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公开(公告)号：CN114638062B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210278024.8
申请日：2022-03-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/17 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种磨矿分级过程不确定多目标模型及优化方法，本发明建立以最大化磨机功率来提高磨机处理量，最大化一段溢流‑0.075mm细度含量来提高产品质量的确定多目标优化模型；考虑生产过程中入矿粒度分布波动的不确定问题，将矿石粒度参数视为三角模糊参数，提出了磨矿分级过程模糊机会约束模型；采用基于可信性测度和模糊模拟的混合NSGA‑II算法求解，获得帕累托最优前沿；最后采用TOPSIS决策方法获得最优设定值。结果表明该方法将产品质量提高了3.52％，产量提高了7.56t/h。
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公开(公告)号：CN116309243A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211089421.7
申请日：2022-09-07
Applicant: 长沙矿冶研究院有限责任公司 , 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T7/90 , G06T5/40 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种选矿实时图像分析系统，通过采用MeanShfit算法滤波获取到平滑的图像，通过颜色分析，获取目标标号图像中每个目标块度的面积，面积、原始图像HSV的平均值、直方图等特征，通过对特征进行DBSCAN密度聚类分析，获取到聚类中心，分析各个块与聚类中心的误差距离，移除噪声块，获取到最终块的轮廓、面积等参数，改进了图像处理过程的中岩石块度检测问题，能够更好的解决岩石块度聚堆的现象，可以实现岩石块度实时测量，节约人力成本，显著提高经济效益。
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公开(公告)号：CN115291519A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210980614.5
申请日：2022-08-16
Applicant: 中南大学 , 长沙矿冶研究院有限责任公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种磨矿过程智能优化控制方法，包括：S1：获取过去H小时的磨音和磨机功率数据作为样本数据，运用改进的模糊‑C均值聚类算法计算样本数据聚类中心，并将当前时刻t初始化为0；S2：根据聚类中心更新模糊控制器输入变量的论域和隶属函数参数；S3：获取时刻t的磨音和功率数据，提取磨音趋势，计算磨音偏差；S4：将磨音偏差、磨音趋势、磨机功率输入模糊控制器，得到给矿量和给水量的设定值；S5：经过一个控制周期T后，t＝t+T；S6：判断t是否小于H；若是，则返回S3；若否，则返回S1。用实际生产数据进行测试，结果表明本发明比人工控制下磨矿过程平稳，矿石处理量提高了4.3％。
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公开(公告)号：CN114733617A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210231605.6
申请日：2022-03-10
Applicant: 中南大学 , 长沙矿冶研究院有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种磨矿分级过程的NMPC‑PI控制方法和系统，通过确定磨矿分级过程控制的被控变量与控制变量，建立磨矿分级过程的非线性状态空间模型，对模型中的未知状态进行估计，获得状态变量估计值，从非线性状态空间模型中提取NMPC控制器的预测模型，并将状态变量估计值作为NMPC控制器进行预测的初始条件，结合优化性能指标对被控变量进行优化控制，以及在控制回路中加入PI控制，利用NMPC与PI的线性切换组合控制泵池补加水将泵池液位维持在安全范围内，解决了现有磨矿分级过程控制效果不佳的技术问题，能对泵池液位进行精准控制，同时减少了算法计算量，且本发明可保证生产安全，减少能耗，提高磨矿产量、稳定产品细度。
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公开(公告)号：CN112686144A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011595567.X
申请日：2020-12-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开一种基于磨音信号的矿石球磨过程负荷识别方法，首先对采集到的原始信号进行预处理，包括消除直流分量、滤波，然后提出基于自回归(AR)谱估计的几何谱减法抑制噪声信号，提高信噪比；其次基于集合经验模态分解(EEMD)方法将磨音信号分解为K个本征模态分量IMF，利用排列熵选取可靠性高的模态分量进行磨音信号重构；接着计算每种负荷类型下重构信号的盒分形维数，并作为最终负荷分类依据；最后建立基于模糊C均值聚类的Bagging和极限学习机的负荷识别模型，实现负荷识别。本发明对国内某多金属选厂实际生产负荷进行识别，结果表明该识别模型能够准确地识别不同磨机负荷状态，具有良好的泛化性能和识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114733617B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210231605.6
