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[发明专利]一种基于注意力机制的DiPCA过程监测方法与系统-CN202311081407.7在审
发明人： 刘井响;朱韦敏;穆国庆;孙德顺 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-08-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的DiPCA过程监测方法与系统，包括步骤S1：获取过程历史数据集，将过程历史数据集划分为s+1个时间切片矩阵，步骤S2：基于注意力机制的DiPCA方法对过程历史数据集进行建模并求解模型参数，步骤S3：基于模型参数计算两个监测统计量，分别确定监测统计量对应的控制限CL_T和对应的控制限CL_E，步骤S4：获取新采集的过程样本，分别计算过程样本的监测统计量的取值，并分别与其各自对应的控制限进行对比，若任何一个监测统计量的取值大于对应的控制限，则表示过程出现故障，否则过程视为正常运行。可快速准确的判断出过程故障以确保过程安全运行，提高了过程监测的效率和故障判断的准确性。
一种基于注意力机制 dipca 过程监测方法系统

[发明专利]一种基于近红外光谱和混合损失的谷氨酸浓度测量方法-CN202311054937.2在审
发明人：穆国庆;何帅;焦绪国;权利敏;刘井响 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2023-08-22 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明属于计算机化学技术领域，公开了一种基于近红外光谱和混合损失的谷氨酸浓度测量方法，收集近红外光谱和相应的谷氨酸浓度，获得建模训练集；采用LSSVM模型和留一交叉验证方法其进行拟合，然后去除异常样本；采用移动平均法处理干净的近红外光谱Xc，得到移动平均处理后的近红外光谱Xa；最后基于一维搜索和混合损失建立基于移动平均法处理的LSSVM模型，并确定最佳谷氨酸浓度预测模型，将实时获得的新近红外光谱输入到预测模型中，即可实现谷氨酸浓度的实时在线预测，准确性高。
一种基于红外光谱混合损失谷氨酸浓度测量方法

[发明专利]一种基于K近邻插值和SLSTM的工业聚乙烯过程质量预测方法-CN202310616717.8在审
发明人： 刘井响;朱韦敏 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于K近邻插值和SLSTM的工业聚乙烯过程质量预测方法，包括获取生产工业聚乙烯的过程数据和质量数据，根据过程数据和质量数据构建数据集，对数据集进行扩充并进行归一化处理，将归一化后的数据集转化为序列数据集，构建SLSTM模型，根据训练集训练SLSTM模型，将验证集输入至训练后的SLSTM模型中进行预测，根据预测结果计算训练后的SLSTM模型的预测精度，当预测精度不满足阈值时，对训练后的SLSTM模型的参数进行调整并根据训练集重新训练，直到训练后的SLSTM模型的预测精度满足阈值，获取带预测的过程数据和质量数据，根据训练后的SLSTM模型进行预测，获取当前时刻生产工业聚乙烯的质量数据。建立质量变量与过程变量的隐藏关系，提升了模型预测的准确性。
一种基于近邻 slstm 工业聚乙烯过程质量预测方法

[发明专利]一种基于红外光谱即时学习技术实时测量结晶和发酵过程组份含量的方法-CN202310212714.8在审
发明人：刘涛;刘井响;郝首霖;薛闯;孟庆伟;赵珺 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明属于工业过程检测领域，涉及一种基于红外光谱即时学习技术实时测量结晶和发酵过程组份含量的方法。本发明是利用配有浸入式探头的红外光谱分析仪，搭建结晶与发酵过程在线监测实验平台，从而实时原位测量反应过程溶液红外光谱数据。首先对光谱数据和参考数据进行采集，其次确定小波基函数并对历史光谱数据进行函数化处理，然后对当前测试样本选取相似数据集，再基于相似数据集建立函数型偏最小二乘模型，最后，将当前样本带入建立的模型计算其组分浓度预测值。本发明能够达到自动快速检测生物量、底物浓度和产物浓度，便于实际工业应用和推广。
一种基于红外光谱即时学习技术实时测量结晶发酵过程含量方法

[发明专利]一种基于张量慢特征分析的批次过程监测方法-CN202211110331.1在审
发明人： 刘井响;孙德顺;庹玉龙 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量慢特征分析的批次过程监测方法，包括：S1：采集批次过程数据；S2：建立批次过程数据模型；S3：建立静态监测统计量和动态监测统计量，并获取代表静态监测统计量的控制限和代表动态监测统计量的控制限；S4：在线采集新的批次过程数据样本；S5：判断批次过程是否存在故障。本发明利用张量慢特征的批次过程监测方法，解决了对三维批次数据直接建模分析并提取其动态特征的问题，通过对批次数据直接建模解决了因为数据展开带来的数据破坏和参数增加的弊端，将张量慢特征分析模型分解成两个传统的慢特征分析模型进行模型求解，能够在线快速准确的检测出过程故障以确保过程安全运行。
一种基于张量特征分析批次过程监测方法

[发明专利]一种基于局部高斯混合模型的暂态相位划分方法及系统-CN201910571289.5有效
发明人： 刘井响;王丹;彭周华;刘陆 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部高斯混合模型的相位划分方法及系统，其包括：S1、采集样本并创建历史训练数据集；S2、自历史训练数据集选择部分样本创建第一个高斯分布模型以确定出第一个稳态相位；S3、基于前一个已经确定的高斯模型，创建包含两个高斯成分的高斯混合模型以确定出下一稳态相位；S4、基于已确定的两个相邻稳态相位模型确定出两个稳态相位之间可能存在的暂态相位；S5、重复S3和S4以完成对全部样本数据的相位划分。本发明极大的减少了冗余计算，提高了计算效率且采用步进式更新策略，按照采样时间顺序，逐步确定出稳态相位和暂态相位，具有相位划分个数不需要预指定和划分结果不需要后续处理等优点。
一种基于局部混合模型相位划分方法系统

