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[发明专利]一种基于业务流程类工业机理的模型构建方法-CN202111249381.3有效
发明人：巩书凯;卢仁谦;梁先黎;李宏 -专利权人：重庆忽米网络科技有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种基于业务流程类工业机理的模型构建方法，包括：创建业务流程类工业机理模型的基础信息；基于业务流程类工业机理模型的实际情况，配置对应的各个子流程及其流程数据；基于业务流程类工业机理模型的各个子流程，配置对应的各道工序及其工序数据；基于业务流程类工业机理模型的各道工序，配置对应的各项工艺及其工艺数据；合并子流程的流程数据、工序及其工序数据以及工艺及其工艺数据生成对应的子流程模块，并输出图形化的子流程模块；然后配置各个子流程模块之间的相互关联关系，以生成对应的图形化的业务流程类工业机理模型。本发明中基于业务流程类工业机理的模型构建方法能够降低技术人员的工作量和模型构建的复杂度。
一种基于业务流程工业机理模型构建方法

[发明专利]一种融合机器学习和机理模型的二回路设备模型仿真方法-CN202111660845.X在审
发明人：董竖彪;张弦;郑灵云;肖云龙;李飞;何静云 -专利权人：核动力运行研究所;中核武汉核电运行技术股份有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于仿真技术领域，具体涉及一种融合机器学习和机理模型的二回路设备模型仿真方法。包括如下步骤：建立二回路设备的机理模型并进行仿真，将所述二回路设备的机理模型的仿真结果与当前机组运行的机组数据进行对比；获取数据库存储的历史机组数据集；将所述历史机组数据集输入所述机组数据处理模型中；利用机器学习方法对所述样本集进行训练，以得到目标过程的输入参数和输出参数的映射模型，将所述映射模型作为数据模型；将所述数据模型集成到所述二回路设备的机理模型中，以得到二回路设备仿真模型。其优点是：采用机器学习技术建立的数据模型与机理模型具有非常好的兼容性，极大地降低了数据模型与机理模型的集成难度。
一种融合机器学习机理模型回路设备仿真方法

[发明专利]一种面向功能需求分类标记的模型库构建方法及系统-CN202310217497.1在审
发明人：刘一泽;赵斯杰;肖罡;张蔚;刘小兰;魏志宇;万可谦 -专利权人：江西科骏实业有限公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向功能需求分类标记的模型库构建方法及系统，本发明方法包括采用仿真工具包读取工业设备三维模型对应的机理模型组件文件，进行动态模型交互以及联合仿真，若仿真结果正常则将结果存储到机理模型组件的基础属性中，并将基础属性及其在机理模型组件文件中的数据或关联关系分别转换为图模型数据中的节点和边以构建图模型数据，针对图模型数据采用训练好的图神经网络分类预测器进行分类得到带有功能需求分类标记的机理模型库。本发明能够实现将多样的机理组件以及组件之间的基础对应关系进行分类，分类为带有标注属性的不同功能需求的Modelica模型机理库，这样有助于为后期组件之间的关系分析提供数据。
一种面向功能需求分类标记模型库构建方法系统

[发明专利]机理与数据相结合的辊道窑温度预测集成建模方法-CN201710250996.5有效
发明人：陈宁;罗朗浩;桂卫华;阳春华;戴佳阳;田爽;袁小锋;郭宇骞 -专利权人：中南大学
申请日： 2017-04-18 - 公布日： 2019-07-30 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种将机理与数据相结合的辊道窑温度预测集成建模方法，通过对影响温度变化的因素分析，从温度变化与能量的角度出发，建立机理模型；然后考虑到辊道窑烧结是一个十分复杂的过程，无法通过一个单一机理模型描述整个烧结过程，并且机理模型是通过简化而存在模型误差，建立数据模型对模型误差进行预测，以此来弥补机理输出，即利用误差作为训练样本建立基于局部加权核主成分回归的非线性时变过程的误差预测模型；最后机理模型与数据模型相结合建立辊道窑温度预测集成模型利用本发明得到的模型能够更好地跟踪过程的状态变化，为辊道窑温度控制提供很好的指导作用，从而提高产品生产质量以及合格率。
机理数据相结合辊道窑温度预测集成建模方法

[发明专利]用于卫生纸机干燥部关键运行参数预测的混合建模方法-CN202010165137.8有效
发明人：洪蒙纳;满奕;张洋;李继庚 -专利权人：广州博依特智能信息科技有限公司
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了用于卫生纸机干燥部关键运行参数预测的混合建模方法，包括以下步骤：S1、获取卫生纸机干燥部历史操作参数且清洗异常数据；S2、建立纸页干燥机理模型，使用机理模型对S1各历史操作参数预测关键运行参数，并计算关键运行参数的机理预测误差；S3、使用归一化方法对S1与S2机理模拟误差数据进行预处理，并按一定比例将数据分为训练集与测试集；S4、根据BPNN算法原理建立关键运行参数的机理预测误差补偿模型，使用训练集数据训练模型与算法超参数的调优；S5、整合纸页干燥机理模型与机理预测误差补偿模型，预测测试集数据关键运行参数；解决了机理建模方法对纸页干燥关键运行参数预测精度低的问题。
用于卫生纸干燥关键运行参数预测混合建模方法

