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公开(公告)号：CN114733617B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210231605.6
申请日：2022-03-10
Applicant: 中南大学 , 长沙矿冶研究院有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种磨矿分级过程的NMPC‑PI控制方法和系统，通过确定磨矿分级过程控制的被控变量与控制变量，建立磨矿分级过程的非线性状态空间模型，对模型中的未知状态进行估计，获得状态变量估计值，从非线性状态空间模型中提取NMPC控制器的预测模型，并将状态变量估计值作为NMPC控制器进行预测的初始条件，结合优化性能指标对被控变量进行优化控制，以及在控制回路中加入PI控制，利用NMPC与PI的线性切换组合控制泵池补加水将泵池液位维持在安全范围内，解决了现有磨矿分级过程控制效果不佳的技术问题，能对泵池液位进行精准控制，同时减少了算法计算量，且本发明可保证生产安全，减少能耗，提高磨矿产量、稳定产品细度。
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公开(公告)号：CN109117495B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201810649545.3
申请日：2018-06-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒数据协调方法、装置及存储介质。所述方法包括获取氧化铝生产蒸发过程中各测量变量的数据，基于所述各测量变量的数据的鲁棒估计函数建立分层鲁棒数据协调模型；基于所述分层鲁棒数据协调模型对所述各测量变量的数据进行处理，获取第一协调结果。该方法获得的第一协调结果在存在显著误差且大小不确定时，协调结果准确。所述装置包括显示器、处理器以及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法的步骤。所述存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
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公开(公告)号：CN114677407A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210244206.3
申请日：2022-03-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/223 , G06T7/73 , G06V10/75 , G06V10/62 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06T5/50 , G06T3/40
Abstract: 本发明涉及泡沫浮选自动化领域，公开了一种面向嵌入式系统的浮选泡沫流速提取方法。本发明采用一种自适应宏块大小的快速宏块匹配算法初步得到泡沫流速，通过卡尔曼滤波和滑动窗口技术得到流速提取结果。通过拆解匹配算法，分析消耗算法时间的主要因素，采用降采样、自适应宏块大小和离散傅里叶逆变换等方式，加快算法速度，以满足嵌入式系统实时性要求。采用卡尔曼滤波和滑动窗口技术，结合历史数据，克服由于给矿不稳定等因素带来的泡沫瞬时流速的较大波动性，使得流速提取结果更加符合人眼观测的流速情况。
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公开(公告)号：CN112396590A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011337271.8
申请日：2020-11-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种半自磨入磨矿石块度检测方法、设备及介质，方法为：采集矿石图像并对图像中的矿石进行含泥量检测；对得到的图像进行矿石边缘线增强预处理；基于矿石含泥量，使用可变结构元对图像进行形态学处理；对得到的图像进行两次分水岭分割，依次提取图像中不同块度范围的矿石子区域，计算每个矿石子区域对应块度范围的矿石占比；通过对若干已知各块度范围矿石占比的图像样本，按照上述步骤计算图像样本中各块度范围矿石的占比，建立数据矫正模型；对于块度待检测的矿石，计算各块度范围矿石的占比，并利用数据矫正模型进行矫正，实时得到各块度范围内矫正后的占比。本发明可提高矿石块度检测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109508753A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811586093.5
申请日：2018-12-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开一种矿物浮选过程指标的在线预测方法，首先基于关联K近邻(KNN)对样本缺失数据进行插补，再利用皮尔逊相关系数和显著性检验的方法进行特征筛选；然后建立基于时滞反馈网络(NARX)的浮选品位预测子模型，并将浮选机理和数据分析相结合，共同决定网络的时滞和反馈阶次；最后，以NARX为基学习器，支持向量回归(SVR)为次级学习器，建立基于NARX和SVR的stacking集成学习浮选品位预测模型。本发明用于铝土矿实际生产过程精矿品位和尾矿品位的预测，均方根相对误差分别为4.41％和5.19％，平均相对误差分别为3.62％和4.08％。
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公开(公告)号：CN105259790B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510784030.0
申请日：2015-11-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种氧化铝生产蒸发过程多参数数据时间配准方法，本发明首先随机生成长度等于设备单元数的整数序列作为时基序列；对某参数采集不同时间在各单元的数据构成原始数据时空矩阵；时基序列乘以采样周期为物流在每一单元的停留时间，据此对原始数据阵中不同单元的数据初步配准形成初配数据时空矩阵；随机产生多个时基序列作为遗传算法的种群，计算不同时基序列下初配数据时空阵中前后单元数据的关联度，得关联度最大时的时基序列，实现该参数的时间配准。对配准前后的数据采用相同的模型结构进行建模和预测验证，配准后模型准确性可提高34.4％，很好的解决了一般配准算法准确率低、速度慢的问题，对整个蒸发过程的参数匹配和优化控制具有重要意义。
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公开(公告)号：CN106874568A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710035831.6
申请日：2017-01-17
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种球磨过程的物料粒径分布预测方法，包括：基于物料的破碎分布函数、连续破碎速率函数以及停留时间分布函数，获得连续磨矿的物料粒径分布预测模型；基于所述物料粒径分布预测函数，获得预测的物料粒径分布与实际的物料粒径分布之间的预测误差；以及设置调整阈值和多个误差区间，基于一定时间内所述预测误差出现在不同误差区间的概率与调整阈值的关系，相应调整所述预测模型。本发明为指导球磨生产、实现球磨过程优化控制与节能降耗创造条件。
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公开(公告)号：CN105429725A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510788019.1
申请日：2015-11-17
Applicant: 中南大学
IPC: H04J3/06
CPC classification number: H04J3/0667 , H04J3/0644
Abstract: 本发明提供一种基于SOPC组网的亚微秒级时钟同步方法，所述时钟同步方法包括：远程基准主父时钟与来自外部GPS时钟或北斗系统时钟的世界协调时UTC进行同步；本地一级PTP域各节点通过支持透明时钟功能的网络交换设备与远程基准主父时钟进行同步；每个基于Zynq平台的从时钟设备支持IEEE1588v2协议以及千兆以太网，接收来本级网络的最优主时钟进行时间同步和频率同步；下级PTP域通过边界时钟与主父时钟同步时，经由上级主时钟进行时钟同步，本级PTP域掌握自主时钟同步控制权期间，通过最佳主时钟算法选出最佳主时钟作为本级网络的主时钟。本发明还同时提供一种采用时钟同步方法的基于SOPC组网的亚微秒级时钟同步系统。
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公开(公告)号：CN105271335A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510784242.9
申请日：2015-11-16
Applicant: 中南大学
IPC: C01F7/06
Abstract: 一种氧化铝双流法溶出过程入口矿浆与碱液配比优化方法，本发明针对氧化铝溶出过程复杂，生产给入矿浆和所需碱液配比依靠人工经验设定，能耗高、技术指标不稳定的问题，建立了一水硬铝石溶出过程反应动力学与物料平衡的氧化铝溶出率计算模型；建立了以溶出过程生产原料和能耗总成本为优化目标，以工艺参数、技术指标及其计算模型为约束的矿浆和碱液配比优化模型；采用状态转移算法求解获得矿浆和碱液的最优配比。采用实际生产数据进行验证，优化后，在保证期望技术指标的情况下，生产投入的矿浆流量增加了1.5％-3％，碱液用量减少了0.5％-1.5％，新蒸汽用量减少了10％以上，生产成本降低了0.5％-1.3％，达到节能降耗的目的。
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