CN112180886A - 针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法 - Google Patents
针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112180886A CN112180886A CN202011179659.XA CN202011179659A CN112180886A CN 112180886 A CN112180886 A CN 112180886A CN 202011179659 A CN202011179659 A CN 202011179659A CN 112180886 A CN112180886 A CN 112180886A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- working condition
- critical value
- continuous
- condition data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 92
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 16
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 4
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 4
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 3
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 3
- 238000004523 catalytic cracking Methods 0.000 description 2
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32252—Scheduling production, machining, job shop
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提出了一种针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法,用于解决生产参数的理论临界值模糊、不精确的问题。其步骤为:首先,针对过程工业的具体生产装置,获得工艺参数x的理论临界值和历史生产数据原始数据库,并由相关人员确定工艺参数x的实际临界值区间;其次,对于工艺参数x,设定工况数据的查找条件,从历史生产数据原始数据库中搜索连续的工况数据段,并搜索每个连续工况数据段中的正常工况数据段和非正常工况数据段,通过数据处理得到实际临界值估值,并进一步获得精确的实际临界值。本发明能够确定工艺参数理论临界值不精确情况下的实际临界值的精确数值。
Description
技术领域
本发明涉及工业数据处理技术领域,特别是指一种针对过程工业具体生产装置的工艺参数的实际临界值的确定方法。
背景技术
对于过程工业生产,超出正常范围上下限的参数数据有可能笼统地被划分为非法数据,但对于复杂的生产工艺有时也有这种情况:合法数据的理论临界值比较模糊、难以准确。比如:对于石油化工炼油装置的催化裂化工段中再生器稀相段中的工艺参数氧含量,氧含量过高会引起二次燃烧,一般经验认为氧含量超过0.5%左右就可能引起二次燃烧,但这个导致二次燃烧的氧含量的确切临界值是多少到目前为止仍然没有权威的准确数据,理论临界值不精确,而且发现装置设备等因素对这个临界值有影响,不同企业催化裂化的装置环境中这个临界值的确切数据不一定完全相同。
具体装置生产中的参数临界值可能有微小偏差(不同装置生产的各种细小差别等导致),有时即使是同类型的不同生产装置的实际测试结果也不一定完全相同,仿真计算得出的临界值有时也很难准确,实际的临界值可能会不完全等同于理论值。
由于可能引起事故风险、经济损失等方面原因,具体生产装置一般不能随便主动去测试这个临界值的确切数据。这种情况下,虽然有理论的生产工艺参数临界值,但生产人员并不能完全确定具体装置生产的工艺参数临界值的精确数值。
发明内容
由于不同装置生产的各种细小差别等因素可能会导致具体装置生产中的某些工艺参数的临界值有微小偏差的技术问题,本发明提出了一种针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的精确方法,确定复杂过程工业生产的工艺参数临界值的精确数值,依据从具体工业装置生产的历史大数据包含的宝贵信息,确定针对性的实际临界值。
本发明的技术方案是这样实现的:
一种针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法,其步骤如下:
步骤一:针对过程工业的具体生产装置,获得工艺参数x的理论临界值为T0;