[发明专利]基于改进BDD的故障机理耦合关系模型的解析方法-CN202010422835.1有效
发明人：陈颖;王震;杨松;王艳芳;康锐 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进BDD的故障机理耦合关系模型的解析方法，通过理论推导得到四种故障机理相关关系，分别为；竞争关系、促进抑制关系、触发关系和损伤累积关系，根据故障机理及其相关关系建立改进的BDD模型，然后对模型进行故障机理层故障机理相关关系及部件层逻辑关系解析解的求解，部件层逻辑关系解析解的求解即整个系统的解析解的求解，根据求解结果得到使系统故障的事件序列。本发明对故障机理相关关系改进的BDD模型进行了描述，并且从解析的角度出发，提出了一种基于故障机理相关关系改进BDD的解析解求解方法，从而填补了求解这种模型解析解理论的空白，使得模型的求解更精确。
基于改进 bdd 故障机理耦合关系模型解析方法

[发明专利]一种基于云边协同控制的智慧污水处理系统-CN202310345861.2在审
发明人：李小龙;李硕;李闯;魏建好;许佳琪 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明属于污水处理领域，提供一种基于云边协同控制的智慧污水处理系统，其特征在于，包括：中心云和边缘云；所述中心云和边缘云连接；所述中心云用于构建处理污水的机理数据模型；所述边缘云用于接受机理数据模型，对模型进行求解，获取最优的过程控制参数，并实时控制污水处理智能设备，本发明基于精准自动生产控制的机理模型基础上，利用云边协同技术，融合学习算法，使数据模型修正机理模型参数，利用数据与机理模型对其相应的子模块进行加权调控
一种基于协同控制智慧污水处理系统

[发明专利]基于多层次结构模型的3D工业数字孪生体的构建方法-CN202211525379.9在审
发明人：钟富文;仵浩;王奇锋;林朝福;陈伟平;温大盛;谢宝发;黄韬;郭贤华;龚详龙;陈鹏;曾德威 -专利权人：江西冠英智能科技股份有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及基于多层次结构模型的3D工业数字孪生体的构建方法，包括服务器，还设有3D工业数字孪生体，3D工业数字孪生体由低到高依次设有3D网络模型、孪生体机理模型、数据驱动模型，3D网络模型采用通用性及组件化3D网格方式构建，3D网格方式采用参数化模式，孪生体机理模型采用类型机理模型或类型机理模块方式构建，数据驱动模型采用模型模块或服务功能方式构建。
基于多层次结构模型工业数字孪生构建方法

[发明专利]基于机理和数据混合驱动的辊道窑烧成带温度预测方法-CN202111033301.0在审
发明人：杨海东;金熹;徐康康;朱成就 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开一种基于机理和数据混合驱动的辊道窑烧成带温度预测方法，包括：S1：通过质量守恒定律和能量守恒定律对辊道窑烧成带的机理过程进行机理模型建模并运用有限差分法求解；S2：基于即时移动窗口和局部加权核主成分回归，建立基于数据驱动的误差补偿模型；S3：将S1得到的机理模型和S2得到的误差补偿模型结合，得到辊道窑烧成带温度混合预测模型；S4：利用辊道窑烧成带温度混合预测模型对辊道窑烧成带温度进行预测。本发明建立了陶瓷辊道窑烧成带温度的机理模型，同时使用数据建模方法，对机理模型结果的误差进行温度补偿，结合机理建模与数据建模的混合建模策略可同时保证工况变化时模型的有效性，以及输出结果的高精度。
基于机理数据混合驱动辊道窑烧成温度预测方法

[发明专利]一种基于机理和数据融合模型的冷轧轧制力预测方法-CN202211433391.7在审
发明人：赵剑威;李京栋;郄浩堂;武则栋;王晓晨;杨荃 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： B21B37/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机理和数据融合模型的冷轧轧制力预测方法，包括：获取带钢冷轧轧制过程中的生产数据和热轧历史生产质量数据；计算出轧制力的实测值与机理模型计算值之间的偏差；基于上述数据，采用预设的神经网络模型构建数据驱动的冷轧轧制力偏差预报模型；结合冷轧轧制力机理模型与冷轧轧制力偏差预报模型，对冷轧轧制力进行实时计算。与轧制力机理模型相比，本方法兼备机理模型具有严格物理意义的特点以及数据驱动算法自适应能力强、可忽略机理问题复杂性的优势，可解决传统依托冷轧单工序建立的轧制力机理模型设定精度低的问题，具备更强的轧制力预测能力
一种基于机理数据融合模型冷轧轧制预测方法

