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公开(公告)号:CN103108165A
公开(公告)日:2013-05-15
申请号:CN201310041636.6
申请日:2013-02-01
Applicant: 中南大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种基于DSP的嵌入式矿物浮选泡沫图像监控装置,由图像采集装置、图像处理核心板模块和通讯接口板模块组成,三个部件集成在防护罩内,图像处理核心板和通讯接口板分别由独立的板卡实现,通过总线插槽相连;图像采集装置由高分辨率工业摄像机、高频光源、防护等级为IP65的双防护罩组成;计算处理核心板主要由处理器构成,负责图像的实时处理和分析;通讯接口底板负责传送图像由摄像机至视频芯片和外部显示设备及上位机进行通讯。本发明用于矿物泡沫浮选过程监控、实时处理及优化控制领域。
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公开(公告)号:CN100582262C
公开(公告)日:2010-01-20
申请号:CN200710034869.8
申请日:2007-04-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种对铜闪速熔炼过程操作参数进行优化的方法,本发明以闪速熔炼综合工况的稳定为优化目标,分别建立了机理模型和基于模糊C均值聚类混沌伪并行遗传算法的智能优化模型,并采用智能集成的方法对两个模型的优化结果进行协调输出。该方法可以得到铜闪速熔炼过程最优的操作参数,即闪速炉反应塔热风与氧气的最优加入量。
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公开(公告)号:CN116000936B
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202310084477.1
申请日:2023-02-09
Applicant: 中南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于状态转移算法的工业机器人自适应阻抗控制方法、设备及介质,方法包括:基于牛顿‑欧拉法构建工业机器人的动力学模型,采用实验辨识法对模型未知参数进行辨识;基于辨识得到的动力学模型设计工业机器人与外界环境接触的位置型阻抗控制器,并引入自适应控制策略来保证力误差的稳定性;利用状态转移算法对自适应阻抗控制器的参数进行寻优,同时引入变尺度机制对寻优参数进行动态自适应更新以加快寻优速度;基于优化参数的自适应阻抗控制器,对工业机器人进行控制。本发明在充分考虑工业机器人动力学特性的前提下,实现了工业机器人末端的柔顺控制,能够提高机器人在未知环境下的鲁棒性,相应地优化了控制性能。
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公开(公告)号:CN119849719A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202510348860.2
申请日:2025-03-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/04 , G16C20/10 , G16C20/70 , G06N3/006 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N5/01 , G06Q10/0639 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06F18/20
Abstract: 本发明涉及有色金属冶金技术领域,具体公开了基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法,从工业数据中发现自组织现象、挖掘自组织规律,通过分析冶金系统内物质转化过程中的自组织特性,合理描述系统运行状态和关联单元间的耦合关系,基于不同运行状态对工艺流程的关键指标精准估计,最终形成一套运行优化方案,以减少工业除杂置换剂消耗,为过程的动态-有序、协同-连续运行提供方法支撑,解决了传统的对于采用有自组织级联协作优化方法的有色冶金反应过程,高度依赖历史生产数据,历史生产样本会出现存在噪声、不完整或质量不高的状况,进而影响模型的精确性和可靠性的问题。
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公开(公告)号:CN114020814B
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202111430878.5
申请日:2021-11-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/182 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/063 , G06Q10/0639 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/0985
Abstract: 本申请公开了一种流程工业制造全链条数据集成与分析方法和系统,该方法包括:获取流程工业产业中的各种业务应用系统和硬件设备中的数据;将获取到的数据根据不同主题业务进行数据的分类汇总,其中,每种分类汇总的数据对应与一个主题业务;接收数据分析需求;根据所述数据分析需求的目标获取所述数据分析需求所需要的分类汇总数据,并对获取到的分类汇总数据进行分析得到目标结果。通过本申请解决了现有技术中流程工业全链条数据在不同企业间系统相互独立所导致的问题,从而实现流程工业中多源异构的数据跨域集成和制造全链条的动态感知。
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公开(公告)号:CN114510831B
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202210074139.5
