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公开(公告)号：CN113215623B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110558095.9
申请日：2021-05-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种电解槽自动排淤泥装置，包括有抽泥器、往复循环机构和移动台，所述往复循环机构水平安装在电解槽内，并且设置在淤泥层的上方；所述移动台安装在往复循环机构的活动端上，所述往复循环机构带动移动台在淤泥层的上方循环移动；所述移动台的底部固定有硬管，所述硬管的一端插入所述淤泥层中，所述硬管的另一端通过软管与抽泥器连接。本发明可以自动感应淤泥厚度，实现自动移动抽淤泥，并且排淤泥时无需移除上方极板和停止生产，提高了企业的生产效率。
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公开(公告)号：CN112861432B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110153195.3
申请日：2021-02-04
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , C22B19/02
Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯反馈优化的配料优化方法，根据锌精矿的上一轮配料过程的化验值建立分布参数优化模型，通过变分贝叶斯方法优化所述分布参数优化模型的参数，将优化得到的后验概率分布代入所述分布参数优化模型；再结合非线性机会约束规划模型进行配比，作用于配料过程；并将新一轮的化验值反馈给所述分布参数优化模型。根据反馈化验值，采用变分贝加斯的方法对各矿仓各成分进行优化调整，解决各矿仓锌精矿成分的不确定性的问题，从而优化配比，提高配料质量。
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公开(公告)号：CN110503060B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201910799614.3
申请日：2019-08-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种光谱信号去噪方法及其系统，其中，将一维离散光谱信号进行奇异值分解，再将每一奇异值重构求得的信号分量进行快速傅里叶变换，获取每个奇异值分量信号快速傅里叶变换结果中振幅最大所对应的频率值，再按照奇异值递减方式对相应分量信号频率值进行一阶滞后差分，得到主频差分谱，最后设定差分阈值选择主频差分谱中第一个不小于差分阈值的位置作为奇异值有效阶次，将其余奇异值置零，利用奇异值分解的逆过程得到重构矩阵，再经过反演得到降噪后信号。本发明通过上述方法可以准确地选择出奇异值阶次重构信号，提高去噪效果。
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公开(公告)号：CN114000178A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111422498.7
申请日：2021-11-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种电解槽极板的故障检测方法及其装置、终端和可读存储介质，所述检查方法包括：获取电解槽内每块极板周围某一特定位置上，包含当前及历史时刻的磁场强度序列；基于holt预测模型，结合每块极板对应的磁场强度序列，计算得到每块极板对应的所述特定位置上磁场强度趋势估计值以及未来时刻的磁场强度预测值；对所述磁场强度趋势估计值以及所述磁场强度预测值进行模糊分析得到每块极板的故障检测结果。通过上述方法，本发明直接探查磁场变化实现故障极板检测，可以有效缩减极板故障检测时间，提高检测效率。
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公开(公告)号：CN113033683A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110350447.1
申请日：2021-03-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于静态与动态联合分析的工业系统工况监测方法和系统，其方法为：针对一段稳定工况的工业过程数据序列，使用慢特征分析法提取样本的静态和动态特征；使用静态和动态特征分别训练初始的静态和动态SOM网络；利用静态和动态SOM网络权值和输入计算样本量化误差，计算当前工况的静态和动态控制限；在线获取工业过程数据，提取其静态和动态特征，分别计算与静态/动态SOM网络的量化误差，与静态和动态特征判别控制限比较，判断工业过程当前时间点是否发生工况变化，若变化，则利用新的数据训练新的静态与动态SOM网络，若未变化，则使用样本更新已有的SOM网络权值。本发明可以更真实准确地判断工业过程的工况变化时间点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109634281B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201811590469.X
申请日：2018-12-20
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种列车系统建模与分布式协同控制方法，包括：步骤1：设置同一轨道运行的列车作为研究对象；步骤2：至少根据所述列车运行线路的速度约束、运行阻尼系数等信息特征建立动力学模型；步骤3：根据所述动力学模型设计并执行相应的分布式控制算法，实现多列车协同控制。本发明基于列车运行线路的速度约束、列车运行阻尼(轨道摩擦力、横滚阻力、轨道坡度阻力、空气阻力等)等信息建立列车动力学模型，使同一线路上的多列车能够实现安全、高效地停车，并且相邻列车保持期望的安全距离，能够解决基于移动闭塞以及阻尼参数具有不确定的多列车协同控制问题，具有安全、高效等优点。
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公开(公告)号：CN112098353A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011051453.9
申请日：2020-09-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及检测技术领域，具体涉及一种检测高浓度干扰离子溶液中总铁含量的方法。该方法包括：取两份待测溶液，加入缓冲剂调节pH后加入辅助电解质，混匀后一份待测溶液加入铁标准溶液为测试溶液，另一份不加作为对照溶液；依次加入掩蔽剂和增敏增稳剂；再加入显色剂反应定容后摇匀获得测试浑浊液和对照浑浊液；将上述浑浊液离心，取上清液在550‑850nm范围测定紫外可见吸收光谱，取最大吸收波长的吸光度，采用标准加入法计算获得总铁含量。该发明步骤简单，操作方便，可以将高浓度干扰离子所带来的相对误差从30％左右降低至10％以内，从而快速、高效地测量出高浓度干扰离子溶液中的总铁含量。
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公开(公告)号：CN110562852B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910875870.6
申请日：2019-09-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种天车运行驱动力控制方法、装置、设备及可读存储介质，其中该方法包括：获取天车起升吊具的当前运行速度和天车大车的当前运行速度以及起升电机的当前拖动转矩；根据所述天车起升吊具的当前运行速度，计算天车起升吊具的当前加速度；根据天车起升吊具的当前运行速度与当前加速度以及起升电机的当前拖动转矩，确定天车起升吊具所吊的物体重量；确定天车轨道的当前滚动阻力系数；根据当前滚动阻力系数、物体重量和天车大车的当前运行速度，确定天车大车运行的当前驱动力；将天车大车运行的驱动力调整为当前驱动力。本发明能在天车运行过程中根据阻力和质量变化调整天车的驱动力，使天车在运行过程中更加平稳。
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公开(公告)号：CN109231389B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201811224556.3
申请日：2018-10-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , C02F1/52 , C02F1/46 , C02F101/20
Abstract: 本发明提供一种用于重金属废水处理过程的多工况协调优化方法，该方法基于局部LSSVR建立废水处理过程模型；联立电能消耗模型，构建重金属废水处理过程多工况协调优化模型；采用NSGA‑Ⅱ算法对上述模型进行求解，得到不同工况下絮凝剂添加量和电流密度的最优设定值。本发明提供的多工况协调优化方法在保证出口废水重金属离子浓度达标的条件下，能够减少絮凝药剂的添加量和电量的消耗，实现重金属废水处理过程的优化运行。
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公开(公告)号：CN111538759A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010311145.9
申请日：2020-04-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F17/16 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式字典学习的工业过程智能监测方法与系统，其方法包括：工业系统的各分布式节点均利用自身采集的数据建立本地字典；对所有分布节点的本地字典进行扩散加和处理，得到工业系统的全局字典；融合计算中心从工业系统获取若干数据作为训练样本，根据全局字典计算每个训练样本的重构误差，并采用核密度估计方法以根据所有训练样本的重构误差计算工业过程监测的控制限；融合计算中心在线获取待监测数据，根据全局字典计算待监测数据的重构误差，并将待监测数据的重构误差与控制限比较，根据比较结果判断工业系统是否异常。本发明通过分布式字典学习以减轻整合中心的负荷，提高计算效率，从而实现准确监测工业过程的运行状态。
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