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公开(公告)号：CN101839892A
公开(公告)日：2010-09-22
申请号：CN201010147566.9
申请日：2010-04-14
Applicant: 清华大学
IPC: G01N29/036 , G01N29/44
Abstract: 本发明涉及一种湿法球磨机的磨矿浓度监测方法，其包括以下步骤：1)在球磨机的筒壁上安装振动传感器和数据采集装置；2)通过振动传感器采集球磨机筒壁的振动信号，并传送给数据采集装置，由数据采集装置绘制振动信号的统计直方图；3)根据统计直方图，采用零均值的拉普拉斯分布作为球磨机筒壁振动信号分布的最优近似，根据拉普拉斯分布的极大似然估计，得到振动信号统计参数的估计值；4)改变球磨机内的磨矿浓度，得到对应的参数估计值5)将球磨机内的磨矿浓度Cw表示成磨矿浓度估计值的二次多项式确定式中的待定参数a0，a1，a2；6)采集不同情况下筒壁的振动信号，计算统计参数的估计值带入步骤5)中确定的二次多项式，计算得到对应的磨矿浓度的估计值。
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公开(公告)号：CN117860235A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311815402.2
申请日：2023-12-27
Abstract: 本申请涉及一种步态识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：基于单惯性传感器获取目标用户的步态特征数据，并将该步态特征数据转换为对应的相轨迹模式图，该步态特征数据包括该目标用户矢状髋关节的目标角度和该目标用户矢状髋关节的目标角速度；将该相轨迹模式图输入至目标步态识别模型中，以得到针对该目标用户的步态识别结果。采用本方法能够有效的提高步态识别结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN106444578B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201610862435.6
申请日：2016-09-28
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/048 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于异构测地线距离SVDD的故障检测方法，它包括以下步骤：1)设置一故障检测系统；2)数据采集模块采集已知训练样本，将构成的训练集传输至参数设置模块；3)数据采集模块采集实时样本传输至故障检测模块；4)参数设置模块设置各参数值，并传输至异构测地线距离计算模块；5)异构测地线距离计算模块计算得到各样本的异构测地线距离，并传输至模型训练模块；6)模型训练模块得到优化变量的最优解和超球面半径，并传输至故障检测模块；7)故障检测模块判断实时样本是否为故障样本，若为正常样本则返回步骤6)，否则传输至报警模块；8)报警模块记录该实时样本Xnew并进行报警。本发明能提高故障检测性能，并且对离群点鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN104239684A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410363288.9
申请日：2014-07-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种用于矿石粒度累积分布估计的单调插值方法，其包括以下步骤：1)使用n种孔径的筛网对矿石样本进行粒度筛分测量，测量得到矿石粒度的累计分布数据，并将筛网孔径大小由小到大依次记为x1,x2,...,xn，矿石粒度的累计分布数据记为y1,y2,...,yn，且y1≤y2≤...≤yn，由此得到n个已知数据点(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)，其中n为自然数；2)计算每相邻两数据点连线斜率；3)对各已知数据点进行log30.5次幂均值Hermite插值。本发明采用“幂均值Hermite插值框架”，可以证明，该框架下的所用方法中，采用log30.5次幂均值的方法是能够保证插值的单调性且平坦度最低的方法。同时，本发明计算步骤简洁，不需要像很多已有方法中那样使用额外的修正步骤，应用非常方便。
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公开(公告)号：CN103606530A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310511497.9
申请日：2013-10-25
Applicant: 清华大学
IPC: H01L21/66 , H01L21/67 , H01J37/244 , H01J37/32
CPC classification number: H01L21/67253 , H01J37/244 , H01J37/32
Abstract: 本发明涉及一种融合函数型数据描述的等离子刻蚀过程的故障检测方法，其步骤为：设置一包括等离子刻蚀设备、数据采集设备和监控设备的故障检测系统；数据采集设备采集等离子刻蚀设备中监控变量的历史数据和实时数据，历史数据构成训练集后传输至参数设置模块和数据处理模块，实时数据传输至数据处理模块；在参数设置模块中设置参数，并传输至数据处理模块；数据处理模块分别将训练集和实时数据转化成新训练集和列向量后传输至模型训练模块和故障检测模块；根据新训练集，模型训练模块建立SVDD故障检测模型并传输至故障检测模块；根据接收到的列向量和SVDD故障检测模型，故障检测模块对实时数据进行判断并输出结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103439933A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310350588.9
