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公开(公告)号：CN109117495B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201810649545.3
申请日：2018-06-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒数据协调方法、装置及存储介质。所述方法包括获取氧化铝生产蒸发过程中各测量变量的数据，基于所述各测量变量的数据的鲁棒估计函数建立分层鲁棒数据协调模型；基于所述分层鲁棒数据协调模型对所述各测量变量的数据进行处理，获取第一协调结果。该方法获得的第一协调结果在存在显著误差且大小不确定时，协调结果准确。所述装置包括显示器、处理器以及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法的步骤。所述存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
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公开(公告)号：CN105259790B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510784030.0
申请日：2015-11-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种氧化铝生产蒸发过程多参数数据时间配准方法，本发明首先随机生成长度等于设备单元数的整数序列作为时基序列；对某参数采集不同时间在各单元的数据构成原始数据时空矩阵；时基序列乘以采样周期为物流在每一单元的停留时间，据此对原始数据阵中不同单元的数据初步配准形成初配数据时空矩阵；随机产生多个时基序列作为遗传算法的种群，计算不同时基序列下初配数据时空阵中前后单元数据的关联度，得关联度最大时的时基序列，实现该参数的时间配准。对配准前后的数据采用相同的模型结构进行建模和预测验证，配准后模型准确性可提高34.4％，很好的解决了一般配准算法准确率低、速度慢的问题，对整个蒸发过程的参数匹配和优化控制具有重要意义。
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公开(公告)号：CN105271335A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510784242.9
申请日：2015-11-16
Applicant: 中南大学
IPC: C01F7/06
Abstract: 一种氧化铝双流法溶出过程入口矿浆与碱液配比优化方法，本发明针对氧化铝溶出过程复杂，生产给入矿浆和所需碱液配比依靠人工经验设定，能耗高、技术指标不稳定的问题，建立了一水硬铝石溶出过程反应动力学与物料平衡的氧化铝溶出率计算模型；建立了以溶出过程生产原料和能耗总成本为优化目标，以工艺参数、技术指标及其计算模型为约束的矿浆和碱液配比优化模型；采用状态转移算法求解获得矿浆和碱液的最优配比。采用实际生产数据进行验证，优化后，在保证期望技术指标的情况下，生产投入的矿浆流量增加了1.5％-3％，碱液用量减少了0.5％-1.5％，新蒸汽用量减少了10％以上，生产成本降低了0.5％-1.3％，达到节能降耗的目的。
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公开(公告)号：CN109190138B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201810659556.X
申请日：2018-06-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种基于互信息的氧化铝生产蒸发过程数据协调方法及装置。所述方法包括获取氧化铝蒸发过程中的各测量变量的数据，基于所述各测量变量的数据建立所述各测量变量间的互信息矩阵，基于所述互信息矩阵建立分层数据协调模型；基于所述分层数据协调模型处理所述各测量变量的数据获得第一协调结果。利用各测量变量之间的互信息关系建立分层数据协调模型能够提高数据协调的准确性，减少了测量数据中误差的影响，获得的第一协调结果准确性高。所述装置包括显示器、处理器以及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述方法的步骤。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106546697B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610968376.0
申请日：2016-10-28
Applicant: 中南大学
IPC: G01N31/22
Abstract: 一种铝土矿浮选过程矿浆酸碱度在线预测方法，针对铝土矿浮选矿浆酸碱度调整剂添加点到酸碱度检测点存在较大时滞使酸碱度控制滞后，且酸碱度人工检测效率低的问题，本发明首先建立矿石与碱反应造成的矿石耗碱量回归模型；再根据未与矿石反应的碱在水中水解，和碱性循环水对水解平衡的影响，建立酸碱度机理预测模型；根据酸碱度实测值与机理模型预测值构成的误差时间序列建立误差补偿模型；根据工况变化基于专家规则对误差补偿方向进行修正，利用修正后的补偿值对机理模型进行补偿得到矿浆酸碱度预测值。本发明用于实际生产过程矿浆酸碱度的预测，均方根误差为0.0935，最大相对误差为2.83％,90％的测试样本相对误差位于±2％以内。
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公开(公告)号：CN108595518A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810251631.9
申请日：2018-03-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种氧化铝生产蒸发过程在线数据协调方法及系统，包括：获取蒸发过程中的各测量变量的在线数据，将在线数据输入预设多模态分层数据协调模型；预设多模态分层数据协调模型包括多个预设单模态分层数据协调模型，且多个预设单模态分层数据协调模型与蒸发过程的多个生产模态相对应；获取在线数据属于各生产模态的多个概率和在线数据经所述多个预设单模态分层数据协调模型处理后得到的多个第一协调结果，根据多个概率和对应的所述多个第一协调结果，得到在线数据的第二协调结果，即实现对在线数据的数据协调。本发明实施例提供的方法考虑了蒸发过程运行于多个生产模态的实际情况，使得数据协调结果更为准确。
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公开(公告)号：CN104331622B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410620090.4
申请日：2014-11-06
Applicant: 中南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种氧化铝双流法溶出过程出口溶液苛性比值的在线预测方法，包括如下步骤：步骤一，基于物料平衡求得机理模型预测值；步骤二，再根据当前工况中温度和压差的变化量，基于模糊专家规则对机理模型预测值进行修正，求得修正后的机理模型预测值；步骤三，根据苛性比值实测值与修正后的机理模型预测值所构成的历史误差时间序列建立基于最小二乘支持向量机的误差时间序列预测模型，利用预测模型得到下一时刻的误差预测值，用误差预测值对修正后的机理模型预测值进行补偿得到溶出液苛性比值的预测值。本发明预测出口溶出液的苛性比值相对误差均在±2％内，最大绝对误差小于0.025。
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公开(公告)号：CN109190138A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810659556.X
申请日：2018-06-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于互信息的氧化铝生产蒸发过程数据协调方法及装置。所述方法包括获取氧化铝蒸发过程中的各测量变量的数据，基于所述各测量变量的数据建立所述各测量变量间的互信息矩阵，基于所述互信息矩阵建立分层数据协调模型；基于所述分层数据协调模型处理所述各测量变量的数据获得第一协调结果。利用各测量变量之间的互信息关系建立分层数据协调模型能够提高数据协调的准确性，减少了测量数据中误差的影响，获得的第一协调结果准确性高。所述装置包括显示器、处理器以及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述方法的步骤。
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公开(公告)号：CN108664000A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810251747.2
申请日：2018-03-26
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418 , G06K9/62
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/41865 , G05B2219/32252 , G06K9/6223 , G06K9/6267
Abstract: 本发明实施例提供了一种氧化铝生产蒸发过程稳态检测方法及系统，包括：根据蒸发过程中的过程变量与四闪出料浓度的相关性，从过程变量中选取多个稳态检测变量；利用改进K-means算法对每个稳态检测变量对应的第一样本数据集进行离群点检测，得到每个稳态检测变量对应的第二样本数据集；根据每个稳态检测变量对应的第二样本数据集获取每个稳态检测变量在所述待检测时间段内的任一时刻的变化速度和变化加速度；根据每个稳态检测变量在任一时刻的变化速度和变化加速度获取任一时刻的多变量稳态评价指标，并根据所述多变量稳态评价指标判断蒸发过程在任一时刻是否处于稳态。综合多变量信息，减少了变量误差的影响，实现蒸发过程稳态检测。
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