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公开(公告)号：CN102663196A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210113107.8
申请日：2012-04-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实的汽车起重机吊装仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：新建工程并为新工程设定一个工程名；步骤2：建立起重机模型；步骤3：添加吊装物和障碍物；步骤4：设置吊装目标点；步骤5：通过键盘操作来实现吊装模拟操作，直到吊装物到达吊装目标点，吊装结束，保存从吊装起始点到吊装目标点的操作过程。吊装模型的建立采用自定义配置模式或基于工况查询并添加的模式。该基于虚拟现实的汽车起重机吊装仿真方法易于实施、能准确地模拟起重机吊装作业过程。
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公开(公告)号：CN102269973A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201110085227.7
申请日：2011-04-06
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种面向烧结烟气脱硫过程的塔顶温度模糊预测补偿控制方法，本发明针对烧结烟气脱硫过程中塔顶温度因系统时滞及外部扰动的影响而导致无法实现稳定控制的问题，首先通过传热机理，建立塔顶温度的预测模型，然后，以预测值与设定值的偏差作为输入，设计塔顶温度模糊预测补偿控制器，通过模规则对喷水量补偿。本发明将系统主要扰动引入预测模型中，并根据预测值与设定值的偏差计算出补偿值，不仅解决了扰动因素波动过大导致系统较低稳定性的问题，同时也较好解决了系统的时滞性问题。
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公开(公告)号：CN101158846A
公开(公告)日：2008-04-09
申请号：CN200710035706.1
申请日：2007-09-07
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种焦炉集气管压力智能解耦控制方法，包括以下步骤：检测各焦炉集气管压力；计算检测值和压力给定值的偏差及偏差变化率；各单管模糊控制器根据偏差和偏差变化率计算得到各单个输出的控制增量；分别用组内解耦控制器对控制增量进行组内解耦，得到控制增量的修正量；用组间智能解耦控制器对组内解耦控制器计算得到的控制修正量进行补偿，再转化为各分管蝶阀的开度增量的控制输出；蝶阀专家控制器将蝶阀开度增量转化为蝶阀的实际开度输出，在各分管的蝶阀上进行分配并修正。本发明利用模糊控制和专家控制相结合的技术设计了解耦算法，消除了焦炉集气管压力的耦合影响，实现了单座焦炉集气管压力的自动控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101067828A
公开(公告)日：2007-11-07
申请号：CN200710035104.6
申请日：2007-06-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种焦炉火道温度集成建模与软测量方法，本发明建立了基于线性回归和神经网络的集成测量模型。针对人工测量焦炉火道温度的迟滞性问题，本发明在分析焦炉生产工艺和火道温度相关因素后，选取有代表性的蓄热室作为测温点，间接实时测量焦炉火道温度。本发明针对两者的线性关系和非线性关系，分别构建了线性回归模型和神经网络模型。在此基础上，采用专家规则，建立了焦炉火道温度的集成测量模型。并在模型中融入了自适应算法。利用该模型，有效的解决了火道人工测温迟滞性问题，并实现了实时间接测量焦炉火道温度，达到了指导焦炭生产的目标。
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公开(公告)号：CN103048058B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210545522.0
申请日：2012-12-17
Applicant: 中南大学
IPC: G01K7/02
Abstract: 本发明公开了一种焦炉火道温度在线检测方法，步骤1：根据实测立火道温度和实测焦炉火道温度建立全局样本库；通过该6个蓄顶温度分别计算得到6个立火道温度；计算焦炉火道温度的初步预测值；步骤2：利用立火道温度和焦炉火道温度的初步预测值构建查询点，基于样本之间的相似度从全局样本库中选择与查询点相似度最大的多个样本建立动态局部样本库；步骤3：基于六元回归模型及所述的动态局部样本库，得到最终的焦炉火道温度值。该方法只需在少数典型蓄热室顶部安装测温热电偶，通过焦炉火道温度软测量模型实现焦炉火道温度的在线检测，具有测量结果准确、成本低，消除手工检测的滞后性等优点。
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公开(公告)号：CN103761423A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310752648.X
申请日：2013-12-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种基于PSO-ELM算法的热轧板材组织-性能预测方法，包括以下几个步骤：步骤1：获取影响热轧板材组织-性能的参数；步骤2：获取板材的冷却速率Rc；步骤3：按照步骤1获取的数据与步骤2获取的冷却速率对板材进行力学性能试验，获得板材的屈服强度、抗拉强度及延伸率的试验值；步骤4：建立基于ELM（极限学习机）的热轧板材组织-性能预测模型；步骤5：采用粒子群算法对步骤4建立的模型进行训练；步骤6：利用步骤5得到的预测模型对热轧板材组织-性能进行预测；本方法实现了热轧板材组织-性能的在线实时精确预测，解决了以往力学性能只能依靠机器设备检测的问题。
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公开(公告)号：CN103614498A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310698609.6
申请日：2013-12-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种高炉炉壁三维温度场重建方法及计算机监控系统，采集高炉炉底段、炉缸段、炉腹段的炉壁上测温点的温度，对所采集的温度数据进行数据清洗和数据补全的预处理，利用预处理后的温度数据，在炉壁横截面采用周期三次样条插值，在炉壁自下到上的轴向上采用自然三次样条插值建立炉壁内侧耐火砖中心和外侧冷却壁中心这两个面上的温度分布模型，最后在内侧耐火砖中心和外侧冷却壁中心这两个面之间采用线性插值建立整个高炉炉壁的三维温度场分布模型，并采用OpenGL实时显示高炉炉壁的温度分布状态。本发明有效地解决了高炉炉壁温度监测中的测温点数据存在异常、各测温点数据相互孤立、整体温度分布不直观的问题。
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