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[发明专利]一种旋转导向钻井工具未知模型的容错控制方法-CN202310402691.7在审
发明人：周东华;蔡苗;何潇;纪洪泉;高明;盛立;钟麦英;王建东 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： E21B44/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种旋转导向钻井工具未知模型的容错控制方法，具体包括如下步骤：S1，获取旋转导向钻井工具的未知非仿射全驱系统模型；S2，建立非仿射全驱系统的一个增广系统动力学模型；S3，设计基于增广系统观测器的鲁棒容错控制器。本发明的技术方案克服现有技术中的容错控制器对系统模型的依赖性较高，对执行器和传感器的时变增益故障有较弱的鲁棒性的问题。
一种旋转导向钻井工具未知模型容错控制方法

[发明专利]一种基于DDPG算法的水下机器人推进器故障容错控制方法-CN202310197205.2在审
发明人： 钟麦英;秦娇;盖文东;张璐 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DDPG算法的水下机器人推进器故障容错控制方法，属于水下机器人容错控制技术领域。该容错控制方法包括：构建水下机器人非线性模型，设计比例‑积分‑微分控制器实现水下机器人的轨迹跟踪控制；基于控制器输出信号及水下机器人的轨迹跟踪误差设计二次型性能指标实时检测系统性能，判断是否存在推进器故障；当判定有故障发生时，设计基于DDPG算法的容错控制算法，通过构建策略网络、评价网络和相应目标网络生成控制补偿信号，补偿推进器故障对水下机器人造成的影响，从而实现容错控制。本发明将DDPG算法与水下机器人容错控制进行结合，提高了水下机器人轨迹跟踪控制系统的可靠性和安全性。
一种基于 ddpg 算法水下机器人推进器故障容错控制方法

[发明专利]基于一维卷积的电厂风机系统异常工况检测方法-CN202310288394.4在审
发明人：贺凯迅;董朕;曹鹏飞;钟宁帆;钟麦英 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： F04D27/00 文献下载
摘要：本发明涉及电厂风机系统检测技术领域，具体涉及一种基于一维卷积的电厂风机系统异常工况检测方法，包括以下步骤：步骤一：数据处理，包括数据获取、剔除异常样本、进行数据标准化以及划分数据集；步骤二：构建辅助变量与风机功率的一维卷积回归模型，利用Adam优化算法整定模型参数；步骤三：采用模型预测性能评价指标对模型预测性能进行对比评价；步骤四：利用模型的预测值与风机功率实测值的偏差构建监控模型，实时监控偏差变化趋势，及时预警，可以在线监控设备状态，并在故障发生早期给出及时准确预警。
基于卷积电厂风机系统异常工况检测方法

[发明专利]一种基于随机森林的火电厂烟气系统氮氧化物浓度实时预测方法-CN202211653525.6在审
发明人：贺凯迅;丁海晓;钟宁帆;钟麦英;马少臣 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机森林的火电厂烟气系统氮氧化物浓度实时预测方法，该方法具体包括以下步骤：过程数据的获取及预处理；变量重要度排序及变量筛选；构建氮氧化物预测模型、并整定模型参数；对预测模型进行在线部署。本发明方法基于可以实时获取的过程数据实现了关键变量的自动筛选、构建了鲁棒性强、精度高的氮氧化物预测模型，其具有较好的实用性和推广性，有利于提高火电厂烟气系统氮氧化物检测的效率，为火电厂控制氮氧化物排放提供基础。
一种基于随机森林火电厂烟气系统氧化物浓度实时预测方法

[发明专利]一种基于时间约束稀疏表示和特征降维的故障检测方法-CN201810808881.8有效
发明人：周东华;郭天序;台秀华;陈茂银;张峻峰;钟麦英;卢晓 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2018-07-23 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间约束稀疏表示和特征降维的故障检测方法，具体涉及故障检测技术领域。其解决了现有的故障检测没有充分考虑强扰动对故障检测的影响，没有针对正常数据与故障数据间的关联而开发的特征降维方法的不足。该基于时间约束稀疏表示和特征降维的故障检测方法通过同时考虑工业过程监测数据的空间和时间特性而引入时间约束稀疏表示方法(TCSR)，提出了一种新的特征降维故障检测方法(RCDR)，充分利用构建的鲁棒邻接图并考虑数据特征，它的散度矩阵是考虑到故障检测的数据特性而特别设计的。类内散度矩阵只是用经典协方差矩阵表征正常数据集，而类间散布矩阵通过预定义的散布矩阵表征正常数据和故障数据之间的可分性。
一种基于时间约束稀疏表示特征故障检测方法