步骤二:由相关人员确定工艺参数x的实际临界值区间为[T0-d,T0+d],其中,相关人员是指工艺专家、装置工程师或生产操作工,d为正数;
步骤三:获取具体生产装置的历史生产数据原始数据库data总;
步骤四:对于工艺参数x,设定工况数据的查找条件为T0-d<x<T0+d,从历史生产数据原始数据库data总中搜索连续的工况数据段;
步骤五:如果找不到连续的工况数据段,增加d值,更新实际临界值区间[T0-d,T0+d],返回步骤四,否则,执行步骤六;
步骤六:假设搜索得到n个连续的工况数据段da[i],并搜索n个连续的工况数据段da[i]中的正常工况数据段和非正常工况数据段,得到实际临界值估值V[j],其中,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n1,n1≤n;
所述实际临界值估值V[j]的获得方法为:
对于每一个连续的工况数据段da[i]进行如下处理:
S6.1、将第i个连续的工况数据段da[i]的第一组数据对应的时间点作为初始点,按时间顺序对历史生产数据原始数据库data总的工况数据向前推进查找连续稳定的正常工况数据段;
S6.2、如果找到连续稳定的正常工况数据段d正常[i],则从相关企业各种数据档案中挖掘与第i个连续的工况数据段da[i]有关的所有原始历史数据,补充完善第i个原始的连续数据段,并更新到历史生产数据原始数据库data总;
S6.3、在找到连续稳定的正常工况数据段d正常[i]的情况下,把d正常[i]的最后一组数据对应的时间点为初始点,按时间顺序对历史生产数据原始数据库data总的工况数据向后推进查找连续的非正常工况数据段d非正常[i];
S6.4、如果找到连续的非正常工况数据段d非正常[i],将d非正常[i]的第一组数据中的工艺参数x分量作为一个实际临界值估值V[j];j=j+1;
S6.5、i=i+1,循环执行步骤S6.1-S6.4,直至遍历所有连续的工况数据段。
步骤七:判断理论临界值T0是否是工艺参数x的正常工况数据的上限临界值,若是,则T实际=min{V[j]}为精确的实际临界值,否则,执行步骤八;
步骤八:判断理论临界值T0是否是工艺参数x的正常工况数据的下限临界值,若是,则T实际=max{V[j]}为精确的实际临界值。
所述连续的工况数据段是指前后数据没有时间断点,且数据段对应的时间跨度大于3分钟,时间跨度可根据行业数据经验进行调整。
所述连续稳定的正常工况数据段是指数据段中前后数据连续且相对稳定,没有严重大幅度跳跃数据,数据段中所有数据均符合正常工况的工艺要求,且数据段对应的时间跨度大于3分钟,连续稳定的正常工况数据段对应的时间跨度的下限值可根据行业数据经验进行调整;连续的非正常工况数据段是指数据段中前后数据没有时间断点,数据段中所有组数据均不符合正常工况的工艺要求,且数据段对应的时间跨度大于10秒,连续的非正常工况数据段对应的时间跨度的下限值可根据行业数据经验进行调整。
所述推进查找是指按时间前后顺序识别判断,前后数据不能有时间断点,且中间不能出现临时停工数据,一旦出现时间断点或出现临时停工数据则本数据段为无效数据。
本技术方案能产生的有益效果:本发明能够克服具体装置生产中的某些工艺参数的临界值有微小偏差的缺点,解决了生产参数的理论临界值模糊、不精确的问题,得到具体装置生产的精确的工艺参数的实际临界值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程图。
图2为本发明具体实施的PDM图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明实施例提供了一种针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法,具体步骤如下:
步骤一:针对过程工业的具体生产装置,获得工艺参数x的理论临界值为T0(T0可能有误差,不能精确断定);
步骤二:由相关人员确定工艺参数x的实际临界值区间为[T0-d,T0+d],其中,相关人员是指工艺专家、装置工程师或生产操作工,d越小越好;
步骤三:获取具体生产装置的历史生产数据原始数据库data总;
步骤四:对于工艺参数x,设定工况数据的查找条件为T0-d<x<T0+d,从历史生产数据原始数据库data总中搜索连续的工况数据段;所述连续的工况数据段是指前后数据没有时间断点,且数据段对应的时间跨度大于3分钟,时间跨度可根据行业数据经验进行调整。例如:石油化工生产行业可要求时间跨度至少在3分钟以上。
步骤五:如果找不到连续的工况数据段,增加d值,更新实际临界值区间[T0-d,T0+d],返回步骤四,否则,执行步骤六;
步骤六:假设搜索得到n个连续的工况数据段da[i],并搜索n个连续的工况数据段da[i]中的正常工况数据段和非正常工况数据段,得到实际临界值估值V[j],其中,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n1,n1≤n;
对于每一个连续的工况数据段da[i]进行如下处理:
