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公开(公告)号：CN114777920A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210198367.3
申请日：2022-03-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请公开了一种光谱检测光源功率优化方法和系统，该方法包括：分析不同的光功率对光谱检测的影响，获取受光功率影响最大的至少一个光谱信号指标；以光功率百分比为决策变量，根据所述至少一个光谱信号指标的优化指标设置多目标优化模型；基于所述多目标优化模型，运用多目标粒子群优化方式得到多个帕累托最优解；根据最优解选择策略，从所述多个帕累托最优解中选择所述至少一个光谱信号指标作为一个整体最优时对应的光源功率为最优功率。通过本申请解决了现有技术中难以保证光源功率选择的有效性的问题，从而提高了光源功率选择的有效性，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN114739960A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210272881.7
申请日：2022-03-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于荧光光谱的总氮快速检测方法、装置、设备及介质，方法为：步骤1，采用微型荧光光谱仪获取N个水样各自在消解过程中的混叠荧光光谱，并进行去噪处理；步骤2，采用独立成分分析法，对每个水样去噪处理后的混叠荧光光谱进行解混，得到水样中各种物质的荧光光谱以及其浓度系数；步骤3，根据所有水样的各种物质浓度系数和水样已知的总氮浓度，训练基于支持向量机回归模型的总氮快速在线检测模型；步骤4，对于总氮待检测的水样，按步骤1‑2相同的方法获取内部各种物质的浓度系数，然后输入至步骤3训练得到的总氮快速在线检测模型，输出得到待检测水样的总氮浓度。本发明对总氮检测速度更快且精度更高。
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公开(公告)号：CN114676626A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210227429.9
申请日：2022-03-08
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G16C20/70 , G16C20/30 , G06N20/00 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督的小样本总氮紫外光谱检测建模方法、系统及介质，方法为：针对训练集水样，获取时间上连续的总氮浓度参考值和消解过程中的紫外光谱数据；基于紫外光谱数据，利用谱聚类构成训练集水样间的空间及时间关系网络，进而建立时空关系网络；基于总氮浓度参数值、紫外光谱数据及时空关系网络，构建基于弱监督的机器学习目标损失函数，并优化求解得到权重矩阵；使用权重矩阵对训练集水样的总氮浓度参考值修正，并将所得修正值作为训练集水样的总氮浓度标签值；以训练集水样的紫外光谱数据和总氮浓度标签值分别作为输入和输出数据，训练总氮光谱快速检测模型。本发明可以修正总氮浓度参考值，从而建立精准的总氮光谱检测模型。
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公开(公告)号：CN114646217A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210437886.0
申请日：2022-04-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种焙烧炉云边协同智能控制方法与系统，包括：当云端检测到焙烧炉的组分预报值发生变化时，基于焙烧炉内的反应机理计算当前组分预报值所需的进料速度值，并将进料速度值下发至焙烧炉的边缘端控制器；边缘端控制器基于接收到的进料速度值，控制当前组分预报值对应的进料速度；同时，边缘端控制器根据当前的温度趋势和当前温度相对于温度设定值的温度偏差，对当前进料速度进行微调。本发明实现了云端机理模型和边缘端数据模型的有机融合，解决了由于进料组分波动导致的焙烧温度大波动的问题，提供了对焙烧过程温度控制的稳定性，保障焙烧过程安全平稳运行。
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公开(公告)号：CN114507881A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210277803.6
