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[发明专利]一种轧钢工艺流程质量异常综合诊断方法-CN202111045843.X有效
发明人：马亮;杨萍萍;彭开香;董洁 -专利权人：北京科技大学顺德研究生院
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明提供一种轧钢工艺流程质量异常综合诊断方法，属于生产过程的控制和监测技术领域。所述方法包括：构建融合层级质量信息的层次化故障传播网络；根据构建的层次化故障传播网络，识别变工况下故障传播路径；根据变工况下故障传播路径识别结果，对质量异常相关故障进行在线诊断。采用本发明，能够对轧钢工艺流程的质量异常进行在线综合诊断。
一种轧钢工艺流程质量异常综合诊断方法

[发明专利]一种基于平稳特征提取的高炉异常炉况检测方法-CN202310721580.2在审
发明人：张瀚文;董洁;彭开香 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： C21B5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于平稳特征提取的高炉异常炉况检测方法，属于高炉冶炼技术领域。所述方法包括：建立不同时间段正常炉况下的历史数据的高斯混合模型；基于建立的高斯混合模型，通过最小化不同时间段特征分布的差异性，构造特征提取矩阵提取平稳特征；建立平稳特征的高斯混合模型，并分别在每个组分下构造基于Mahalanobis距离的检测统计量；根据置信度水平利用正常炉况下的历史数据确定每个组分下检测统计量的阈值；利用特征提取矩阵计算待检测样本的平稳特征；判断所述平稳特征所属高斯混合模型的组分，并计算相应的检测统计量；若检测统计量大于对应组分下检测统计量的阈值，则判定为异常炉况。采用本发明，能够有效检测出高炉异常炉况。
一种基于平稳特征提取高炉异常检测方法

[发明专利]一种工业过程时序数据生成方法及系统-CN202310833953.5在审
发明人：张瀚文;郭厚泽;彭开香;董洁 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种工业过程时序数据生成方法及系统，涉及数据生成技术领域，包括：获取待扩充的工业过程时序数据作为训练数据；将训练数据输入优化的时序生成对抗网络模型中，以生成新的时序数据；其中，优化的时序生成对抗网络模型由生成器网络、鉴别器网络、孪生神经网络构成。本发明增强了传统生成对抗网络的数据时序提取性能，并缓解避免了模式崩溃现象的产生。采用本发明能有效地解决工业过程中样本不足问题。通过将MSR应用于隐空间中，对生成器进行约束迫使其生成更加多样的数据从而缓解其模式崩溃现象；从鉴别器角度引入孪生网络与鉴别器进行联合训练，提高鉴别器的鉴别能力；鉴别器采用BiLSTM网路模型，捕捉数据的双向时序依赖性。
一种工业过程时序数据生成方法系统

[发明专利]一种面向模型交互联动的带钢热连轧过程监控方法和装置-CN202311063840.8有效
发明人：张翠翠;董洁;彭开香;张红军 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-08-23 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明提供一种面向模型交互联动的带钢热连轧过程监控方法和装置，包括：获取历史带钢热连轧过程数据；将大规模带钢热连轧过程划分为若干子块；利用可解释性自编码器提取历史带钢热连轧过程数据的关键潜变量信息，得到力学性能导向下各子块的数据演化特征；将上一子块提取的数据演化特征传递到下一子块中，利用趋势分析法得到上一子块对下一子块的不规则约束参数；将根据所述不规则约束参数得到的不规则约束项和可解释性自编码器相结合，得到表征子块间交互联动的过程监控模型；将在线阶段待监控的过程数据输入到所述过程监控模型中，得到各子块监控结果，并通过贝叶斯融合得到全局过程监控结果。本发明能有效提升模型的监控性能。
一种面向模型交互联动带钢热连轧过程监控方法装置

[发明专利]基于孪生神经网络提取平稳特征的高炉异常炉况检测方法-CN202311119324.2在审
发明人：张瀚文;樊薇薇;董洁;彭开香 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-09-01 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明提供一种基于孪生神经网络提取平稳特征的高炉异常炉况检测方法，属于自动检测技术领域。所述方法包括：建立基于孪生神经网络的平稳特征提取模型以及损失函数；离线训练，根据损失函数对构建的平稳特征提取模型进行训练，计算训练集的平稳分量，建立平稳分量的凸包；在线检测，根据训练后的平稳特征提取模型，计算出测试集的平稳分量，进行凸包检测，当样本位于凸包的外侧，认为炉况异常。与传统的基于高斯混合分布的平稳子空间分析方法相比，本发明方法考虑了高炉数据的非线性，减少了误报率，提前了故障检测时间，更符合高炉数据特征且更为高效。
基于孪生神经网络提取平稳特征高炉异常检测方法