申请日:2022-01-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0635 , G06Q10/00 , G06Q30/0201 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种污水处理过程传感器优化布置方法、设备和介质,其中方法为:对污水处理过程建立系统有向图模型,定义传感器布局的决策变量矩阵;基于结构可观测性及冗余性准则,建立基于决策变量矩阵、考虑污水处理不同环节待测变量重要性的污水处理全流程传感器优化布置模型;采用离散多目标状态转移算法,求解污水处理全流程传感器优化布置模型得到最优解集;引入高效非支配排序策略和拥挤距离多样性保持策略保证最优解的有效性和分布性;基于腐蚀度和维护成本的评估策略,从最优解集中选择适于污水处理过程应用的唯一解。本发明技术对污水处理过程传感器的优化布置具有指导意义,进一步地为污水处理厂优化运行提供技术基础。
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公开(公告)号:CN114841059B
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202210415449.9
申请日:2022-04-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , C22B19/20 , C22B3/46 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种湿法炼锌除钴过程关键指标预测方法和系统,该方法包括:获取湿法炼锌过程中反应器的多个过程变量的数据;将所述多个过程变量的数据输入到图注意力网络对所述图注意力网络的参数进行训练确定,以构建所述多个过程变量的数据特征和关系特征;根据对所述图注意力网的参数进行训练后得到的所述多个过程变量的数据特征和关系特征对所述图注意力网络的全连接预测层的参数进行训练确定。通过本申请解决了相关技术中对湿法炼锌中除钴过程关键指标进行预测的技术方案所存在的预测精度不高的问题,从而针对除钴过程的变量之间存在复杂的非线性和互相依赖关系建立了准确的出口钴离子浓度关键指标预测模型,提高了预测精度。
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公开(公告)号:CN114528547B
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202210048332.1
申请日:2022-01-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06F21/55 , G06F21/56 , G06F18/214 , G06N3/082 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于社区特征选择的ICPS无监督在线攻击检测方法和设备,方法为:根据ICPS的历史多源特征数集构建特征网络,并基于社区检测方法自动划分得到多个特征子集,从中选择最佳特征子集进而获取训练数据;构建基于自编码器的攻击检测模型,使用训练数据进行训练;然后使用训练好的攻击检测模型对训练数据重构以获取重构误差,并根据重构误差计算攻击检测阈值;实时在线获取ICPS的多源特征数集,将其最佳特征子集作为在线检测输入数据,并使用训练好的攻击检测模型重构,得到对应的重构误差;最终通过与攻击检测阈值进行比较,确定ICPS当前时刻是否受到攻击。本发明可以有效缩减系统数据的特征维度,并提升攻击检测的准确率。
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公开(公告)号:CN118445694A
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410544004.X
申请日:2024-05-06
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/04 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种面向厂级知识安全迁移的无监督模型领域自适应方法,应用于目标域工厂对目标域模型进行训练,包括:获取源域工厂的源域模型,其特征提取器和分类器利用带标签的源域数据集训练得到;使用源域模型对目标域模型的特征提取器和分类器初始化;使用源域模型的特征提取器计算目标域样本的特征,构建特征库;将目标域模型的分类器的参数固定,并利用特征库分批次训练目标域模型;其中,在每批次训练更新完模型参数后,使用当前目标域模型的特征提取器重新计算当前训练批次样本的特征,更新特征库,再利用下一批次样本的特征库训练目标域模型。本发明在不需要源域数据参与的条件下实现了高精度的领域对齐。
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公开(公告)号:CN114496110B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202111598675.7
申请日:2021-12-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请公开了一种湿法炼锌净化除钴反应器出口钴离子浓度预测方法和系统,根据机理特征和物料平衡建立除钴过程关键反应器钴离子浓度预测的机理模型;对所述除钴过程关键反应器的工况进行划分,得到多工况情况下分别对应的机理模型;根据在线运行时当前变量与训练集对应变量之间的相似程度进行工况识别,得到当前状态对应的工况;将当前变量代入当前状态对应的工况对应的机理模型中,得到相应的钴离子浓度预测值。通过本申请解决了现有湿法炼锌净化除钴过程反应状态难以获知以及关键反应器出口钴离子浓度难以及时获取的问题,从而能够及时获取到需要的反应状态以及钴离子浓度。
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