S6.1、将第i个连续的工况数据段da[i]的第一组数据对应的时间点作为初始点,按时间顺序对历史生产数据原始数据库data总的工况数据向前推进查找(按时间前推过程中不能有时间断点)连续稳定的正常工况数据段;所述推进查找是指按时间前后顺序识别判断,前后数据不能有时间断点,且中间不能出现临时停工数据,一旦出现时间断点或出现临时停工数据则本数据段为无效数据;所述连续稳定的正常工况数据段是指数据段中前后数据连续且相对稳定,没有严重大幅度跳跃数据,数据段中所有数据均符合正常工况的工艺要求,且数据段对应的时间跨度不能过短,石油化工生产行业可要求至少在3分钟以上,连续稳定的正常工况数据段对应的时间跨度的下限值可根据行业数据经验进行调整。
S6.2、如果找到连续稳定的正常工况数据段d正常[i],则从相关企业各种数据档案中挖掘与第i个连续的工况数据段da[i]有关的所有原始历史数据,补充完善第i个原始的连续数据段,并更新到历史生产数据原始数据库data总;
S6.3、在找到连续稳定的正常工况数据段d正常[i]的情况下,把d正常[i]的最后一组数据对应的时间点为初始点,按时间顺序对历史生产数据原始数据库data总的工况数据向后推进查找连续的非正常工况数据段d非正常[i];连续的非正常工况数据段是指数据段中前后数据没有时间断点,数据段中所有组数据均不符合正常工况的工艺要求,且数据段对应的时间跨度不能过短,石油化工生产行业可要求至少在10秒以上,连续的非正常工况数据段对应的时间跨度可根据行业数据经验进行调整。
S6.4、如果找到连续的非正常工况数据段d非正常[i],将d非正常[i]的第一组数据中的工艺参数x分量作为一个实际临界值估值V[j],j=j+1;
S6.5、i=i+1,循环执行步骤S6.1-S6.4,直至遍历所有连续的工况数据段。
步骤七:判断理论临界值T0是否是工艺参数x的正常工况数据的上限临界值,若是,则T实际=min{V[j]}为精确的实际临界值,否则,执行步骤八;
步骤八:判断理论临界值T0是否是工艺参数x的正常工况数据的下限临界值,若是,则T实际=max{V[j]}为精确的实际临界值。
对具体实施的关键技术步骤解释如下,如图2所示:
(1)S1:对于过程工业的具体装置生产,找到不能完全确定实际临界值精确数据的某个生产工艺参数。
(2)S2:针对这个生产工艺参数,通过已有的经典方法获取尽量可靠的理论临界值。
(3)S3:由相关人员(如工艺专家、装置工程师等、有经验的生产操作工等)确定其真实的实际临界值在[T0-d,T0+d]区间内(d越小越好);如果不能确定,则将d适当加大,直到能确保实际临界值在[T0-d,T0+d]区间内。
(4)S4:尽量提前挖掘与这个生产工艺参数相关的历史生产数据(比如在线的实时数据库、人工化验历史数据等)。
(5)S5:对历史生产数据中失真的数据进行滤除或纠正等处理。
(6)S6:对所挖掘得到的不同类型的数据进行处理,集成得到针对具体装置的历史生产数据原始数据库data总。
(7)然后就依据历史生产数据原始数据库data总,按照图1中方法得到精确的实际临界值。其中可根据图1方法中的S6.2的要求,进行针对性的补充数据挖掘(降低前期数据挖掘的范围和成本);如果能补充挖掘到新的有价值数据,就把这些新数据补充更新到历史生产数据原始数据库data总中。
(8)可多遍进行迭代循环:补充数据挖掘→更新历史生产数据原始数据库data总→按照图1中方法得到精确的实际临界值。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法,其特征在于,其步骤如下:
步骤一:针对过程工业的具体生产装置,获得工艺参数x的理论临界值为T0;
步骤二:由相关人员确定工艺参数x的实际临界值区间为[T0-d,T0+d],其中,相关人员是指工艺专家、装置工程师或生产操作工,d为正数;
步骤三:获取具体生产装置的历史生产数据原始数据库data总;
步骤四:对于工艺参数x,设定工况数据的查找条件为T0-d<x<T0+d,从历史生产数据原始数据库data总中搜索连续的工况数据段;
步骤五:如果找不到连续的工况数据段,增加d值,更新实际临界值区间[T0-d,T0+d],返回步骤四,否则,执行步骤六;
步骤六:假设搜索得到n个连续的工况数据段da[i],并搜索n个连续的工况数据段da[i]中的正常工况数据段和非正常工况数据段,得到实际临界值估值V[j],其中,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n1,n1≤n;
步骤七:判断理论临界值T0是否是工艺参数x的正常工况数据的上限临界值,若是,则T实际=min{V[j]}为精确的实际临界值,否则,执行步骤八;
步骤八:判断理论临界值T0是否是工艺参数x的正常工况数据的下限临界值,若是,则T实际=max{V[j]}为精确的实际临界值。
2.根据权利要求1所述的针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法,其特征在于,所述连续的工况数据段是指前后数据没有时间断点,且数据段对应的时间跨度大于3分钟,时间跨度可根据行业数据经验进行调整。