[发明专利]一种带钢热连轧过程力学性能指标软测量方法和系统-CN202311077676.6在审
发明人：徐清泉;彭开香;董洁;张红军 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-08-25 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种带钢热连轧过程力学性能指标软测量方法和系统，属于参数测量技术领域，包括：从云端侧获取训练完成的EM‑CNN‑McLightGBM模型；获取带钢热连轧过程中的测试数据和钢坯各成分含量数据，根据数据的特点将数据划分为结构化数据和非结构化数据；将非结构化数据输入到训练完成的EM子模型，得到实体嵌入后的结构化数据，将所述实体嵌入后的数据与结构化数据进行拼接，得到结构化组合矩阵；将所述结构化组合矩阵输入到训练完成的CNN子模型中，得到变量间的空间特征；将变量间的空间特征输入到训练完成的McLightGBM子模型，分别预测出多个力学性能指标；其中，所述力学性能指标包括：屈服强度、抗拉强度、断后伸长率。
一种带钢热连轧过程力学性能指标测量方法系统

[发明专利]一种复杂工业过程中分布式故障定位方法及装置-CN202310315946.6有效
发明人：李琳琳;赵振进;乔梁;彭开香 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及工业过程故障检测技术领域，特别是指一种复杂工业过程中分布式故障定位方法及装置。一种复杂工业过程中分布式故障定位方法包括：获得原始数据；根据原始数据进行模型构建，获得故障模型；根据故障模型进行分析操作，获得残差产生器；对故障模型输入在线数据，通过残差产生器进行计算，获得检验统计量；根据检验统计量和预设的阈值进行故障判断，获得故障判断结果；当故障判断结果为正常运行时，收集在线数据继续监控；当故障判断结果为存在故障时，根据子系统参数矩阵进行计算，得到重构贡献值的最大值；根据重构贡献值的最大值，获得故障定位结果。本发明是一种面对动态工业系统的高效精准的分布式故障定位方法。
一种复杂工业过程分布式故障定位方法装置

[发明专利]基于过程数据的带钢热连轧微小故障实时检测方法及装置-CN202310323507.X有效
发明人： 彭开香;毛冉冉;徐小科;董洁 -专利权人：北京科技大学;鞍钢集团朝阳钢铁有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F18/15 文献下载
摘要：本发明涉及工业过程故障检测技术领域，特别是指一种基于过程数据的带钢热连轧微小故障实时检测方法及装置，方法包括：获取带钢热连轧过程数据；通过小波变换原理，对带钢热连轧过程数据进行预处理，得到训练数据，预处理包括降噪处理以及标准化处理；基于训练数据训练初始CVDA状态空间模型，得到典型变量差异数据CVD；利用典型变量差异数据CVD训练初始SVDD模型，得到训练好的CVDA‑SVDD模型；将带钢热连轧过程的待检测数据输入到训练好的CVDA‑SVDD模型，判断带钢热连轧过程是否发生微小故障。采用本发明，可以提高微小故障检测率、降低微小故障检测延迟时间，改善故障检测效果。
基于过程数据带钢热连轧微小故障实时检测方法装置

[发明专利]面向工艺参数带钢热连轧时空多尺度过程监控方法及装置-CN202310114427.3有效
发明人：张驰;董洁;彭开香;张红军 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： B21B37/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向工艺参数带钢热连轧时空多尺度过程监控方法及装置，涉及工业过程监控技术领域。包括：获取带钢热连轧全流程的多维时空数据；其中，多维时空数据包括过程数据以及工艺参数；将多维时空数据输入到构建好的时空多尺度过程监控模型；根据多维时空信息数据以及时空多尺度过程监控模型，得到带钢热连轧时空多尺度过程监控结果。本发明能够突破传统过程监测方法仅利用过程维数据，未能对全流程、多系统下的时空信息进行有效挖掘与关联解析的局限，通过实时控制层与过程控制层的协同监测，实现工艺参数不适配、设定值计算异常、模型误匹配、过程控制层与实时控制层通信故障等非显性故障有效检测。
面向工艺参数带钢热连轧时空尺度过程监控方法装置

[发明专利]一种热连轧过程质量异常的时空根源诊断方法-CN202310198744.8在审
发明人：张凯;张永博;王亚礼;张学艺;彭开香 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种热连轧过程质量异常的时空根源诊断方法，包括：建立热连轧过程历史数据库；对数据样本按照轧钢位置百分比进行数据对齐，并将整个热连轧过程分为多个层级和子块；分别构建各子块对应的故障检测模型，并基于历史数据库对各故障检测模型进行训练，实现对各子块的质量相关故障的实时检测；当有故障发生时，根据各子块对应的故障检测结果，定位到质量异常的空间位置，并通过各机架轧钢位置百分比反向映射确定故障发生的时间位置；计算故障机架中各过程变量歧化系数的大小，实现对故障根源变量的定位，确定引起故障的根源变量，定位发生故障的设备，实现对故障的时空根源诊断。本发明可更好地指导企业生产，进一步提高企业的经济效益。
一种热连轧过程质量异常时空根源诊断方法

