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公开(公告)号：CN120054714A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510078896.3
申请日：2025-01-17
Applicant: 中南大学 , 云南华迅达智能科技有限公司
IPC: B02C17/18 , B02C17/10 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G01H17/00 , G01S17/06 , G01S7/48
Abstract: 本发明涉及选矿自动化技术领域，公开了一种基于筒体振动信号的磨机负荷监测系统及方法，该系统的信号采集部分安装于磨机筒体表面外侧，使用无线充电和无线通信的方式实现设备供电及数据传输；在工控机上运行上位机软件接收振动信号、实时保存并展示相关信息，同时基于监测方法对信号进行分析并计算磨机负荷。该系统能在实际生产环境中持续可靠运行，有效克服现场噪声及环境干扰的影响，实时监测磨机负荷情况。
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公开(公告)号：CN115291519B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210980614.5
申请日：2022-08-16
Applicant: 中南大学 , 长沙矿冶研究院有限责任公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种磨矿过程智能优化控制方法，包括：S1：获取过去H小时的磨音和磨机功率数据作为样本数据，运用改进的模糊‑C均值聚类算法计算样本数据聚类中心，并将当前时刻t初始化为0；S2：根据聚类中心更新模糊控制器输入变量的论域和隶属函数参数；S3：获取时刻t的磨音和功率数据，提取磨音趋势，计算磨音偏差；S4：将磨音偏差、磨音趋势、磨机功率输入模糊控制器，得到给矿量和给水量的设定值；S5：经过一个控制周期T后，t＝t+T；S6：判断t是否小于H；若是，则返回S3；若否，则返回S1。用实际生产数据进行测试，结果表明本发明比人工控制下磨矿过程平稳，矿石处理量提高了4.3％。
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公开(公告)号：CN114638062A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210278024.8
申请日：2022-03-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/17 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种磨矿分级过程不确定多目标模型及优化方法，本发明建立以最大化磨机功率来提高磨机处理量，最大化一段溢流‑0.075mm细度含量来提高产品质量的确定多目标优化模型；考虑生产过程中入矿粒度分布波动的不确定问题，将矿石粒度参数视为三角模糊参数，提出了磨矿分级过程模糊机会约束模型；采用基于可信性测度和模糊模拟的混合NSGA‑II算法求解，获得帕累托最优前沿；最后采用TOPSIS决策方法获得最优设定值。结果表明该方法将产品质量提高了3.52％，产量提高了7.56t/h。
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公开(公告)号：CN108647423B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201810422150.X
申请日：2018-05-04
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种氧化铝溶出过程闪蒸系统孔口尺寸的优化方法，建立了闪蒸系统稳态时孔口尺寸的流体力学模型；建立了以系统热量回收利用量最大为优化目标，以闪蒸系统孔口尺寸模型和工艺指标为约束的优化模型；采用自适应状态转移算法求解优化模型，得出各闪蒸器孔口尺寸最优值，采用实际生产数据对模型进行验证，其中，变换因子可根据设置的迭代终止条件在每一次迭代过程中自适应调节，同时针对难以测量的待辨识参数，根据最小二乘误差函数进行了辨识。本发明使氧化铝溶出过程闪蒸系统的孔口尺寸更加符合实际环境，从而使得闪蒸系统的温度和压强分布更加合理，热量回收量提高了0.75％‑1.45％。
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公开(公告)号：CN111507365A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910821869.5
申请日：2019-09-02
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊聚类的置信规则自动生成方法，属于数据挖掘技术领域。针对完全依赖人工经验建立置信规则库耗时耗力的问题，在扩展置信规则库方法的基础上，本发明首先对样本数据进行模糊聚类，将样本的模糊聚类中心以及以聚类中心为圆心、与聚类中心距离为某设定值的样本作为生成扩展置信规则库的基础数据；再依据变量关联关系和样本隶属度矩阵计算前提属性权重和规则权重。本发明的目的是为了解决扩展置信规则库方法中样本数据选择难，不适合应用于大样本数据建模的问题。本发明降低了已有扩展置信规则库方法中经验设定前提属性权重和初始规则权重对专家经验的依赖程度。采用本发明从实际生产数据提取置信规则，与人工设定初始置信规则相比，提高了置信规则库的生成效率和推理精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109190138A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810659556.X
