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公开(公告)号：CN110106530B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201910122321.1
申请日：2019-02-19
Applicant: 中南大学
IPC: C25C3/20
Abstract: 本发明公开了一种机理与工艺知识驱动的铝电解的电解质温度监测方法及装置，该方法包括：当表观氧化铝浓度在综合下料周期的过量下料期内只有一个极大值时，确定氧化铝浓度正常时的关系；确定相应综合下料周期的表观溶解滞后系数的序列位置；根据每个综合下料周期内的表观溶解滞后系数的序列位置与过量下料开始时的序列位置之间的差值，确定相应综合下料周期的表观溶解滞后系数；当各表观溶解滞后系数在预设的正常范围内时，确定对应的综合下料周期的所述氧化铝浓度正常；利用氧化铝浓度正常时的综合下料周期的表观溶解滞后系数，对相应综合下料周期的电解质温度监测。本发明通过表观溶解滞后系数量化氧化铝溶解性能，提高了电解质温度的监测效率。
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公开(公告)号：CN109598283B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201811231304.3
申请日：2018-10-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督极限学习机的铝电解过热度识别方法，所述方法包括：收集铝电解实时生产数据，对收集到的数据进行归一化处理和标准化处理；构造Hessian正则化算子；计算极限学习机ELM模型的隐层输出；构造所述ELM模型的损失函数，求解输出权值矩阵。本发明能够充分发掘无标签数据中隐含的信息，克服传统Laplacian正则化的推断力弱的问题，且训练速度较传统方法快，能实现对工业系统的过热度状态的进行准确实时监测。
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公开(公告)号：CN109598283A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811231304.3
申请日：2018-10-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督极限学习机的铝电解过热度识别方法，所述方法包括：收集铝电解实时生产数据，对收集到的数据进行归一化处理和标准化处理；构造Hessian正则化算子；计算极限学习机ELM模型的隐层输出；构造所述ELM模型的损失函数，求解输出权值矩阵。本发明能够充分发掘无标签数据中隐含的信息，克服传统Laplacian正则化的推断力弱的问题，且训练速度较传统方法快，能实现对工业系统的过热度状态的进行准确实时监测。
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公开(公告)号：CN109161932A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811231426.2
申请日：2018-10-22
Applicant: 中南大学
IPC: C25C3/20
CPC classification number: C25C3/20
Abstract: 本发明公开了一种铝电解槽火眼视频动态特征的提取方法，首先将视频数据采集连续的5帧的图像数据，然后分割得到火眼图像，将图像灰度化组合成样本，代入改进后的VGG16模型，利用迁移学习初始化VGG16的权重，最后通过模型得到特征。本发明能获得到人工经验所不能得到的更深层次的火眼动态特征，且获取速度很快，准确率较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109161931A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811231278.4
申请日：2018-10-22
Applicant: 中南大学
IPC: C25C3/20
Abstract: 本发明公开了一种基于shapelet转换的铝电解阳极电流分类方法，基于shapelet转换方法选取高质量shapelets；从所述高质量shapelets中提取核心特征；增加相似数量特征到所述核心特征中，并转换数据。本发明从一个类别的所有维度中寻找核心特征，分类准确性不会受信号也不依赖于维度的影响，解决阳极电流信号难以被一般的多变量分类方法来进行分类的问题，并且提高了分类的准确性。
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公开(公告)号：CN110117798B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201910122318.X
申请日：2019-02-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种机理与工艺知识驱动的铝电解的氧化铝浓度估计方法及装置，该方法包括：根据下料器容量、下料器个数、下料系数、氧化铝的消耗速率、欠量百分数以及欠量下料系数计算理论综合下料频率；根据所述理论综合下料频率确定所述正常化槽电压数据的敏感频段范围；利用平移不变小波变换对所述敏感频段内的正常化槽电压数据进行处理，得到特定的平移不变小波变换的分解层数的低频信号；所述特定的平移不变小波变换的分解层数根据所述理论综合下料频率确定；根据所述预定变换级数的低频信号，估计所述正常化槽电压数据的氧化铝浓度。本发明提高了获取的氧化铝浓度信息的准确性及运行效率。
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公开(公告)号：CN109161931B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201811231278.4
申请日：2018-10-22
Applicant: 中南大学
IPC: C25C3/20
Abstract: 本发明公开了一种基于shapelet转换的铝电解阳极电流分类方法，基于shapelet转换方法选取高质量shapelets；从所述高质量shapelets中提取核心特征；增加相似数量特征到所述核心特征中，并转换数据。本发明从一个类别的所有维度中寻找核心特征，分类准确性不会受信号也不依赖于维度的影响，解决阳极电流信号难以被一般的多变量分类方法来进行分类的问题，并且提高了分类的准确性。
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公开(公告)号：CN110117798A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910122318.X
申请日：2019-02-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种机理与工艺知识驱动的铝电解的氧化铝浓度估计方法及装置，该方法包括：根据下料器容量、下料器个数、下料系数、氧化铝的消耗速率、欠量百分数以及欠量下料系数计算理论综合下料频率；根据所述理论综合下料频率确定所述正常化槽电压数据的敏感频段范围；利用平移不变小波变换对所述敏感频段内的正常化槽电压数据进行处理，得到特定的平移不变小波变换的分解层数的低频信号；所述特定的平移不变小波变换的分解层数根据所述理论综合下料频率确定；根据所述预定变换级数的低频信号，估计所述正常化槽电压数据的氧化铝浓度。本发明提高了获取的氧化铝浓度信息的准确性及运行效率。
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公开(公告)号：CN110106530A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910122321.1
申请日：2019-02-19
Applicant: 中南大学
IPC: C25C3/20
Abstract: 本发明公开了一种机理与工艺知识驱动的铝电解的电解质温度监测方法及装置，该方法包括：当表观氧化铝浓度在综合下料周期的过量下料期内只有一个极大值时，确定氧化铝浓度正常时的关系；确定相应综合下料周期的表观溶解滞后系数的序列位置；根据每个综合下料周期内的表观溶解滞后系数的序列位置与过量下料开始时的序列位置之间的差值，确定相应综合下料周期的表观溶解滞后系数；当各表观溶解滞后系数在预设的正常范围内时，确定对应的综合下料周期的所述氧化铝浓度正常；利用氧化铝浓度正常时的综合下料周期的表观溶解滞后系数，对相应综合下料周期的电解质温度监测。本发明通过表观溶解滞后系数量化氧化铝溶解性能，提高了电解质温度的监测效率。
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