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公开(公告)号：CN116702632B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310988260.3
申请日：2023-08-08
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06Q10/0633 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
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公开(公告)号：CN102323794A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110121205.1
申请日：2011-05-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于热连轧工艺过程高维时序数据同步化方法，针对从热连轧制造过程等时间采样获得不同机架间各变量存在滞后、时变等现象，增加了质量缺陷成因分析或控制系统调试、优化分析的难度，利用热轧过程不变量关系，建时空变换关系，将等时采样的高维数据转换为空间上同步的等体积采样数据，建立高维数据在带钢上空间同步对应关系。时空转换过程中首先消去等体积采样中待定系数，然后利用时空变换关系进行等体积采样，等体积采集过程中非对齐点通过插值方法进行采样值估算。以某热连轧过程为实例，验证了这种方法的有效性，并表明同步化后的数据有助某些类型产品质量缺陷成因分析。
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公开(公告)号：CN118013426B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410338274.5
申请日：2024-03-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/2113 , G06F18/25 , G06Q10/0637 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及钢铁产品夹杂因果效应优化方法、系统、电子设备及介质，包括步骤：建立钢铁产品夹杂缺陷因果相关的工艺参数数据集和夹杂缺陷数据集，并合并工艺参数数据集和夹杂缺陷数据集；对合并后得到的钢铁产品夹杂缺陷数据集进行数据融合和样本筛选，得到新的数据集；对新的数据集的实际数据信息和先验信息进行属性选择和异常值处理，得到待处理的数据集；对所述待处理的数据集中的每个工艺参数构造干预变量，并计算其对夹杂缺陷的因果效应；基于因果效应估计值的属性，制定工艺参数优化策略。本发明度量制造过程工艺参数与缺陷指标之间真实的因果效应，设计工艺参数优化策略，最终验证因果效应估计和优化策略的准确性。
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公开(公告)号：CN118013426A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410338274.5
申请日：2024-03-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/2113 , G06F18/25 , G06Q10/0637 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及钢铁产品夹杂因果效应优化方法、系统、电子设备及介质，包括步骤：建立钢铁产品夹杂缺陷因果相关的工艺参数数据集和夹杂缺陷数据集，并合并工艺参数数据集和夹杂缺陷数据集；对合并后得到的钢铁产品夹杂缺陷数据集进行数据融合和样本筛选，得到新的数据集；对新的数据集的实际数据信息和先验信息进行属性选择和异常值处理，得到待处理的数据集；对所述待处理的数据集中的每个工艺参数构造干预变量，并计算其对夹杂缺陷的因果效应；基于因果效应估计值的属性，制定工艺参数优化策略。本发明度量制造过程工艺参数与缺陷指标之间真实的因果效应，设计工艺参数优化策略，最终验证因果效应估计和优化策略的准确性。
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公开(公告)号：CN112241832A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011043935.X
申请日：2020-09-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种产品质量分级评价标准设计方法及系统，包括：获取全流程工艺参数及对应机械性能指标组成的数据集；基于各工艺参数与机械性能指标的互信息对工艺参数进行筛选，构建特征子集和机械性能预测模型；对机械性能预测模型进行多输出敏感性分析，得出特征子集中的各工艺参数的敏感性指数的估计，得到各工艺参数的敏感性指数组成的向量ω；将特征子集组成的列向量X更新为ωX；对ωX对应的样本集进行谱聚类划分出样本类别，并针对不同样本类别建立其与最终质量指标“窄窗口”间的对应关系，形成相应的质量分级评价标准。采用本发明可基于实际生产历史大数据，事前模拟出各类工艺参数所对应的质量指标范围，从而方便钢铁企业定量地管控产品质量性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118536856A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410514224.8
申请日：2024-04-26
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/063 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明涉及一种钢铁产品缺陷快速溯源方法、系统、电子设备及介质，方法包括：S1.建立关于钢铁产品的包含缺陷信息的生产过程数据集；S2.选定要溯源的缺陷类别，从生产过程数据集中划分出缺陷数据集；S3.设定显著性水平；S4.判断缺陷数据集中每一个工艺参数的数值类型，根据相应数值类型来计算风险度量及显著度量；S5.基于汇总的计算结果进行缺陷发生原因溯源。本发明考虑了实际生产中工艺参数包括连续数值和离散字符两种情况，建立了风险度量和显著度量框架来比较其对缺陷发生的贡献，两种度量公式易于理解，计算速度快，对于现代钢铁企业大规模生产的实际来说可用性强，能够很快地给出一个有意义的分析结果。
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公开(公告)号：CN112241832B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202011043935.X
申请日：2020-09-28
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种产品质量分级评价标准设计方法及系统，包括：获取全流程工艺参数及对应机械性能指标组成的数据集；基于各工艺参数与机械性能指标的互信息对工艺参数进行筛选，构建特征子集和机械性能预测模型；对机械性能预测模型进行多输出敏感性分析，得出特征子集中的各工艺参数的敏感性指数的估计，得到各工艺参数的敏感性指数组成的向量ω；将特征子集组成的列向量X更新为ωX；对ωX对应的样本集进行谱聚类划分出样本类别，并针对不同样本类别建立其与最终质量指标“窄窗口”间的对应关系，形成相应的质量分级评价标准。采用本发明可基于实际生产历史大数据，事前模拟出各类工艺参数所对应的质量指标范围，从而方便钢铁企业定量地管控产品质量性能。
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公开(公告)号：CN116702632A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310988260.3
申请日：2023-08-08
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06Q10/0633 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种基于全流程冷轧硅钢磁性能在线预测方法及装置。该方法将冷轧硅钢生产全过程中各工序生产过程数据作为数据源进行建模，将生产过程中的所有因素都考虑在预测模型之内，基于高斯过程回归建立的预测模型对冷轧硅钢磁性能具有较高的预测精度，因此，能够实现冷轧硅钢磁性能在线预测功能，可以替代冷轧硅钢现场取样检测，减少检测时间，提高生产效率，对优化冷轧硅钢工艺参数具有重要的指导意义，并能够提高企业效益。
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公开(公告)号：CN112001596A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010734092.1
申请日：2020-07-27
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种时间序列数据异常点检测方法及系统，该方法包括：获取待检测的时间序列数据；利用相关向量机计算当前观测数据的预测概率分布；基于计算出的预测概率分布，利用贝叶斯框架判断当前观测数据是否为异常点，以得到时间序列数据中异常点位置和异常点概率值；对各段子时间序列中的异常点位置和异常点概率值分别进行合并处理，得到异常点检测结果。本发明解决了工业控制过程产生的非稳态时序数据异常检测问题，可有效监控流程工业过程中工艺控制数据可能异常的情况，并且可利用异常点概率值表征数据异常的严重程度，提高了流程工业生产过程中数据异常监控的信息多样性和准确性。
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公开(公告)号：CN102323794B
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201110121205.1
申请日：2011-05-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于热连轧工艺过程高维时序数据同步化方法，针对从热连轧制造过程等时间采样获得不同机架间各变量存在滞后、时变等现象，增加了质量缺陷成因分析或控制系统调试、优化分析的难度，利用热轧过程不变量关系，建时空变换关系，将等时采样的高维数据转换为空间上同步的等体积采样数据，建立高维数据在带钢上空间同步对应关系。时空转换过程中首先消去等体积采样中待定系数，然后利用时空变换关系进行等体积采样，等体积采集过程中非对齐点通过插值方法进行采样值估算。以某热连轧过程为实例，验证了这种方法的有效性，并表明同步化后的数据有助某些类型产品质量缺陷成因分析。
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