[发明专利]一种非常见工况下的污水处理过程的故障分类方法-CN202310130653.0在审
发明人：李琳琳;陈鑫;彭开香 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种非常见工况下的污水处理过程的故障分类方法，首先分离出非平稳变量的过程数据，基于邻域保持成分分析的方法提取非平稳特征；然后基于典型相关分析的迁移学习方法减小源域和目标域正常数据的分布差异，获得投影后的源域和目标域数据；画出源域带标签的故障数据的贡献图和目标域未带标签的故障数据的贡献图，对两者做相似度分析，实现对目标域的第一次故障分类；如果目标域单类未带标签的故障数据的贡献图与源域多类带标签的故障数据的贡献图的相似度相同，将对应的投影后的源域多类带标签的故障数据训练支持向量机模型；根据对应的投影后的目标域少量带标签的故障数据更新支持向量机模型，实现对目标域的第二次故障分类。
一种常见工况污水处理过程故障分类方法

[发明专利]一种带钢热连轧非平稳过程微小故障检测方法及装置-CN202310293653.2有效
发明人：董洁;李大业;苗龙;彭开香 -专利权人：北京科技大学;鞍钢集团朝阳钢铁有限公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明提供一种带钢热连轧非平稳过程微小故障检测方法及装置，属于工业过程监测技术领域。所述方法包括：将测试数据划分为平稳变量和非平稳变量测试数据；将非平稳变量测试数据输入到训练好的CA子模型，得到非平稳变量的平稳残差序列，将其与平稳变量测试数据进行结合后输入到训练好的CVDA子模型，得到状态、残差和差异3个子空间的测试数据；将各子空间的数据输入到训练好的SFA子模型，得到慢特征，进而使用孤立森林确定各子空间的局部、全局统计量以及全局控制限，进而判断带钢热连轧过程是否存在微小故障。采用本发明能够解决非平稳过程故障检测中变量非平稳趋势严重、微小故障难以检测且耗时长，以及特征提取对数据进行高斯分布假设限制的问题。
一种带钢热连轧非平稳过程微小故障检测方法装置

[发明专利]基于多维数据的带钢热轧过程力学性能软测量方法及装置-CN202310158468.2有效
发明人：刘小玉;彭开香;李琳琳 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及工业过程性能预测技术领域，特别是指一种基于多维数据的带钢热轧过程力学性能软测量方法及装置。方法包括：构建带钢力学性能预测模型；其中，带钢力学性能预测模型为结合CBGRU模块构建基于DA‑CBGRU的Seq2Seq模型，CBGRU模块基于CNN特征提取层和BiGRU模块构建；获取带钢热轧过程的原始工况数据集；对原始工况数据集进行数据预处理，将预处理后的数据作为待筛选数据集；结合XGBoost算法和带钢机理知识，对待筛选数据集进行辅助变量选择，得到辅助变量数据集；构建实体嵌入层，将预设的多维数据转化成预设输入形式，将转化后的多维数据与辅助变量数据集合并，得到输入数据集；将输入数据集输入到带钢力学性能预测模型中，实现对带钢力学性能的预测。
基于多维数据带钢热轧过程力学性能测量方法装置

[发明专利]基于专家知识与数据联合驱动的轧钢故障溯源方法及装置-CN202310055392.0有效
发明人：董洁;孟思琨;彭开香 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： B21B37/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于专家知识与数据联合驱动的轧钢故障溯源方法及装置，涉及生产过程的控制和监测技术领域。包括：获取待检测轧钢全流程的运行数据；根据运行数据，将轧钢全流程划分为若干子块；根据分布式故障检测方法对若干子块进行故障检测，得到若干故障子块以及若干故障子块中每个故障子块的故障传播路径；对每个故障子块的故障传播路径进行融合，得到轧钢全流程的故障溯源结果。本发明结合了专家知识和数据的优势，并结合模糊理论，进行主观修正，能够在检测到故障后，及时推理出故障的传播路径，定位到故障的最根本原因。
基于专家知识数据联合驱动轧钢故障溯源方法装置

[发明专利]一种工艺流程质量多故障自主检测方法及系统-CN202010419509.5有效
发明人：马亮;杨萍萍;彭开香;董洁 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/0633 文献下载
摘要：本发明提供一种工艺流程质量多故障自主检测方法及系统，该方法包括：在质量流约束下对工艺流程进行分解，将全流程划分为多个子系统；构建各子系统中对全流程质量波动敏感的质量指标集和质量指标逆映射模型；建立融合层级信息的子系统质量多故障检测模型，实现子系统质量多故障自主检测；将工艺流程的不同子系统的质量多故障自主检测信息进行融合，实现融合局部关联信息的全流程质量多故障自主检测。本发明可及时、准确的对生产过程的质量多故障进行有效的监控和判断；旨在面向现代流程工业质量多故障检测中的关键性挑战问题，探索切实有效的解决方略，具有重要的实际应用与推广价值。
一种工艺流程质量故障自主检测方法系统

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