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公开(公告)号：CN110854875B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201911254488.X
申请日：2019-12-10
Applicant: 中南大学
IPC: H02J3/18
Abstract: 本发明公开了一种牵引供电系统无功补偿优化调节方法，针对电气化铁路供电系统的单相供电给三相电网造成功率不平衡时无功补偿的优化调节。本发明主要包括复合PI滞环控制、优化方向感知和无功提前感知三个部分，优化方向感知主要确定无功补偿的修正方向；无功提前感知针对历史无功补偿的数据的变化特征和当前数据，感知未来无功变化趋势；复合PI滞环控制在定相位角的基础上根据线电流差和未来无功动态的感知结果对补偿结果进行优化调节。与传统的固定无功相位角补偿方式不同，本发明不仅进行无功提前感知，而且在无功功率相位角变化时，可以及时感知并修正补偿，无功补偿结果更加灵活准确。
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公开(公告)号：CN110738271B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201911005613.3
申请日：2019-10-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种锌浮选过程精矿品位预测方法，包括了以下步骤：首先通过浮选过程图像采集处理系统采集锌浮选过程图像特征数据以及对应的精矿品位数据，并对采集的数据进行预处理；根据预处理后的锌浮选图像特征数据以及精矿品位数据，组成样本空间，然后根据精矿品位的高低划分五个独立的子样本空间并分别做时间差分；采用KPCA对特征进行相关分析,提取贡献率高特征作为关键泡沫特征；基于关键特征样本训练LSSVM，建立图像特征与精矿品位之间的关系；使用改进菌群算法求解预测模型，寻优LSSVM的惩罚因子ξ和核宽度σ两个参数；本方法可直接在计算机上编程实现，成本低，精度高，时效好，对指导现场生产具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110918266B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201911254484.1
申请日：2019-12-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种提升浮选泡沫质量的控制装置及方法。控制装置由控制器、空气调节阀门、矿料调节阀门、电动机驱动器、电动机、工业摄像头和搅拌叶轮组成，泡沫指矿浆和空气经过搅拌叶轮进行混合并上升到液体表面形成浮选泡沫层，矿料的输送速度和进气速度分别由矿料调节阀门和空气调节阀门控制，其中搅拌叶轮的转速由电动机驱动器控制电机进行调节。矿料指矿物和浮选药剂的水化混合物。本发明通过工业摄像头采集表层泡沫的图像，送入控制器分析泡沫的特征并根据试验采集的数据库利用基于最小二乘的最优解匹配算法计算控制输出控制电动机驱动器及电动机的转速、空气调节阀门和矿料调节阀门的开度，从而获得质量更加优良的浮选泡沫。
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公开(公告)号：CN111709942A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010602623.1
申请日：2020-06-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理度优化的锌浮选加药量预测控制方法，包括以下步骤：首先提取泡沫图像特征，包括粗选泡沫图象的熵值、能量、逆差矩、泡沫尺寸和泡沫颜色特征以及精选泡沫图象的纹理特征，根据精选泡沫图象纹理参数和精矿品位关系定义纹理复杂度；其次利用提取到的特征参数，采用神经网络构建精选泡沫纹理复杂度预测模型，最后根据精选泡沫纹理复杂度预测值和期望的最佳值的差值平方为目标函数，采用寻优方法计算出药剂量调整值，完成加药控制。本发明结合了精选和粗选泡沫状态特征，使控制结果更加优良，提高了矿物的回收效率，降低了药剂消耗。
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公开(公告)号：CN110738271A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911005613.3
申请日：2019-10-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种锌浮选过程精矿品位预测方法，包括了以下步骤：首先通过浮选过程图像采集处理系统采集锌浮选过程图像特征数据以及对应的精矿品位数据，并对采集的数据进行预处理；根据预处理后的锌浮选图像特征数据以及精矿品位数据，组成样本空间，然后根据精矿品位的高低划分五个独立的子样本空间并分别做时间差分；采用KPCA对特征进行相关分析,提取贡献率高特征作为关键泡沫特征；基于关键特征样本训练LSSVM，建立图像特征与精矿品位之间的关系；使用改进菌群算法求解预测模型，寻优LSSVM的惩罚因子ξ和核宽度σ两个参数；本方法可直接在计算机上编程实现，成本低，精度高，时效好，对指导现场生产具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110728676B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201911005639.8
申请日：2019-10-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于滑动窗口算法的纹理特征度量方法，在泡泡浮选领域，本发明提出一种基于滑动窗口算法的纹理特征度量方法，此方法基于现场设置的数字图像采集系统提取泡泡图像，提出了颗粒区域的概念，并运用滑动窗口算法对泡泡表面的颗粒区域进行准确提取，将所提取的颗粒区域按中心点位置进行分级，继而对颗粒区域之间的密集程度进行度量，定义了纹理特征颗粒密集度，用以反映整幅图像的纹理特征。有效弥补了传统的纹理特征提取方法没有考虑泡泡表面颗粒的缺陷，从而可以更准确的判断工况并有效指导加药。
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公开(公告)号：CN110288591A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910586969.4
申请日：2019-07-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的自适应多种群遗传算法的锌浮选工况判别方法，应用于泡沫浮选工艺中，通过实时获取的泡沫图像特征数据集作为初期训练种群，加入有经验工人的选择，并且在此基础上，考虑到人工选择的主观性、受环境的影响度，加入主观因子系数，即主观判断可偏移区间，再次评估，判断当前选择是否在其误差允许范围内，由此将人为主观影响控制到一定范围。在整个过程中，实时反馈当前优良工况，用实时返回的工况进行种群调整，实现对最优解的实时的刷新，降低不同原矿堆品位值变化的影响，以此达到最后对品位值与回收率的有效控制。
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