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公开(公告)号：CN105543477A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201511023289.X
申请日：2015-12-30
Applicant: 中南大学
CPC classification number: Y02P10/234 , C22B3/46 , G06F19/702
Abstract: 本发明公开了一种基于氧化还原电位的湿法冶金净化过程控制周期计算方法，基于工业运行数据确立氧化还原电位(ORP)与主金属粉料时序变化关系，计算主金属粉料响应时长；进一步分析响应时长统计特性，确定主金属粉料添加的控制周期。避免因对净化过程控制周期的不确定所导致的主金属粉料过添加或欠添加产生的出口杂质离子浓度波动大、合格率低、产品质量难以稳定的问题，为实现湿法冶金净化过程出口离子浓度的稳定控制和主金属粉料添加的优化提供必要条件。
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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：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：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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公开(公告)号：CN109856220B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910173279.6
申请日：2019-03-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种pH值在线检测装置及其控制和校准预判方法，该装置包括检测槽、清洗槽、保养槽、控制单元、升降平移装置、pH测量电极和pH显示分析仪器；所述检测槽、清洗槽和保养槽并排设置在升降平移装置下方；所述pH测量电极固定在升降平移装置上；所述控制单元控制升降平移装置运动，从而带动pH测量电极作升降和平移运动，实现浸入或移出检测槽、清洗槽和保养槽。本发明通过升降平移装置，实现检测、清洗、保养功能高速准确地切换，延长电极寿命，保证其灵敏度。另外，本发明通过连续标准滴定法，解决pH计何时校准的问题，从而优化pH计的校准周期，降低人工成本，最终实现溶液的pH值在线高精度检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106773654B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201611139039.7
申请日：2016-12-12
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供一种分数阶PID控制器参数优化整定方法，利用状态转移算法的全局优化功能，搜索能使分数阶PID控制系统的性能指标函数值全局最小的比例系数，积分系数，微分系数，微分阶次和积分阶次作为分数阶PID控制器的最优整定参数。利用本发明提出的基于状态转移算法的分数阶PID控制器参数优化整定方法对工作台闭环控制系统进行仿真实验，实验结果表明采用本发明方法整定所得的分数阶PID控制系统与其它对比方法得到的分数阶PID控制系统相比具有调节速度快等显著有点，是一种具有推广价值的分数阶PID控制器参数整定方法。
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公开(公告)号：CN105950866A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610280971.5
申请日：2016-04-29
Applicant: 中南大学
CPC classification number: Y02P10/234 , C22B3/46 , C22B19/20 , G05B13/042
Abstract: 本发明公开了一种基于氧化还原电位的锌液净化除铜过程优化控制方法，首先建立氧化还原电位(Oxidation‑reduction potential,ORP)和铜离子浓度的关系模型以及锌粉添加量控制模型并进行参数辨识；进行锌粉添加控制时，采集现场锌液流量、反应器入口离子浓度和ORP数据与参数辨识使用的数据作对比，根据对比结果确定调节指令；最后，根据发出的调节指令，按照相应的控制规则确定锌粉添加量，从而进行锌粉的添加控制。
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公开(公告)号：CN116625969A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310652236.2
申请日：2023-06-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低相干表征的时变光谱化学需氧量在线检测方法，包括：获取多种已知化学需氧量浓度的水样，采集各自在氧化消解过程的时变光谱数据；以时变光谱数据为原始样本数据，向传统字典学习框架中引入低相干表征约束和结构化稀疏约束，学习获得低秩表征子空间和已知浓度水样时变光谱的全局优化稀疏系数矩阵；基于得到的稀疏系数矩阵，以水样的化学需氧量浓度为标签，构建水样化学需氧量浓度与稀疏系数矩阵之间回归模型，将其作为水样在氧化消解过程的化学需氧量快速检测模型，以基于实际待测水样的全局优化稀疏系数矩阵，对实际待测水样的化学需氧量浓度进行快速的精准在线检测。
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公开(公告)号：CN114739960A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210272881.7
申请日：2022-03-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于荧光光谱的总氮快速检测方法、装置、设备及介质，方法为：步骤1，采用微型荧光光谱仪获取N个水样各自在消解过程中的混叠荧光光谱，并进行去噪处理；步骤2，采用独立成分分析法，对每个水样去噪处理后的混叠荧光光谱进行解混，得到水样中各种物质的荧光光谱以及其浓度系数；步骤3，根据所有水样的各种物质浓度系数和水样已知的总氮浓度，训练基于支持向量机回归模型的总氮快速在线检测模型；步骤4，对于总氮待检测的水样，按步骤1‑2相同的方法获取内部各种物质的浓度系数，然后输入至步骤3训练得到的总氮快速在线检测模型，输出得到待检测水样的总氮浓度。本发明对总氮检测速度更快且精度更高。
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公开(公告)号：CN114676626A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210227429.9
申请日：2022-03-08
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G16C20/70 , G16C20/30 , G06N20/00 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督的小样本总氮紫外光谱检测建模方法、系统及介质，方法为：针对训练集水样，获取时间上连续的总氮浓度参考值和消解过程中的紫外光谱数据；基于紫外光谱数据，利用谱聚类构成训练集水样间的空间及时间关系网络，进而建立时空关系网络；基于总氮浓度参数值、紫外光谱数据及时空关系网络，构建基于弱监督的机器学习目标损失函数，并优化求解得到权重矩阵；使用权重矩阵对训练集水样的总氮浓度参考值修正，并将所得修正值作为训练集水样的总氮浓度标签值；以训练集水样的紫外光谱数据和总氮浓度标签值分别作为输入和输出数据，训练总氮光谱快速检测模型。本发明可以修正总氮浓度参考值，从而建立精准的总氮光谱检测模型。
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