[发明专利]一种基于多重T方控制图的高速列车间歇故障检测方法-CN201811250111.2有效
发明人：周东华;赵英弘;何潇;卢晓;钟麦英;王友清;王建东 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多重T方控制图的高速列车间歇故障检测方法，属于故障诊断领域；该方法可以检测出幅值较小且持续时间有限的间歇故障，并推断间歇故障的发生时间和消失时间，显著提高了数据驱动方法对间歇故障的检测效果；该方法包括：训练数据收集并预处理，分析高速列车关键系统间歇故障参数，在线故障检测及误报排除，时间窗口选择及间歇故障发生、消失时间实时推断。本发明有效保障了高速列车关键系统间歇故障检测的实际应用需求。
一种基于多重控制高速列车间歇故障检测方法

[发明专利]过程变量概率分布未知的数据驱动分布鲁棒故障检测方法-CN202211127159.0在审
发明人：薛婷;周东华;钟麦英;贺凯迅;盖文东 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种过程变量概率分布未知的数据驱动分布鲁棒故障检测方法，属于过程控制系统故障检测技术领域。本发明针对工业系统中过程变量概率分布未知的情况，利用历史输入与输出数据，构建基于Wasserstein距离的概率分布集合，以最小化输出估计误差的方差为目标，设计基于Wasserstein分布鲁棒优化的残差产生器；构建基于残差信号二阶矩的概率分布集合，对于给定故障误报率上界，将残差评价函数与阈值的设计描述为含分布鲁棒约束条件的优化问题进行求解，使得故障检测系统对残差信号概率分布的不确定性鲁棒，同时获得满意的故障检测准确率。本发明可广泛运用于过程控制系统故障检测场合。
过程变量概率分布未知数据驱动故障检测方法

[发明专利]一种基于最小误差最小最大概率机的多工况故障检测方法-CN202211595241.6在审
发明人： 钟麦英;周建义;薛婷;盖文东 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最小误差最小最大概率机的多工况故障检测方法，属于检测技术领域，包括以下步骤：获取正常历史多工况数据作为训练集，对训练集提取特征并进行最小‑最大规范化处理；基于密度的噪声应用空间聚类算法进行工况划分；利用不同的正常工况数据和离线故障数据建立对应工况的L1‑最小误差最小最大概率机故障检测子系统；对待测数据提取相同的特征，并进行最小‑最大规范化处理；基于规范化后的数据与正常工况中心点之间的距离来判断当前数据所属工况；调用所属工况的故障检测子系统，去除冗余特征并判断系统是否发生故障。本发明对不同工况建立对应工况的最小误差最小最大概率机故障检测子系统，解决了单一工况的故障检测问题。
一种基于最小误差最大概率工况故障检测方法

[发明专利]一种基于隐马尔可夫模型的多工况过程工况辨识方法-CN201910336470.8有效
发明人：周东华;吴德浩;陈茂银;纪洪泉;钟麦英;王建东 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的多工况过程工况辨识方法，具体属于自动检测技术领域。该方法包括离线训练和在线辨识两部分：离线训练过程中，采集各个工况下的历史数据，利用隐马尔可夫模型对多工况过程进行建模，使用极大似然估计算法估计隐马尔可夫模型的参数；在线辨识过程中，首先根据上一时刻样本分属各个工况的概率和工况转移特性计算得到当前时刻样本分属各个工况的先验概率，然后基于当前时刻的样本信息和贝叶斯准则计算得到后验概率，再根据最大后验概率准则确定当前工况，与标准维特比算法相比，本发明所提方法显著降低了在线计算复杂度，更适用于在线的工况辨识。
一种基于隐马尔可夫模型工况过程辨识方法

[发明专利]旋转导向钻井工具传感器故障的冗余性主动容错控制方法-CN202211400269.X在审
发明人：周东华;蔡苗;何潇;高明;盛立;钟麦英 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明公开了一种旋转导向钻井工具传感器故障的冗余性主动容错控制方法，属于故障诊断与容错控制领域，包括如下步骤：步骤1：获取旋转导向钻井工具的高阶全驱系统模型；步骤2：解耦全驱系统模型的冗余能观性，并给出冗余能观性全驱系统结构；步骤3：设计故障检测策略；步骤4：设计主动容错跟踪控制器，对旋转导向钻井进行轨迹跟踪控制。本发明从旋转导向钻井工具的高阶全驱系统模型出发，设计了一种基于冗余观测的传感器故障检测和主动容错控制技术，实现了旋转导向钻井工具的高精度轨迹跟踪。本发明方法充分提取钻井工具的内在冗余特征，所设计的工程化控制器易于设计，处理新颖和灾难性传感器故障的优势显著。
旋转导向钻井工具传感器故障冗余主动容错控制方法