申请日：2022-03-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种锌电解过程电解液温度无模型自学习稳定控制方法，属于化学技术领域，具体包括：建立Q学习算法对应的环境交互模型、奖励机制和Q表，设定电解液温度需要控制的目标区间，并初始化Q表更新需要的参数；定义锌电解过程电解液的状态空间与动作空间；定义Q表，横轴表示可选动作，纵轴表示状态空间的种类；根据智能体与环境交互模型的交互产生的数据更新Q表；根据更新完的Q表，得到锌电解过程电解液温度对应的稳定控制模型，并根据稳定控制模型输出当前电解液状态对应的最优冷却塔风机频率。通过本公开的方案，自动保障锌电解液的温度始终处于工艺的要求范围内，提升锌电解工艺生产的控制效率、适应性和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111443724B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010312798.9
申请日：2020-04-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自抗扰混合切换控制的四旋翼无人机的控制方法，步骤1,输入的位置指令x、y与四旋翼无人机传感器反馈的实际位置xd、yd做差经过坐标系转换和PD控制器得到四旋翼无人机滚转角和俯仰角θ的输入量，计算滚转角和俯仰角θ，步骤2，将计算得到滚转角的输入姿态控制器中；步骤3，将计算得到俯仰角θ的输入姿态控制器中；步骤4，将姿态指令偏航角ψ的输入姿态控制器中；步骤5，将位置高度指令z的输入位置控制器中，通过姿态控制器和位置控制器对所述四旋翼无人机进行飞行控制。
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公开(公告)号：CN113275546A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110562776.2
申请日：2021-05-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种铸锭脱模装置，包括行车和安装在行车横梁上的行车起吊机，所述行车起吊机用于起吊铸锭，所述行车的支撑柱上安装有可沿垂直方向移动且沿水平方向伸缩的机械臂，所述机械臂的活动端上安装有冲击锤，所述机械臂用于调整冲击锤的工作位置与铸锭位置相匹配。本发明使用方便，行铸锭脱模作业能大大节省人力，并能提高生产效率。
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公开(公告)号：CN113215623A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110558095.9
申请日：2021-05-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种电解槽自动排淤泥装置，包括有抽泥器、往复循环机构和移动台，所述往复循环机构水平安装在电解槽内，并且设置在淤泥层的上方；所述移动台安装在往复循环机构的活动端上，所述往复循环机构带动移动台在淤泥层的上方循环移动；所述移动台的底部固定有硬管，所述硬管的一端插入所述淤泥层中，所述硬管的另一端通过软管与抽泥器连接。本发明可以自动感应淤泥厚度，实现自动移动抽淤泥，并且排淤泥时无需移除上方极板和停止生产，提高了企业的生产效率。
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公开(公告)号：CN113111958A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110443739.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01N21/359 , G01N21/31
Abstract: 本发明属于光谱检测与光谱仪模型传递领域，提供了一种基于CNN‑SVR模型和迁移学习的光谱模型传递方法。该方法包括：获取光谱数据并进行预处理，将处理后的数据分为训练集和测试集，构建主仪器CNN‑SVR模型，将主仪器训练集输入模型进行训练并优化获得最优的主仪器CNN‑SVR模型及其超参数；将上述模型迁移至从仪器上并冻结CNN网络超参数值，输入从仪器训练集对SVR参数训练微调，获得基于CNN‑SVR网络的迁移模型，将从仪器测试集输入迁移模型进行模型传递性能预测。本发明能自动提取高维波长变量的本质特征，且适合于小样本光谱预测，利用迁移学习的特点，实现了光谱模型在不同光谱仪器间的传递。
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公开(公告)号：CN112947569A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110258315.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于预设性能四旋翼无人机视觉伺服目标跟踪控制方法，包括：步骤1，通过四旋翼无人机的机载相机获取目标特征点的空间图像坐标和目标特征点的图像平面坐标，获得四旋翼无人机机载相机焦距，计算目标特征点的图像特征和目标特征点的雅可比矩阵，将多个目标特征点的图像特征构成图像特征向量，将多个目标特征点的雅可比矩阵构成叠加阵，获取机载相机的速度。本发明从四旋翼无人机机载相机的视角约束出发，对目标跟踪时的动态和稳态性能进行定量设计，引入预设性能函数，使得特征误差满足相应的预设性能约束，保证图像特征误差渐进稳定和目标特征的跟踪误差能收敛到预先设定的任意小的区域，实现四旋翼无人机对运动目标的跟踪控制。
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