3.根据权利要求1所述的针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法,其特征在于,所述实际临界值估值V[j]的获得方法为:
对于每一个连续的工况数据段da[i]进行如下处理:
S6.1、将第i个连续的工况数据段da[i]的第一组数据对应的时间点作为初始点,按时间顺序对历史生产数据原始数据库data总的工况数据向前推进查找连续稳定的正常工况数据段;
S6.2、如果找到连续稳定的正常工况数据段d正常[i],则从相关企业各种数据档案中挖掘与第i个连续的工况数据段da[i]有关的所有原始历史数据,补充完善第i个原始的连续数据段,并更新到历史生产数据原始数据库data总;
S6.3、在找到连续稳定的正常工况数据段d正常[i]的情况下,把d正常[i]的最后一组数据对应的时间点为初始点,按时间顺序对历史生产数据原始数据库data总的工况数据向后推进查找连续的非正常工况数据段d非正常[i];
S6.4、如果找到连续的非正常工况数据段d非正常[i],将d非正常[i]的第一组数据中的工艺参数x分量作为一个实际临界值估值V[j];j=j+1;
S6.5、i=i+1,循环执行步骤S6.1-S6.4,直至遍历所有连续的工况数据段。
4.根据权利要求3所述的针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法,其特征在于,所述连续稳定的正常工况数据段是指数据段中前后数据连续且相对稳定,没有严重大幅度跳跃数据,数据段中所有数据均符合正常工况的工艺要求,且数据段对应的时间跨度大于3分钟,连续稳定的正常工况数据段对应的时间跨度的下限值可根据行业数据经验进行调整;连续的非正常工况数据段是指数据段中前后数据没有时间断点,数据段中所有组数据均不符合正常工况的工艺要求,且数据段对应的时间跨度大于10秒,连续的非正常工况数据段对应的时间跨度的下限值可根据行业数据经验进行调整。
5.根据权利要求3所述的针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法,其特征在于,所述推进查找是指按时间前后顺序识别判断,前后数据不能有时间断点,且中间不能出现临时停工数据,一旦出现时间断点或出现临时停工数据则本数据段为无效数据。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011179659.XA CN112180886B (zh) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | 针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011179659.XA CN112180886B (zh) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | 针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112180886A true CN112180886A (zh) | 2021-01-05 |
CN112180886B CN112180886B (zh) | 2021-07-16 |
Family
ID=73917924
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011179659.XA Active CN112180886B (zh) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | 针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112180886B (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5451927B1 (ja) * | 2013-06-04 | 2014-03-26 | 株式会社PreFEED | 異常発生原因の特定システム、異常発生原因の特定方法、及び異常発生原因の特定プログラム |
CN103838202A (zh) * | 2012-11-27 | 2014-06-04 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 参数控制方法和参数控制系统 |
CN107967218A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-04-27 | 中原工学院 | 基于用户历史数据的工业软件现场测试中边界值测试方法 |
CN110489306A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-11-22 | 北京博睿宏远数据科技股份有限公司 | 一种报警阈值确定方法、装置、计算机设备及存储介质 |