[发明专利]一种水质机理模型遥感预报动力学系统与方法-CN202210238643.4在审
发明人：任南琪;王爱杰;王旭;路璐;冯骁驰 -专利权人：澜途集思生态科技集团有限公司
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种水质机理模型遥感预报动力学系统与方法，其中，一种水质机理模型遥感预报动力学系统，其特征在于，包括模型构建模块、模型结合模块、参数获取模块、分析计算模块、辨识模块和水质预测模块，所述模型构建模块、模型结合模块、参数获取模块、分析计算模块、辨识模块和水质预测模块依次连接，所述模型构建模块，基于水质指标，DO、Phyt、BOD、OP、PO4、ON、NH3‑N和NO3‑N，建立水质机理模型。本发明建立基于混杂动态系统的水质机理模型，弥补了一般性水质机理模型在有效建模水质演化过程的不足，通过该果蝇优化算法方法获得水质机理建模准确度更高，弥补了单一定值的水质预测的不精确性，降低了预测的偶然性。
一种水质机理模型遥感预报动力学系统方法

[发明专利]工业APP机理模型部署方法、装置、设备和可读存储介质-CN202110451152.3有效
发明人：侯庆坤;赵甲;王星薇;张聪聪;薄冉 -专利权人：中国汽车技术研究中心有限公司;中汽数据（天津）有限公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明实施例涉及工业APP机理模型部署方法、装置、设备和可读存储介质。接收用户上传的基于OpenAPI规范封装的工业APP机理模型，其中，机理模型基于多种编程语言开发；响应于接收用户选择的编程语言，判断是否已部署对应环境；若已部署对应环境，则选择对应环境进行自动部署操作；若未部署对应环境，则基于对应编程语言镜像，通过CMP创建对应环境；响应于接收到的自动部署操作，执行工业APP机理模型自动部署。本发明实施例消除异构模型之间的壁垒，打通异构模型之间的数据流、控制流，实现模型的数据流通，实现异构语言模型的全面兼容，突破传统机理模型的局限性。
工业 app 机理模型部署方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种面向燃煤机组SCR脱硝系统神经网络逆控制的方法-CN201910175910.6有效
发明人：赵文杰;王朔;王文广 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2019-03-08 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向燃煤机组SCR脱硝系统神经网络逆控制的方法，包括SCR脱硝系统机理模型的建立、逆模型的训练以及基于逆模型的前馈控制器的应用；SCR脱硝系统机理模型的建立包括：基于Langmuir‑Hinshelwood机理和Eley‑Rideal机理，建立了SCR脱硝系统的模型；通过分析现场真实数据，运用粒子群或遗传算法寻优获取机理模型的最佳参数，此模型基本可以代表真实系统；逆模型的训练包括：基于已经构造的准确的SCR脱硝系统的机理模型，给予输入端一组随机数，设置尽可能长的仿真时间，产生模型的随机输出；利用产生的随机数据，运用NARX神经网络进行逆模型的训练；基于逆模型的前馈控制器的应用包括：利用已经产生的逆模型，结合燃煤机组原本的串级
一种面向燃煤机组 scr 系统神经网络控制方法

[发明专利]一种基于实时目标机的三维虚拟仿真实验系统及方法-CN202110441860.9在审
发明人：景奕昕;康天博;王成;滕俊杰;李素敏;张蕾;何瑞;诸杭;刘小春;张东风;雷俊峰 -专利权人：武汉同立方智能科技有限公司
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明提供一种基于实时目标机的三维虚拟仿真实验系统及方法，包括三维模型库、机理模型库、上位机以及下位机；用户在上位机上启动实验任务，上位机从三维模型库和机理模型库中分别下载实验任务需要的模型及配置文件；上位机实验运行模块将三维模型与机理模型配置文件进行绑定，从而将三维虚拟仿真的输入输出与机理模型进行绑定；上位机将机理模型下载至下位机，下位机负责运行机理模型，并返回输出参数；上位机将收到的输出参数展示在三维模型上；用户在上位机上的三维模型中，调节输入参数，上位机将调整后的参数输送至下位机运行，本发明将实时仿真计算与三维虚拟仿真进行结合，提供更为准确和友好的虚拟仿真实验教学。
一种基于实时目标三维虚拟仿真实验系统方法

[发明专利]一种多模式多供热机组负荷实时优化调度方法及管理系统-CN202110509069.7在审
发明人：刘成刚;宁雅倩;姜业正;李辉;时伟 -专利权人：杭州英集动力科技有限公司
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：S2建立包括若干供热机组机理模型的模型库。S3对模型库内的机理模型进行适配；过程如下：S31调取数据库数据，对所有供热机组的运行负荷进行预测；S32根据现行供热机组运行参数对模型库内的机理模型进行适配；S33使用S31中的预测结果对S32适配之后的机理模型进行二次适配S4使用优化器对适配之后的机理模型进行优化寻优；S5以省调指令以及寻优结果执行电厂多炉、多供热机组的负荷分配。本发明中根据电厂多炉多机机组机理建立若干机理模型，在考虑到价格因素和气象因素的多目标优化；考虑到调峰竞价政策的报价优化；通过模型适配能够更好的满足多工况下的优化需求。
一种模式供热机组负荷实时优化调度方法管理系统