一种溶液中多金属离子浓度检测方法

    公开(公告)号:CN110031413B

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN201910351847.7

    申请日:2019-04-28

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种溶液中多金属离子浓度检测方法,执行如下:计算待测溶液中每种离子在原始波长区间内每个波长对应的吸光度系数,并构建待测溶液的目标波长区间;获取待测溶液吸光度的比值光谱导数信息,将一种离子M的标准溶液作为除数因子对待测溶液的吸光光谱进行比值光谱导数处理得到吸光度的比值光谱导数信息;然后,在目标波长区间内采用卡尔曼滤波分光光度法计算出待测溶液中剩余离子的浓度,再基于剩余离子的浓度计算出作为除数因子的离子M的离子浓度。本发明具有速度快、使用简单、高灵敏度,不需要对离子进行预分离则可以同时检测多金属离子的浓度,易实现自动化,适合用于溶液中多金属离子同时检测。

    一种光谱信号去噪方法及其系统

    公开(公告)号:CN110503060A

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201910799614.3

    申请日:2019-08-28

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种光谱信号去噪方法及其系统,其中,将一维离散光谱信号进行奇异值分解,再将每一奇异值重构求得的信号分量进行快速傅里叶变换,获取每个奇异值分量信号快速傅里叶变换结果中振幅最大所对应的频率值,再按照奇异值递减方式对相应分量信号频率值进行一阶滞后差分,得到主频差分谱,最后设定差分阈值选择主频差分谱中第一个不小于差分阈值的位置作为奇异值有效阶次,将其余奇异值置零,利用奇异值分解的逆过程得到重构矩阵,再经过反演得到降噪后信号。本发明通过上述方法可以准确地选择出奇异值阶次重构信号,提高去噪效果。

    一种用于流体喷射阀的变功率温控系统及控制方法

    公开(公告)号:CN107621837A

    公开(公告)日:2018-01-23

    申请号:CN201710281324.0

    申请日:2017-04-26

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于流体喷射阀的变功率温控系统及控制方法,包含温度传感器、单片机、温度显示模块,PWM波形处理模块,加热装置,被加热物体即点胶阀主体。其中,温度传感器用于检测流体腔的实时温度;单片机用于处理温度传感器的温度数据,并与设定温度比较,经PID处理,输出频率一定,占空比可调的PWM波;PWM波形处理模块用于将单片机输出的低电压放大至高电压施加于加热装置。本发明结构简单,使用方便,能根据胶液腔当前温度自动调整输出PWM的占空比,改变加热装置功率,使得温度控制精确。

    压电陶瓷驱动点胶阀
    74.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105499072A

    公开(公告)日:2016-04-20

    申请号:CN201610036271.1

    申请日:2016-01-20

    Applicant: 中南大学

    CPC classification number: B05C5/0225 B05C5/001

    Abstract: 本发明公开了一种压电陶瓷驱动点胶阀,包括基座、柔性放大臂、喷嘴和用于与喷嘴配合挤压喷射胶液的喷针,柔性放大臂和喷嘴安装于基座上,基座上设有用于驱动柔性放大臂上下摆动运动的压电陶瓷驱动装置,喷针独立的滑动装设于基座上,柔性放大臂上设有在柔性放大臂向下摆动时撞击喷针并使喷针向一端滑动挤压喷射胶液的撞针,压电陶瓷驱动点胶阀还包括迫使喷针向另一端滑动复位的弹性复位机构。本发明具有结构简单、响应迅速、导向性好、动态特性好、运动平稳、密封性好、使用寿命长等优点。

    基于压电陶瓷驱动和柔性放大臂的点胶阀

    公开(公告)号:CN102935416A

    公开(公告)日:2013-02-20

    申请号:CN201210495209.0

    申请日:2012-11-28

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于压电陶瓷驱动和柔性放大臂的点胶阀,包括胶液通道部分(14)、喷嘴部分(16)和喷针(9),所述的喷嘴部分(16)、胶液通道部分(14)和喷针(9)安装在基座(1)的一端,柔性放大臂(8)的一端与至少一个压电陶瓷致动器对接并安装在所述的基座(1)的另一端,所述的柔性放大臂(8)的另一端与所述的喷针(9)连接。该点胶阀结构简单紧凑,拆装方便,喷针的响应速度快,可以实现高粘度、高频率和高精度的胶液喷射,适于工业化生产,可以代替现有的气动驱动喷胶系统,特别适用于微电子芯片的封装中的点胶技术。