申请日：2018-06-22
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于互信息的氧化铝生产蒸发过程数据协调方法及装置。所述方法包括获取氧化铝蒸发过程中的各测量变量的数据，基于所述各测量变量的数据建立所述各测量变量间的互信息矩阵，基于所述互信息矩阵建立分层数据协调模型；基于所述分层数据协调模型处理所述各测量变量的数据获得第一协调结果。利用各测量变量之间的互信息关系建立分层数据协调模型能够提高数据协调的准确性，减少了测量数据中误差的影响，获得的第一协调结果准确性高。所述装置包括显示器、处理器以及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述方法的步骤。
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公开(公告)号：CN108664000A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810251747.2
申请日：2018-03-26
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418 , G06K9/62
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/41865 , G05B2219/32252 , G06K9/6223 , G06K9/6267
Abstract: 本发明实施例提供了一种氧化铝生产蒸发过程稳态检测方法及系统，包括：根据蒸发过程中的过程变量与四闪出料浓度的相关性，从过程变量中选取多个稳态检测变量；利用改进K-means算法对每个稳态检测变量对应的第一样本数据集进行离群点检测，得到每个稳态检测变量对应的第二样本数据集；根据每个稳态检测变量对应的第二样本数据集获取每个稳态检测变量在所述待检测时间段内的任一时刻的变化速度和变化加速度；根据每个稳态检测变量在任一时刻的变化速度和变化加速度获取任一时刻的多变量稳态评价指标，并根据所述多变量稳态评价指标判断蒸发过程在任一时刻是否处于稳态。综合多变量信息，减少了变量误差的影响，实现蒸发过程稳态检测。
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公开(公告)号：CN108647423A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810422150.X
申请日：2018-05-04
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种氧化铝溶出过程闪蒸系统孔口尺寸的优化方法，建立了闪蒸系统稳态时孔口尺寸的流体力学模型；建立了以系统热量回收利用量最大为优化目标，以闪蒸系统孔口尺寸模型和工艺指标为约束的优化模型；采用自适应状态转移算法求解优化模型，得出各闪蒸器孔口尺寸最优值，采用实际生产数据对模型进行验证，其中，变换因子可根据设置的迭代终止条件在每一次迭代过程中自适应调节，同时针对难以测量的待辨识参数，根据最小二乘误差函数进行了辨识。本发明使氧化铝溶出过程闪蒸系统的孔口尺寸更加符合实际环境，从而使得闪蒸系统的温度和压强分布更加合理，热量回收量提高了0.75％-1.45％。
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公开(公告)号：CN105429725B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201510788019.1
申请日：2015-11-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种基于SOPC组网的亚微秒级时钟同步方法，所述时钟同步方法包括：远程基准主父时钟与来自外部GPS时钟或北斗系统时钟的世界协调时UTC进行同步；本地一级PTP域各节点通过支持透明时钟功能的网络交换设备与远程基准主父时钟进行同步；每个基于Zynq平台的从时钟设备支持IEEE1588v2协议以及千兆以太网，接收来本级网络的最优主时钟进行时间同步和频率同步；下级PTP域通过边界时钟与主父时钟同步时，经由上级主时钟进行时钟同步，本级PTP域掌握自主时钟同步控制权期间，通过最佳主时钟算法选出最佳主时钟作为本级网络的主时钟。本发明还同时提供一种采用时钟同步方法的基于SOPC组网的亚微秒级时钟同步系统。
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公开(公告)号：CN107392232A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710492626.2
申请日：2017-06-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及泡沫浮选自动化领域，公开了一种浮选工况分类方法和系统，以为后续加药等操作提供指导，从而提高浮选过程的经济和技术指标、减轻工人劳动强度。本发明首先对泡沫图像进行预处理和分割得到所有由单个泡泡构成的图像，提取单个泡泡图像的形态特征向量，再根据深度卷积神经网络模型提取各泡泡图像的像素集特征并结合泡泡图像对应的形态特征向量以对泡泡图像进行精分类，然后统计泡沫图像中各类泡泡的出现频率形成单帧泡沫图像的泡泡分类频率集，分析泡沫图像的泡泡分类频率集与浮选典型工况之间的对应关系，从而得到泡沫图像所反应的浮选工况类别。
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