申请日：2013-08-13
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/418 , G06F19/00 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种应用OCSVM的生产过程自适应监控系统及方法，其特征在于：监控系统包括数据采集模块、过程监控模块、OCSVM模型在线更新模块和报警模块；数据采集模块将工业生产过程中的历史过程变量和实时过程变量数字化为历史过程数据和实时过程数据，并传送给过程监控模块；过程监控模块利用历史过程数据建立原始OCSVM监控模型，并通过处理实时过程数据得到有效更新样本，有效更新样本和OCSVM监控模型一起传送给OCSVM模型在线更新模块；OCSVM模型在线更新模块对OCSVM监控模型进行更新后，传送给过程监控模块；过程监控模块得到异常样本时产生报警信号，并传送给报警模块进行报警。本发明可以广泛用于实际工业生产过程的监控中。
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公开(公告)号：CN102662321A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210080056.3
申请日：2012-03-23
Applicant: 清华大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种主元分析监控模型的在线更新方法，包括以下步骤：1)在工业现场设置一包括数据采集设备和监控计算机的模型在线更新系统；2)传统PCA建模模块利用历史数据建立PCA初始监控模型；3)监控开始后，均值方差更新模块根据实时过程数据以及现有PCA模型计算出新模型中的均值和标准差σ′；4)投影点计算模块计算出新样本的残差向量，传送给残差判定模块；5)残差判定模块根据残差向量模的大小决定投影方向的更新方法：如果残差较大，则调用主元空间调整模块；如果残差值较小，则调用主元方向微调模块；最后得到新模型的负荷向量P′nk和特征值矩阵Λ′kk；6)控制限更新模块对模型的统计量控制限和进行更新；系统最终输出新模型Ω′，用于工业过程中的在线监控及故障诊断。
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公开(公告)号：CN101799394B
公开(公告)日：2011-10-26
申请号：CN201010102046.6
申请日：2010-01-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01N15/02
Abstract: 本发明涉及一种水力旋流器溢流粒度分布的软测量方法，其包括以下步骤：1)设置一水力旋流器溢流粒度分布的软测量装置；2)确定先验知识表达式，将先验知识表达式作为先验知识输送给软测量模型训练模块；3)离线读取训练样本，输送到软测量模型训练模块内；4)软测量模型训练模块将先验知识和训练样本集，融合、训练得到水力旋流器溢流粒度分布软测量模型，并将该模型输送给溢流粒度分布测量模块；5)溢流粒度分布测量模块对水力旋流器溢流粒度分布软测量模型进行存储；6)调用溢流粒度分布测量模块中的水力旋流器溢流粒度分布软测量模型，结合实时采集的数据，计算出水力旋流器的溢流粒度分布，并通过监控计算机显示和存储。本发明构思巧妙，精确实用，可广泛用于实际测量过程中。
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公开(公告)号：CN101825523A
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN201010161250.5
申请日：2010-04-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种湿法球磨机涨肚故障预测装置及方法，其特征在于：它包括一设置在球磨机筒壁表面的具有无线通讯功能的振动信号检测装置，一设置在球磨机附近的具有无线通讯功能的监控计算机；振动信号检测装置内预置有加速度传感器、模拟数字转换单元、中央处理器、数据存储单元和无线数据发送单元；监控计算机内预置有无线数据接收单元、球磨机涨肚故障模型训练单元和球磨机涨肚故障预测单元；中央处理器控制模拟数字转换单元将加速度传感器采集到的振动加速度信号进行数模转换，并存储至数据存储单元，中央处理器将数据存储单元中存储的数据进行计算，通过无线数据发送单元发送给无线数据接收单元，无线数据接收单元将收到的数据传送给涨肚故障模型训练单元和故障预测单元。
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公开(公告)号：CN101799394A
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN201010102046.6
申请日：2010-01-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01N15/02
Abstract: 本发明涉及一种水力旋流器溢流粒度分布的软测量方法，其包括以下步骤：1)设置一水力旋流器溢流粒度分布的软测量装置；2)确定先验知识表达式，将先验知识表达式作为先验知识输送给软测量模型训练模块；3)离线读取训练样本，输送到软测量模型训练模块内；4)软测量模型训练模块将先验知识和训练样本集，融合、训练得到水力旋流器溢流粒度分布软测量模型，并将该模型输送给溢流粒度分布测量模块；5)溢流粒度分布测量模块对水力旋流器溢流粒度分布软测量模型进行存储；6)调用溢流粒度分布测量模块中的水力旋流器溢流粒度分布软测量模型，结合实时采集的数据，计算出水力旋流器的溢流粒度分布，并通过监控计算机显示和存储。本发明构思巧妙，精确实用，可广泛用于实际测量过程中。
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