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公开(公告)号：CN112899496B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110076838.9
申请日：2021-01-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种湿法炼锌净化除钴过程入口铜离子浓度估计方法及系统，通过根据除铜过程动力学原理与物料平衡原理，建立第一模型，基于第一模型，根据停留时间分布关系，建立第二模型，建立除钴过程的KPLS模型以及基于第一模型、第二模型以及KPLS模型，建立除钴过程入口铜离子浓度估计模型，并基于除钴过程入口铜离子浓度估计模型获得除钴过程入口铜离子浓度估计值，解决了现有湿法炼锌净化除钴过程入口铜离子浓度检测精度低的技术问题，充分考虑到除铜过程和除钴过程的铜离子浓度动态变化，不仅能实时在线检测除钴过程入口铜离子浓度，且检测精度高，为除钴过程的优化控制提供指导。
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公开(公告)号：CN111103802B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201911422744.1
申请日：2019-12-31
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种锌液净化过程除杂反应器智能自主控制方法和系统，涉及信息处理技术领域。本发明采用模型预测控制方法和自适应动态规划方法相结合的混合模型切换控制方法，对净化除杂反应器的杂质离子浓度进行优化控制，提高了控制精度。同时，本发明解决了传统人工设定控制法由于进料条件的扰动，工作条件变化或者跳到不同工况时会导致的模型预测控制中的模型参数未知，使得控制性能下降的问题，实现快速，准确实现除杂反应器中杂质离子浓度智能自主控制。
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公开(公告)号：CN113567375A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110863852.3
申请日：2021-07-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线性特征分离的自适应多金属离子浓度回归预测方法和系统，方法为：首先根据各波长点数据与浓度值线性相关性不同的特征将所有数据分为三部分：强线性相关部分、弱线性相关部分以及非线性相关部分；对于强线性相关部分采用偏最小二乘回归进行分析，对于弱线性相关部分采用人工神经网络进行回归分析，最后采用集成学习的方法对两种方式的预测结果进行综合分析得出最终的浓度预测值。本发明不仅能最大程度的提高数据的利用率，而且通过对具有不同特点的数据进行具有针对性的分析以达到降低预测误差的目的。
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公开(公告)号：CN110442129B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910682131.5
申请日：2019-07-26
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种多智能体编队的控制方法和系统，在获取多智能体中各个智能体的历史状态数据和历史动作数据，并通过DDPG算法构建能较好的跟环境交互，具有自学习功能，适应不确定系统的动态特性的编队优化模型，利用编队优化模型中获得对各个智能体的最优控制力，并根据所述各个智能体的最优控制力实现对所述多智能体的优化编队，相比起现有技术而言，本发明中的多智能体编队的控制方法能适应多智能体编队环境复杂多变的特性，在不同的实际场景下实现更精确编队。
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公开(公告)号：CN113450883A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110710863.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明属于光谱曲线匹配与融合领域，尤其是涉及一种基于多谱线融合的溶液离子浓度检测方法。该方法包括：构建标准吸收光谱曲线库，并在不同位置检测待测样本获得多条待测光谱曲线；计算所述多条待测光谱曲线与标准光谱曲线的MSGA值，对待测光谱曲线进行筛选；将所述筛选后的待测光谱曲线和标准光谱曲线进行波段划分，并按照预设的最优子区间筛选方法进行筛选，获得所述多条待测光谱曲线的最优子区间；将筛选出的最优子区间光谱曲线进行串联融合获得最优待测光谱曲线，并根据所述最优光谱曲线确定待测溶液的离子浓度。该方法消除了溶液中悬浮微颗粒的干扰，为建立稳健的溶液离子浓度的预测模型奠定了数据基础，从而准确测定待测溶液的浓度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110015740B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201910318617.0
申请日：2019-04-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PH值动态模型的废水处理过程控制方法，包括以下步骤：设计并初始化分数阶PID预测控制器，得到最优参数best；通过分数阶PID预测控制器的变换算子进行算子变换得到参数newbest，代入最优参数best和参数newbest得到分数阶PID预测控制器的输出变量u(k)；选择一阶时延带干扰模型作为废水PH值的非线性模型，以输出变量u(k)作为一阶时延带干扰模型的输入，得到输出废水PH值y(k)；对输出废水PH值y(k)进行预测得到预测输出变量y(k+p)；将预测输出变量y(k+p)与目标值ysp的差值作为误差变量，结合控制器参数best与newbest，代入分数阶PID预测控制器得到目标函数j(best)和j(newbest)，当j(best)>j(newbest)时，使best＝newbest，重复上述步骤产生下一组数据，直到到达设置的最大采样点。本发明能够实现PH值的在线优化控制。
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公开(公告)号：CN112923727A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110147686.7
申请日：2021-02-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于温度趋势特征提取的焙烧炉实时炉况评估方法，用最小二乘法来对输入的实时温度信号进行一次和二次拟合，然后通过阈值来对该拟合信号的一次和二次拟合信号的最大误差以及累积误差进行判断，将实时温度信号进行自适应分段处理，然后根据趋势划分判断依据得到当前温度信号的定性趋势类别，结合当前温度信号值及专家规则来评估当前炉况，能有效判断当前焙烧炉沸腾层的正常与异常状态及提前提醒异常状态，从而有效保证焙烧炉的稳定运行。
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公开(公告)号：CN110764545B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201911019828.0
申请日：2019-10-24
Applicant: 中南大学
IPC: G05D21/02
Abstract: 本发明涉及一种湿法炼锌中性浸出过程中pH值的控制方法，所述控制方法包括如下步骤：S1、基于物料平衡计算，得到酸与焙砂的比值范围，选取该比值范围为数据样本，采用聚类算法对所述数据样本进行聚类分析得到酸添加量；S2、根据S1步骤中所述的酸添加量得到指定浸出槽出口的pH值；若所述pH值不在预设定的范围内，建立模糊规则得到酸调整量使所述pH值达到预设定的范围。本发明通过数据样本和聚类算法得到酸添加量，算法给定的酸添加量比人工给定值更准确，再通过模糊规则对浸出槽出口pH值进行处理，并调整当前酸添加量得到合适的pH值。
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公开(公告)号：CN111443724A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010312798.9
申请日：2020-04-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自抗扰混合切换控制的四旋翼无人机的控制方法，步骤1,输入的位置指令x、y与四旋翼无人机传感器反馈的实际位置xd、yd做差经过坐标系转换和PD控制器得到四旋翼无人机滚转角和俯仰角θ的输入量，计算滚转角和俯仰角θ，步骤2，将计算得到滚转角的输入姿态控制器中；步骤3，将计算得到俯仰角θ的输入姿态控制器中；步骤4，将姿态指令偏航角ψ的输入姿态控制器中；步骤5，将位置高度指令z的输入位置控制器中，通过姿态控制器和位置控制器对所述四旋翼无人机进行飞行控制。
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公开(公告)号：CN111392823A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010293854.9
申请日：2020-04-15
Applicant: 中南大学
IPC: C02F1/463 , G06F17/10 , C02F101/20
Abstract: 本发明提供一种电絮凝过程的优化控制方法及装置，该方法包括：建立电絮凝过程杂质浓度与电流关系模型，采集工业数据对关系模型进行参数辨识；建立基于杂质去除率最高与处理成本最小两个冲突目标的多目标优化模型；引入自调整参数化方法和换向因子构建基于换向周期的优化模型；采用带评估准则的状态转移算法对电流和换向周期进行优化，获取工业设定值。本发明提供的优化控制方法，能够获得电流与换向周期的优化设定值，可以对电絮凝过程的电流与换向周期提供实时控制指导，对降低电耗，节约成本，稳定电絮凝过程的出口净化水质量具有重要的意义。
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