公开(公告)号：CN118015338A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410046851.3

申请日：2024-01-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 阳春华 ,  王智杰 ,  黄科科 ,  吴德浩 ,  刘一顺 ,  桂卫华

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种物理知识嵌入的铝电解过热度识别方法及系统，首先基于先验知识提取火眼视频的物理特征组合，并将其集成到卷积神经网络中；针对类别相似性问题，提出了一种改进的交叉熵损失函数，使模型更专注于学习具有高相似性的样本。此外，本发明技术方案还利用元启发式算法优化提出的卷积神经网络，使其能够有效地嵌入知识来处理有限的数据样本。本发明技术方案所提出的物理知识嵌入的过热度高精度识别方法可以应用于铝电解工业过程过热度的在线识别，能够显著提高识别的精度。除此之外，本发明技术方案能够大大降低网络训练所需的数据量，大大地拓展了方法的适用范围。

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

Inventor： 阳春华 ,  王智杰 ,  黄科科 ,  刘国文 ,  吴德浩 ,  周灿 ,  桂卫华

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455

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。

公开(公告)号：CN114646217B

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202210437886.0

申请日：2022-04-25

Applicant: 中南大学

Inventor： 阳春华 ,  王智杰 ,  黄科科 ,  周灿 ,  李勇刚 ,  桂卫华

IPC: F27B17/00 ,  F27D19/00

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。

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

Inventor： 阳春华 ,  王智杰 ,  黄科科 ,  周灿 ,  李勇刚 ,  桂卫华

IPC: F27B17/00 ,  F27D19/00

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。