申请日：2022-03-10
Applicant: 中南大学 , 长沙矿冶研究院有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种磨矿分级过程的NMPC‑PI控制方法和系统，通过确定磨矿分级过程控制的被控变量与控制变量，建立磨矿分级过程的非线性状态空间模型，对模型中的未知状态进行估计，获得状态变量估计值，从非线性状态空间模型中提取NMPC控制器的预测模型，并将状态变量估计值作为NMPC控制器进行预测的初始条件，结合优化性能指标对被控变量进行优化控制，以及在控制回路中加入PI控制，利用NMPC与PI的线性切换组合控制泵池补加水将泵池液位维持在安全范围内，解决了现有磨矿分级过程控制效果不佳的技术问题，能对泵池液位进行精准控制，同时减少了算法计算量，且本发明可保证生产安全，减少能耗，提高磨矿产量、稳定产品细度。
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公开(公告)号：CN112396590A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011337271.8
申请日：2020-11-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种半自磨入磨矿石块度检测方法、设备及介质，方法为：采集矿石图像并对图像中的矿石进行含泥量检测；对得到的图像进行矿石边缘线增强预处理；基于矿石含泥量，使用可变结构元对图像进行形态学处理；对得到的图像进行两次分水岭分割，依次提取图像中不同块度范围的矿石子区域，计算每个矿石子区域对应块度范围的矿石占比；通过对若干已知各块度范围矿石占比的图像样本，按照上述步骤计算图像样本中各块度范围矿石的占比，建立数据矫正模型；对于块度待检测的矿石，计算各块度范围矿石的占比，并利用数据矫正模型进行矫正，实时得到各块度范围内矫正后的占比。本发明可提高矿石块度检测的准确度。
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公开(公告)号：CN112396590B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202011337271.8
申请日：2020-11-25
Applicant: 中南大学 , 长沙矿冶研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种半自磨入磨矿石块度检测方法、设备及介质，方法为：采集矿石图像并对图像中的矿石进行含泥量检测；对得到的图像进行矿石边缘线增强预处理；基于矿石含泥量，使用可变结构元对图像进行形态学处理；对得到的图像进行两次分水岭分割，依次提取图像中不同块度范围的矿石子区域，计算每个矿石子区域对应块度范围的矿石占比；通过对若干已知各块度范围矿石占比的图像样本，按照上述步骤计算图像样本中各块度范围矿石的占比，建立数据矫正模型；对于块度待检测的矿石，计算各块度范围矿石的占比，并利用数据矫正模型进行矫正，实时得到各块度范围内矫正后的占比。本发明可提高矿石块度检测的准确度。
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公开(公告)号：CN112686144B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202011595567.X
申请日：2020-12-29
Applicant: 中南大学 , 长沙矿冶研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开一种基于磨音信号的矿石球磨过程负荷识别方法，首先对采集到的原始信号进行预处理，包括消除直流分量、滤波，然后提出基于自回归(AR)谱估计的几何谱减法抑制噪声信号，提高信噪比；其次基于集合经验模态分解(EEMD)方法将磨音信号分解为K个本征模态分量IMF，利用排列熵选取可靠性高的模态分量进行磨音信号重构；接着计算每种负荷类型下重构信号的盒分形维数，并作为最终负荷分类依据；最后建立基于模糊C均值聚类的Bagging和极限学习机的负荷识别模型，实现负荷识别。本发明对国内某多金属选厂实际生产负荷进行识别，结果表明该识别模型能够准确地识别不同磨机负荷状态，具有良好的泛化性能和识别精度。
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公开(公告)号：CN115291519B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210980614.5
申请日：2022-08-16
Applicant: 中南大学 , 长沙矿冶研究院有限责任公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种磨矿过程智能优化控制方法，包括：S1：获取过去H小时的磨音和磨机功率数据作为样本数据，运用改进的模糊‑C均值聚类算法计算样本数据聚类中心，并将当前时刻t初始化为0；S2：根据聚类中心更新模糊控制器输入变量的论域和隶属函数参数；S3：获取时刻t的磨音和功率数据，提取磨音趋势，计算磨音偏差；S4：将磨音偏差、磨音趋势、磨机功率输入模糊控制器，得到给矿量和给水量的设定值；S5：经过一个控制周期T后，t＝t+T；S6：判断t是否小于H；若是，则返回S3；若否，则返回S1。用实际生产数据进行测试，结果表明本发明比人工控制下磨矿过程平稳，矿石处理量提高了4.3％。
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