    基于超磁致伸缩驱动的高速机床热误差补偿装置

    公开(公告)号:CN102218679A

    公开(公告)日:2011-10-19

    申请号:CN201110128868.6

    申请日:2011-05-18

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于超磁致伸缩驱动的高速机床热误差补偿装置,超磁棒(8)与线圈(9)同轴心安装在外壳(10)内并用端盖(5)和螺钉(6)固定,所述端盖(5)和所述的外壳(10)均为导磁材料,与所述的超磁棒(8)共同构成闭合磁路,导杆(4)一端与所述的超磁棒(8)对接且在所述的导杆(4)与所述的端盖(5)之间设有弹簧(7),所述的导杆(4)的另一端通过销钉(3)连接到滑块(2)上,所述的滑块(2)滑动安装在导轨(1)上,车床通用刀具安装在所述的滑块(2)上。本装置具有快速动态响应特性,并且可采用闭环反馈环节进一步提高加工精度,是一种高精度、高频响误差补偿的基于超磁致伸缩驱动的高速机床热误差补偿装置。

    基于云边协同字典学习的复杂工业过程监测方法和系统

    公开(公告)号:CN115840419B

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202111554287.9

    申请日:2021-12-17

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同字典学习的复杂工业过程监测方法和系统,方法包括:云端使用标签一致字典学习方法对工业过程建立监测模型,对建立的监测模型进行简化,并将简化的监测模型下发到边缘端;边缘端使用简化的监测模型对工业过程进行在线监测,包括故障检测和工况识别,并判断简化的监测模型是否发生模型失配;当简化的监测模型失配时,触发云端更新监测模型和相应的简化监测模型。本发明通过云边协同保持工业过程监测模型一直匹配过程数据,实现对工业过程准确高效的监测,保障工业过程的平稳健康运行。

    基于过程结构知识神经网络的铝电解槽氧化铝浓度分布高效预测方法和装置

    公开(公告)号:CN119149988A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202411170355.5

    申请日:2024-08-26

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于过程结构知识神经网络的铝电解槽氧化铝浓度分布高效预测方法和装置,使用流场预训练模块拟合铝电解槽内的空间位置与流速之间的关系,使用浓度场预训练模块拟合铝电解槽内的空间位置与氧化铝浓度之间的关系;使用融合训练模块与流场预训练模块、浓度场预训练模块结合,并额外引入固定时间间隔,通过在损失函数中融入氧化铝分布的过程控制方程,拟合铝电解槽内的空间位置、初始氧化铝浓度与固定时间间隔后的氧化铝浓度之间的关系,得到氧化铝浓度分布预测模型,用于预测铝电解槽内任意位置经固定时间间隔后的氧化铝浓度。本发明能够显著的提高预测铝电解槽氧化铝浓度分布的效率与精度。

    基于误差触发自适应稀疏辨识的多工况工业过程预测控制方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116088307B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202211688206.9

    申请日:2022-12-28

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于误差触发自适应稀疏辨识的多工况工业过程预测控制方法、装置、设备及介质,方法:采集工业过程多个已知工况的数据,基于采集数据辨识各工况的预测模型并构建预测模型集合,以及估计各预测模型的预测误差阈值;采集当前状态量,使用各预测模型并根据上一时刻状态量和控制量预测当前时刻状态量,计算预测误差;选择预测误差最小的预测模型,将其预测误差与阈值比较:若预测误差连续超过阈值,则判定出现新工况,采用自适应更新方法对该预测误差最小的预测模型进行更新,并作为当前工况预测模型以及添加到预测模型集合中;对工业过程进行当前工况下的模型预测控制。本发明能够提供精准的预测模型,对工业(56)对比文件喻聪.电站锅炉燃烧优化及低NOx排放控制若干问题研究《.中国博士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑》.2020,(第2020年05期),B027-65.汤健;柴天佑;刘卓;余文;周晓杰.基于更新样本智能识别算法的自适应集成建模.自动化学报.2016,(第07期),全文.吕文兵;陆新江;黄明辉;雷杰;邹玮.集成机理与数据的复杂模锻过程在线建模方法.中国机械工程.2015,(第09期),全文.王琳;谢敬华.电子衍射谱仪探测负载惯量优化控制.计算机仿真.2018,(第11期),全文.

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