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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利一种精轧全流程分布式运行性能评估及非优原因追溯方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114048592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111243600.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种精轧全流程分布式运行性能评估及非优原因追溯方法是由张传放;彭开香;董洁;马亮;张学艺设计研发完成，并于2021-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种精轧全流程分布式运行性能评估及非优原因追溯方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种精轧全流程分布式运行性能评估及非优原因追溯方法，包括：获取以往精轧全流程中留存的历史样本数据；将精轧全流程划分成上游、中游和下游三个子系统，在各子系统内部分别描述过程变量与关键性能指标间的相互依赖关系，去除冗余变量，保留相关变量，得到各子系统变量优选集；构建各子系统的能够分析过程非线性和动态性的运行性能评估模型并基于各子系统的变量优选集进行训练；对各子系统的运行性能进行评估，将各子系统的评估结果进行信息融合，实现全局运行性能评估，当过程处于非优时，对非优原因追溯。本发明可及时、准确地对生产过程的运行性能进行有效监控和判断。

本发明授权一种精轧全流程分布式运行性能评估及非优原因追溯方法在权利要求书中公布了：1.一种精轧全流程分布式运行性能评估及非优原因追溯方法，其特征在于，所述精轧全流程分布式运行性能评估及非优原因追溯方法包括：获取以往精轧全流程中留存的历史样本数据，建立历史样本数据库；其中，所述历史样本数据包括精轧全流程中的多个过程变量和关键性能指标；将精轧全流程划分成上游、中游和下游三个子系统，并根据历史样本数据所属的子系统，在各子系统内部分别描述过程变量与关键性能指标之间的相互依赖关系，去除冗余变量，保留相关变量，得到各子系统所对应的变量优选集；分别构建各子系统的能够分析过程非线性和动态性的运行性能评估模型；并基于各子系统的变量优选集，分别对各子系统的运行性能评估模型进行训练；基于各子系统的运行性能评估模型，分别对各子系统的运行性能进行评估；将各子系统的运行性能评估结果进行信息融合，实现全局运行性能评估，当生产过程处于非优时，对非优原因进行追溯，以确定当前的非优变量；所述根据历史样本数据所属的子系统，在各子系统内部分别描述过程变量与关键性能指标之间的相互依赖关系，去除冗余变量，保留相关变量，得到各子系统所对应的变量优选集，包括：根据历史样本数据所属的子系统，将所述历史样本数据中的过程变量和关键性能指标分别划分为不同的子系统数据集：X＝[X上,X中,X下]，Y＝[Y上,Y中,Y下]；其中，X表示过程变量数据集，X上表示属于上游子系统的过程变量组成的数据集，X中表示属于中游子系统的过程变量组成的数据集，X下表示属于下游子系统的过程变量组成的数据集；Y表示关键性能指标数据集，Y上表示属于上游子系统的关键性能指标组成的数据集，Y中表示属于中游子系统的关键性能指标组成的数据集，Y下表示属于下游子系统的关键性能指标组成的数据集；在各子系统内部分别计算过程变量与关键性能指标的最大相关和最小冗余，并构建联合度量指标如下： 式中，MICxi,xj表示变量xi与xj的最大信息系数；根据联合度量指标筛选出XB中与相应的关键性能指标最大相关且彼此之间最小冗余的过程变量，得到各子系统所对应的变量优选集所述分别构建各子系统的能够分析过程非线性和动态性的运行性能评估模型；并基于各子系统的变量优选集，分别对各子系统的运行性能评估模型进行训练，包括：将映射到高维特征空间，提取高维特征利用和YB训练输出相关共同趋势分析OCTA模型： 式中，SB和TB表示B子系统中和YB的非平稳趋势；A和C为和YB的负载矩阵，和表示和YB的平稳残差，D和E表示和YB的投影矩阵、AT和CT表示A和C的转置；得到OCTA模型的优化函数，如下： 式中，fBA,C,D,E表示B子系统的参数优化函数，I表示单位矩阵；构建各子系统关键性能指标相关指标和关键性能指标无关指标SPEB如下： 式中，揭示了过程变量和关键性能指标之间非平稳的共同趋势；SPEB用于分析过程变量的平稳平衡关系；表示新样本点的得分向量，为的转置，∧表示过程变量的协方差矩阵，表示新样本点的优选变量，表示的高维特征，为的转置，为SB的转置，Knew为新样本点的核函数矩阵，K0为初始核函数矩阵；所述当生产过程处于非优时，对非优原因进行追溯，包括：当评估结果非优时，构造非优数据与最优数据间的差异指数difi来追溯非优变量： 式中，K表示优等数据的样本数，差异指数difi越大，对应的变量为非优变量的概率越大；xB,i表示B子系统样本点的第i个变量，表示优等数据中第k各个样本点的第i个变量。

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