[发明专利]一种基于递归协整分析和弹性权重巩固的非平稳过程监测方法-CN202011440358.8有效
发明人：周东华;张景欣;纪洪泉;高明;钟麦英;王建东 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于递归协整分析和弹性权重巩固的非平稳过程监测方法，属于工业监测和故障诊断领域。该方法包括：依次采集工业系统正常工况下的过程数据构成训练集；利用协整分析和主成分分析进行训练，计算初始投影矩阵等参数；构建监测统计量并计算阈值；采集系统实时工况下的过程数据作为测试样本，利用当前训练模型计算该样本的统计量，并与当前阈值比较，判断系统运行状态。若系统正常则仍处于当前工况，更新递归协整分析和递归主成分分析的参数；若系统进入新的工况，利用新工况数据重新建立模型，并用弹性权重巩固来增强以前工况的信息；否则系统可能出现故障。本发明可广泛应用于化工、加工制造、大型火力发电厂等领域。
一种基于递归分析弹性权重巩固平稳过程监测方法

[发明专利]一种卫星姿态控制系统事件触发STF故障检测方法-CN202211431689.4在审
发明人： 钟麦英;刘娇娇;薛婷;盖文东 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星姿态控制系统事件触发STF故障检测方法，属于检测技术领域，包括以下步骤：建立卫星姿态控制系统的故障模型；引入事件触发机制；采用STF方法设计事件触发故障检测滤波器；通过对故障检测滤波器进行线性化处理得到估计误差动态方程及残差信号，实现残差信号与事件触发误差完全解耦；将残差产生器的设计问题转化为求解故障检测滤波器增益矩阵；计算残差评价函数并与阈值进行比较，判断是否发生故障。本发明利用STF方法设计故障检测滤波器，能够使得系统在达到稳定状态时保持对突变状态的跟踪能力；采用了全新的事件触发框架，实现了残差信号与事件触发误差完全解耦，在保证系统性能的前提下有效地提高了资源利用率。
一种卫星姿态控制系统事件触发 stf 故障检测方法

[发明专利]一种多智能体系统一致性方法、存储介质、计算机-CN202110533726.1有效
发明人：王友清;孔旭;周东华;钟麦英 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F9/54 文献下载
摘要：本发明属于智能控制技术领域，公开了一种多智能体系统一致性方法、存储介质、计算机，所述多智能体系统一致性方包括：建立受外部扰动干扰的多智能体的动态模型；根据多智能体间的通信拓扑，确定每个智能体对自身状态及邻居节点状态的估计方法；根据多智能体的动态模型及状态估计确定控制器；确定事件触发条件；每个智能体，根据第四步确定的事件触发条件进行事件触发条件检测。本发明所建立的MAS模型考虑了外部干扰，而且不需要相邻智能体之间的连续通信，优化了进行事件触发条件检测的策略，能够显著降低触发次数，节约系统资源，减轻计算负担。
一种智能体系统一方法存储介质计算机

[发明专利]融合多步预测的城市污水处理过程污泥膨胀异常检测方法-CN202210902173.7在审
发明人：张璐;钟麦英 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多步预测的城市污水处理过程污泥膨胀异常检测方法，属于污水处理技术领域，实现了间歇测量下污泥膨胀异常的实时检测；该异常检测方法首先通过基于自适应模糊神经网络的融合多步预测方法完成污泥膨胀样本的重构，获得采样间隔更短的污泥膨胀样本；然后设计基于趋势分析的污泥膨胀异常检测策略，完成污泥膨胀趋势特征的提取，构建基于趋势特征l2范数的异常评价策略，实现污泥膨胀异常的检测；最终解决了城市污水处理过程异常难以实时准确检测的问题，能够为城市污水处理过程的安全稳定运行奠定基础。
融合预测城市污水处理过程污泥膨胀异常检测方法

[发明专利]一种基于自学习的非平稳过程异常检测方法-CN202011585520.5有效
发明人：周东华;王敏;陈茂银;纪洪泉;钟麦英;高明 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于自学习的非平稳过程异常检测方法，属于故障检测领域。随着现代工业过程的不断大型化、集成化、复杂化，实际的工业过程往往都是非平稳过程，即状态监测变量的统计特性会随着时间发生变化，而且二值变量也普遍存在于过程监测变量中，本发明针对连续变量和二值变量同时存在的情况下，构建能同时挖掘连续变量和二值变量信息的自学习特征权值混合朴素贝叶斯模型对非平稳过程进行异常检测。本发明与传统方法相比，在在线检测的同时通过自学习对模型参数进行调整，因其具有挖掘新采样数据所携带信息的能力，使其对非平稳过程的异常检测能力更强。
一种基于自学习平稳过程异常检测方法

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