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公开(公告)号：CN113377072A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110706355.2
申请日：2021-06-24
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于即时学习的稀土萃取过程药剂量优化设定方法。该方法包括：针对由于机理模型和实际萃取过程不匹配等原因，导致机理模型得到的药剂量设定值并不是最优工作点的问题，首先建立以综合经济效益最大为目标的稀土萃取过程的优化模型，并利用数据驱动方法，对模型的关键参数进行预测；然后，运用智能优化算法进行最优药剂量求解，得到理论最优药剂量；最后，运用即时学习的思想，在理论最优药剂量附近进行局部在线建模，并对该局部模型进行优化求解得到最优的药剂量补偿值，即新的稀土萃取过程药剂量优化设定，如果经济效益增量大于设定阈值，则将该设定值施加到实际生产中，不断迭代该算法，既保证了萃取过程稳定性，又可进一步提高稀土萃取生产的效率和经济效益。
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公开(公告)号：CN113359512A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110715107.4
申请日：2021-06-26
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提供一种稀土萃取分离过程组分含量数字孪生特征分析方法，包括稀土萃取过程车间设备装置、稀土萃取过程仿真平台和稀土萃取过程组分含量数字孪生系统，该系统可通过对现场数据的获取及存储，实现对稀土萃取分离过程的模拟，采用PCA分析的多分支神经网络特征选择方法，建立萃取过程组分含量数字孪生模型，通过数字孪生系统，可对萃取分离过程中电机、计量泵，液位计，流量计等设备进行故障分析及预报，实现稀土萃取过程整个生产状态的监控及分析，通过该数字孪生系统，可实现稀土萃取分离过程整个生产周期的仿真及生产过程中相应的干扰因素的预测及影响。
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公开(公告)号：CN113130014A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110440712.5
申请日：2021-04-23
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多分支神经网络的稀土萃取模拟方法及系统，方法包括：获取稀土原始数据集并进行预处理，得到处理后的数据集；将处理后的数据集划分为训练集和测试集；根据训练集构建多分支神经网络模型；构建多分支神经网络模型的各个分支对应的独立损失优化函数；对各个分支对应的独立损失优化函数进行训练，当各个分支的独立损失优化函数均收敛到设定阈值时，停止训练，获得训练后的多分支神经网络模型；利用测试集对所述训练后的多分支神经网络模型进行模拟，当模拟精度达到设定精度时，停止模拟，获得最终的多分支神经网络模型；利用最终的多分支神经网络模型进行稀土萃取模拟。本发明提高了稀土萃取模拟的预测精度和准确性。
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公开(公告)号：CN113126501A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110440337.4
申请日：2021-04-23
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种稀土萃取过程预测控制方法及系统，方法包括：以稀土萃取过程中的萃取剂、料液和酸液流量为输入，以水相和有机相中的浓度为状态，以难萃和易萃稀土元素组分含量为输出，构建稀土萃取空间模型；将稀土萃取输出空间模型进行离散化处理，获得状态空间增量模型；基于状态空间增量模型构建预测控制输出模型；基于预测控制输出模型构建优化描述问题；对优化描述问题进行求解，获得最优解；基于最优解确定控制量，控制稀土萃取过程。本发明采用模型预测控制MPC方法对状态空间增量模型进行处理，因MPC对模型要求低，适用于多变量对象，所以能够提高稀土萃取过程的生产效率和准确性，还能够克服资源消耗大、产品质量不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN111815618A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010708783.4
申请日：2020-07-22
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序特征的稀土元素组分含量动态监测方法及系统，所述监测方法，利用图像信息采集装置定时采集待监测的稀土溶液的时序图像；在混合颜色空间通过主成分分析方法对时序图像提取时序特征；判断时序图像的时序特征值是否位于混合颜色空间的期望区间，得到判断结果；若所述判断结果表示否，则在HSV颜色空间下，计算时序图像与样本数据集中样本图像的直方图相交距离，根据直方图相交距离较大的样本图像对应的组分含量确定所述时序图像对应的稀土元素组分含量；否则直接等待进行下一个采样时间点的时序图像的采集，无需在每次采集时均需要根据时序图像计算组分含量，减少了计算量和计算时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114743060B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210388912.5