TWI695327B (zh) * | 2018-12-11 | 2020-06-01 | 中華電信股份有限公司 | 管理預測模型的裝置及方法 |
-
2020
- 2020-10-29 CN CN202011179659.XA patent/CN112180886B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103838202A (zh) * | 2012-11-27 | 2014-06-04 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 参数控制方法和参数控制系统 |
JP5451927B1 (ja) * | 2013-06-04 | 2014-03-26 | 株式会社PreFEED | 異常発生原因の特定システム、異常発生原因の特定方法、及び異常発生原因の特定プログラム |
CN107967218A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-04-27 | 中原工学院 | 基于用户历史数据的工业软件现场测试中边界值测试方法 |
TWI695327B (zh) * | 2018-12-11 | 2020-06-01 | 中華電信股份有限公司 | 管理預測模型的裝置及方法 |
CN110489306A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-11-22 | 北京博睿宏远数据科技股份有限公司 | 一种报警阈值确定方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112180886B (zh) | 2021-07-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6141235B2 (ja) | 時系列データにおける異常を検出する方法 | |
CN107015875B (zh) | 一种电子整机贮存寿命评估方法及装置 | |
CN109522962B (zh) | 一种化工厂安全定量评估方法 | |
CN115358721B (zh) | 一种基于大数据的工程监理信息监管系统及方法 | |
CN112231133B (zh) | 一种数据修复处理方法、装置及电子设备 | |
CN110990788A (zh) | 一种基于三元维纳过程的轴承剩余寿命预测方法 | |
CN112683535A (zh) | 基于多阶段维纳过程的轴承寿命预测方法 | |
JP6190539B2 (ja) | ログ分析装置、ログ分析システム、ログ分析方法及びコンピュータプログラム | |
CN103198016A (zh) | 基于联合依赖概率建模的软件错误定位方法 | |
CN115800272A (zh) | 基于拓扑识别的电网故障分析方法、系统、终端及介质 | |
CN112180886B (zh) | 针对过程工业具体生产装置的工艺参数临界值的确定方法 | |
CN117451115B (zh) | 一种用于分拣输送系统的实时状态监测方法 | |
CN114020598A (zh) | 一种时间序列数据的异常检测方法、装置及设备 | |
CN111338310B (zh) | 一种工业过程稳态工况识别与分类方法 | |
CN109740766B (zh) | 一种工业设备维护服务规划方法 | |
JP2020166407A (ja) | モデル生成装置、異常発生予測装置、異常発生予測モデルの生成方法及び異常発生予測方法 | |
CN109446629A (zh) | 一种基于概率图模型的工业过程报警根源识别方法 | |
CN116383048A (zh) | 软件质量信息处理方法及装置 | |
CN113988173A (zh) | 基于定性趋势分析和五状态贝叶斯网络的故障诊断方法、系统、设备及存储介质 | |
CN112906914B (zh) | 轨道交通it设备故障分析方法、装置和电子设备 | |
CN111624985B (zh) | 燃气轮机控制系统传感器故障诊断方法 | |
CN114358723A (zh) | 一种基于孤立森林算法的工时数据处理方法及系统 | |
CN110309533B (zh) | 基于备件保障数据的正态型单元寿命分布参数估计方法 | |
US11757741B2 (en) | Demand prediction apparatus, demand prediction method and program for predicting a demand of a path on a network using selected trend patterns | |
CN103150254B (zh) | 基于状态依赖概率建模的软件错误定位方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |