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公开(公告)号：CN113110403A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110568794.1
申请日：2021-05-25
Applicant: 中南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏约束的工业过程离群点检测与故障诊断方法和系统，其方法为：获取工业过程的历史数据集，设置隔离矩阵并添加到历史数据集的核字典学习目标函数中，利用L0范数对隔离矩阵的非零元素的个数加以约束，优化求解隔离矩阵；根据隔离矩阵对角线元素的均值和方差设置纯净样本取值区间，将取值不属于该区间的样本从历史数据样本集中剔除，得到纯净数据集；基于纯净数据集构建核字典，再利用核字典计算重构误差并设置工业过程监控的控制限；在线获取工业过程的待监测数据，通过计算重构误差并将其与控制限比较，根据比较结果判断工业系统是否异常。本发明对工业过程中的噪声有着良好的鲁棒性，可以有效进行过程监测。
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公开(公告)号：CN113029993A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110315557.4
申请日：2021-03-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的紫外光谱快速总氮在线检测方法，首先通过微型紫外光谱仪原位检测总氮氧化消解过程中的紫外光谱的数据变化；进一步利用基于注意力机制的多元时间序列预测算法提取紫外光谱数据变化特征，建立消解过程紫外光谱数据变化特征与总氮浓度的关系模型，基于整个氧化消解全过程、全波段光谱数据预测总氮浓度，提高总氮检测精度；然后根据模型注意力时空分布结果在检测精度允许的范围内压缩必要总氮消解时间，缩短总氮检测总时长，达到总氮快速检测的目的。
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公开(公告)号：CN113011321A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110285933.X
申请日：2021-03-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合字典的光谱信号去噪方法、系统、终端及可读存储介质，其中，方法包括：步骤S1：构建联合字典，其包括：获取纯光谱数据以及噪声光谱数据；利用纯光谱数据构建纯光谱字典以及利用噪声光谱数据构建噪声谱字典，进而得到联合字典；基于联合字典采用最小角回归算法处理目标光谱曲线得到最优稀疏表示系数；利用最优稀疏表示系数以及联合字典得到目标光谱曲线的降噪光谱并进行评估，若不满足评估要求，调整联合字典直至满足评估要求；步骤S2：利用步骤S1中的联合字典对待去噪的光谱曲线进行去噪。本发明利用联合字典，提高了光谱去噪效果。
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公开(公告)号：CN112896494A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110390940.6
申请日：2021-04-12
Applicant: 中南大学
IPC: B64C25/46
Abstract: 本发明提供了一种基于模型预测控制的飞机防滑刹车控制方法，包括：步骤1，采用机理分析法对飞机在滑行时的受力情况进行分析并建立飞机刹车系统的非线性动力学模型；步骤2，对飞机刹车系统的非线性动力学模型采用扩展卡尔曼滤波获得去除噪声干扰的实时机轮速度，通过实时机轮速度估计实时飞机速度；步骤3，根据实时机轮速度、估计实时飞机速度和最佳滑移率进行最佳飞机速度参考点计算，得到参考机轮速度和参考飞机速度用于控制器的跟踪。本发明所述的基于模型预测控制的飞机防滑刹车控制方法，采用模型预测控制，结合扩展卡尔曼滤波达到防滑刹车的控制效果，控制过程平滑，抖震较小，控制策略简单，具有很好的现实意义和实践价值。
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公开(公告)号：CN112750507A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110054882.X
申请日：2021-01-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明属于光谱信号分析领域，具体涉及基于混合机器学习模型的同时检测水中硝酸盐和亚硝酸盐含量的方法。包括：获取一系列不同含氮量的硝酸盐和亚硝酸盐混合溶液样本机器光谱数据；根据最佳临界浓度对样本进行分类获得四类样本；将四类样本中每类对应的硝酸盐和亚硝酸盐的含氮量与所对应的光谱数据建立关系模型；并筛选具有高灵敏度和相关性的特征波长，建立回归子模型；获取待测样品的光谱数据，根据所述关系模型确定待测样品类别，并采用与待测样品类别对应的回归子模型进行分析预测，获得其硝酸盐和亚硝酸盐的浓度。本发明的方法实现了硝酸盐氮和亚硝酸盐氮的准确快速检测，且可保证低浓度下的检测灵敏度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110109356B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910403645.2
申请日：2019-05-15
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种锌电解过程无模型自适应学习型最优化控制方法及系统，该方法通过自定义锌电解的状态空间和动作空间，并根据与锌电解环境交互产生的数据训练动作网络和价值网络，通过软更新算法更新目标动作网络和目标价值网络，获得锌电解DDPG模型，以及根据锌电解DDPG模型，获得与当前锌电解状态对应的最优新液流量，解决了现有技术由于锌电解过程的复杂性、大时滞、采样不充分，导致锌电解建模不精确，从而无法实现锌电解过程的最优控制的技术问题，不仅能够通过自学习实现新液流量的最优控制，从而获得最优酸锌比，而且能有效降低电解过程的能耗，进而提高锌电解过程的稳定性。
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公开(公告)号：CN110672792B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201910951691.6
申请日：2019-10-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种湿法炼锌中性浸出过程pH值软测量方法和系统，涉及pH值测量领域。包括以下步骤：获取反应槽数据；基于反应槽数据获取每种工况下的化学反应衡算模型、反应动力学总模型和中性浸出过程数据驱动模型；将所有工况下的化学反应衡算模型、反应动力学总模型和中性浸出过程数据驱动模型进行集成，得到中性浸出过程集成模型。本发明可以准确测量pH值。
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公开(公告)号：CN110482415B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201910801320.X
申请日：2019-08-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种电解车间专用行车的快速精准定位方法，包括：步骤1，获取专用行车的自身重量和负载重量，根据所述专用行车开始制动时刻的速度和在斜坡停车时的制动力，计算出专用行车在斜坡上的制动距离；步骤2，根据所述专用行车在斜坡上的制动距离和专用行车的历史运行数据，获取专用行车在斜坡上运动的阻力系数；步骤3，根据所述专用行车在斜坡上的制动距离和所述专用行车在斜坡上运动的阻力系数，获取专用行车在预设定位点的定位窗口值。本发明能精确预测出定位窗口值，有效提高行车定位精度和定位成功率。
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公开(公告)号：CN111340238A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010171480.3
申请日：2020-03-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种工业系统的故障诊断方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取工业系统预设的多个传感器所输出的历史原始序列以及对应的工业系统故障类型，将不同传感器在同一时间片段内的数据依次进行拼接，并将拼接得到的重构序列进行归一化处理，得到与时间片段对应的预处理序列，以作为训练样本；以所有训练样本训练深度学习模型，得到工业系统故障诊断模型；按照与训练样本相同的获取方法，从实时获取的原始序列中获取诊断样本，使用工业系统故障诊断模型和诊断样本对工业系统进行在线诊断。本发明对不同传感器的采样率没有要求，可以保留传感器的大部分原始数据，提高故障诊断的准确度。
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