂工业系统的动态模型；利用所述动态模型建立离线深度学习预报模型；利用所述离线深度学习预报模型建立在线深度学习预报模型；采用与所述在线深度学习预报模型相同的结构建立深度学习校正模型；利用所述深度学习校正模型校正所述在线深度学习预报模型；其中，所述在线深度学习预报模型用于对所述复杂工业系统的参数进行实时预报。针对复杂工业系统预报精度较低及预报实时性差的问题，建立了包括离线深度学习预报模型、在线深度学习预报模型、深度学习校正模型及自校正的机制，实现了复杂工业系统的精确实时预报。
基于自适应深度学习复杂工业系统智能预报方法装置设备存储介质

[实用新型]一种太阳能电池板固定装置-CN201720293795.9有效
发明人：姚万业;高愫婷;王咏梅 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2017-03-24 - 公布日： 2017-10-03 - 主分类号： H02S20/30 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种太阳能电池板固定装置，包括安装框，安装框的上下侧均成形有放置太阳能电池板的安置槽，安装框的上下侧均与半圆状支杆固定相连；安装框中部固定有竖杆；竖杆中部铰接有安装柱，竖杆与安装柱的铰接处为半圆状支杆的圆心；安装柱上成形有供半圆状支杆穿过的第一通孔和与第一通孔垂直设置的第二通孔，所述第二通孔为长孔；半圆状支杆上成形有若干第三通孔，第三通孔均匀分布在半圆状支杆上；第一螺栓穿过第二通孔和第三通孔将半圆状支杆固定；安装柱通过轴承连接有固定座；安装柱下部凸出成形有凸板。本实用新型可以很方便快速的竖向和横向调节太阳能电池板的倾斜角度，且方便省力。
一种太阳能电池板固定装置