申请日：2022-04-13
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种稀土元素组分含量预测方法和系统，属于稀土元素分析技术领域，包括以下步骤：构建历史数据库；历史数据库中包括若干条不同工况下的历史稀土溶液图像颜色特征和对应的历史稀土元素组分含量；获取目标稀土溶液图像颜色特征；从历史数据库中选取与目标稀土溶液图像颜色特征灰色关联度符合预设规则的若干条历史稀土溶液图像颜色特征作为学习集；采用最小二乘支持向量机建立元素组分含量预测模型，以学习集中的历史稀土溶液图像颜色特征作为模型的输入，以对应的历史稀土元素组分含量为模型的目标输出；将目标稀土溶液图像颜色特征输入元素组分含量预测模型中，得到目标稀土元素组分含量。
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公开(公告)号：CN113777925B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111067887.2
申请日：2021-09-13
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开一种稀土萃取组分含量确定方法及系统，利用改进的标准差分进化算法对优化目标函数求解，将求解后的实际能效分离系数分别代入符合实际工况的洗涤段水相中各组分含量确定模型和萃取段有机相中各组分含量确定模型，分别获得洗涤段有机相中各组分含量和萃取段水相中各组分含量，使得计算得到的各组分含量更加接近实际工厂检测得到的各级组分含量，对新工艺开发、现有稀土萃取过程工艺流程重组和工艺参数再优化提供重要参考，具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN116912581A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310880187.8
申请日：2023-07-18
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开了一种稀土萃取分离过程中镨/钕元素组分含量预测方法及系统，涉及稀土组分含量预测领域，方法包括：对多幅稀土元素溶液图像进行图像处理得到HSV颜色空间特征、YUV颜色空间特征和纹理特征；对上述特征及现场萃取级数进行特征选择得到混合特征；采用多个数学模型分别在HSV颜色空间特征数据集、HSV颜色空间特征+YUV颜色空间特征数据集和混合特征数据集上进行数据集对比确定最佳数据集；以最佳数据集为输入，以镨/钕元素的组分含量为输出，对基于多残差注意力块的一维卷积软测量模型的网络结构参数进行优化，得到最优模型，并采用最优模型进行稀土组分含量预测。本发明具有成本低、精确度高、泛化能力强等特点。
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公开(公告)号：CN113359512B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110715107.4
申请日：2021-06-26
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提供一种稀土萃取分离过程组分含量数字孪生特征分析方法，包括稀土萃取过程车间设备装置、稀土萃取过程仿真平台和稀土萃取过程组分含量数字孪生系统，该系统可通过对现场数据的获取及存储，实现对稀土萃取分离过程的模拟，采用PCA分析的多分支神经网络特征选择方法，建立萃取过程组分含量数字孪生模型，通过数字孪生系统，可对萃取分离过程中电机、计量泵，液位计，流量计等设备进行故障分析及预报，实现稀土萃取过程整个生产状态的监控及分析，通过该数字孪生系统，可实现稀土萃取分离过程整个生产周期的仿真及生产过程中相应的干扰因素的预测及影响。
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公开(公告)号：CN114999581A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210659488.3
申请日：2022-06-13
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明涉及一种稀土萃取分离过程的时滞辨识方法和系统。本发明在基于多种稀土元素组分含量和多种过程变量生成参考序列和比较序列后，再对参考序列和比较序列进行预处理，以确定灰色关联度；接着，基于灰色关联度确定与参考序列相关度最高的比较序列，将这一比较序列作为过程变量构成原始数据矩阵；然后，基于获取的时滞序列、时基序列和原始数据矩阵构造时效关联数据矩阵，以生成时效关联分析矩阵；最后，利用矩阵H∞范数定量描述时效关联分析矩阵的特性，以确定与最大的H∞范数对应的时滞序列为待求的多重时滞，基于这一多重时滞进行萃取分离稀土的控制，进而能够在填补稀土萃取分离领域中时滞辨识空白的同时，显著提高所萃取稀土的质量。
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