[发明专利]动静态数据混合驱动的Hammerstein非线性工业系统简约灰箱子空间辨识方法-CN202010814214.8有效
发明人：侯杰;黄祎;谢昭贤;陈丰伟;刘井响;李鹏华;朱智勤 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-08-13 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种动静态数据混合驱动的Hammerstein非线性工业系统简约灰箱子空间辨识方法，属于控制理论与控制工程非线性系统辨识领域。该方法包括：S1：采集系统动态数据和静态数据；S2：选择和处理Hammerstein非线性系统模型，得到预测模型；S3：构建Hammerstein非线性系统动态简约模型；S4：构建Hammerstein非线性系统静态简约模型；S5：利用递阶拉格朗日最优加权方法求解系统参数融合辨识。本发明同时采用动静态数据，基于分解的简约模型，避免对额外中间参数的估计，降低估计模型的方差、提高模型精度。
静态数据混合驱动 hammerstein 非线性工业系统简约箱子空间辨识方法

[发明专利]一种基于迁移学习改进的卷积神经网络图像识别方法-CN202210067935.6在审
发明人：庹玉龙;马立;王莎莎;刘井响;孙董杰;周旭光;康彩霞;戴东辰 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习改进的卷积神经网络图像识别方法，包括构建原始图像集，利用显著性检测方法对原始图像集进行提取，获得显著区域图像集；利用显著区域图像集构造过滤器集；利用迁移学习方法构建卷积神经网络训练模型，并对卷积神经网络进行训练；利用训练后的卷积神经网络和过滤器集识别显著区域图像集，获得图像深度特征。本发明通过显著性检测，有效地去除图片背景的影响，抑制干扰区域的信息，并使用迁移学习方法，只需对原始训练模型的参数进行微调，即可应用于特定区域的图像识别，既可以减少训练所需的数据量，也消除了卷积神经网络在参数计算方面的不足，节省训练时间，提高了算法的图像识别性能。
一种基于迁移学习改进卷积神经网络图像识别方法

[发明专利]基于卡尔曼滤波器和神经网络联合估计模型的SoC估计方法-CN202111359259.1在审
发明人：侯杰;刘家尉;谢昊飞;陈丰伟;刘井响;李鹏华;杨扬 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G01R31/382 文献下载
摘要：本发明属于锂电池SoC估计领域，具体涉及一种基于卡尔曼滤波器和神经网络联合估计模型的SoC估计方法；该方法包括：实时获取待检测的锂电池的电流和电压；将获取的电流和电压输入到神经网络联合估计模型中，得到待检测的锂电池SoC估计结果，本发明利用锂电池电化学模型结合神经网络非线性参数化方法，提高了模型的泛化能力；使用Sage‑Husa估计器与无迹卡尔曼滤波算法结合，提高算法估计精度；通过实时更新模型参数，解决了因环境变化和自身老化造成的锂电池模型准确性降低的问题；与深度学习的估计方法相比，需要的数据量更小，抗噪声的能力更强。
基于卡尔滤波器神经网络联合估计模型 soc 方法

[发明专利]一种基于小波函数的近红外光谱软测量方法及系统-CN201910555369.1有效
发明人： 刘井响;王丹;彭周华;刘陆 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波函数的近红外光谱软测量方法及系统，其包括：获取建模所需的样本数据；创建每条光谱所对应的光滑连续函数，该光滑连续函数通过以小波函数作为基函数对光谱进行逼近获得；创建每条光谱所对应的回归函数，该回归函数通过以所述小波基函数进行逼近；创建光滑连续函数与水分含量数据的回归关系模型；获取待测样品所对应的光谱数据，获取所对应的预测质量数据。本发明有效解决了传统近红外光谱进行软测量时无法解决光谱数据的高维度和非线性问题。
一种基于函数红外光谱测量方法系统

[发明专利]一种基于张量主元分析的不等长批次数据实时监测方法-CN201910570523.2有效
发明人： 刘井响;王丹;彭周华;刘陆 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量主元分析的不等长批次数据实时监测方法，本发明利用历史过程数据作为训练集，在张量空间对不等长批次数据进行建模分析，提炼出合适的统计量，然后利用该类统计量对当前批次过程进行实时监测，很好的解决实际批次过程中常见的数据不等长问题，并极大提高了监测性能。
一种基于张量分析不等批次数据实时监测方法

[发明专利]一种基于小波函数主元分析的批次过程监测方法-CN201910570527.0有效
发明人： 刘井响;王丹;彭周华;刘陆 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G07C3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波函数主元分析的批次过程监测方法，该方法首先利用小波函数作为基函数，将原始的离散采样点代以连续函数，从而将原始的三维数组转变为两维的函数矩阵，然后再针对此函数矩阵直接建立监测模型。具体实施时，利用现有的历史批次数据训练得到合适的控制限，在新的批次数据采集完成后，直接运算得到相应统计量再与控制限比较，就可以完成故障检测。该方法避免了现有展开方式带来的数据结构破坏和模型参数增加的问题，并不要求原始数据等长，可以轻易解决实际生产中遇到的批次数据不等长问题。
一种基于函数分析批次过程监测方法

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