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公开(公告)号：CN108986077B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810629581.3
申请日：2018-06-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于浮选泡沫工矿识别技术领域，尤其涉及一种基于双树复小波域共生增广矩阵的浮选泡沫工况识别方法。该方法包括对图像进行双树复小波变换，提取图像的高低频子图；基于双树复小波变换计算各子图的灰度共生增广矩阵；计算各增广矩阵的特征值；搭建浮选工矿识别模型；将增广矩阵的特征值作为浮选工矿识别模型的输入特征矢量，用于浮选工况的识别。本发明能够准确、快速的实现浮选泡沫图像的工况识别，避免人工观测的主观性和随意性，为浮选生产的优化控制提供了可能，确保了企业的经济效益和生产效率，保证了矿产资源的可持续性发展。
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公开(公告)号：CN113110341A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110430280.X
申请日：2021-04-21
IPC: G05B19/418
Abstract: 一种基于潜变量过程迁移模型的批次过程分层优化方法，上层优化部分，利用DoDE方法在生产过程约束条件下产生涵盖全过程信息的样本点，通过在样本点对应条件下执行生产过程，得到相应的产品质量输出信息并依此建立全局RSM；通过求解基于RSM的优化问题，得到操作变量的次优轨迹并将其作为下层优化的初始工况点；下层优化中，基于即时学习和迁移学习思想建立次优解附近的局部JY‑PLS潜变量过程迁移模型；建模完成后，采用批次间自整定方法对操作变量轨迹进行优化；提出关于当前运行的批次个数和产品质量的判别准则，作为判断上层优化结束时传递至下层优化的初始工况点是否具备实现预期生产目标的判据。该方法能够实现少数据情况下的批次过程高效、精细优化。
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公开(公告)号：CN109885012B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910236152.4
申请日：2019-04-12
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种金湿法冶金全流程实时优化补偿方法；包括：S1应用过程运行状态评价方法对金湿法冶金全流程实时优化结果进行在线分析获得评价结果；S2针对评价结果选择匹配的补偿方法进行处理；S21针对评价结果为次优的情况，采用自优化控制的补偿方法；S22针对评价结果为非优的情况，采用基于数据的操作量优化设定补偿方法；S23针对在历史数据库中找不到与当前工况相似数据的情况，将此类前工况数据采用金湿法冶金全流程重新优化的方法，得到最优操作；本发明通过建立补偿模型并求解，避免生产过程存在不确定性扰动或不确定变量无法建立机理模型且无法求得最优操作的问题，对于提高生产效率、提高企业经济效益具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108950203B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201810958567.8
申请日：2018-08-22
Applicant: 东北大学
IPC: C22B3/22
Abstract: 本发明提出一种浓密脱水工序智能协调优化方法，包括：建立对浓密脱水工序优化问题进行描述，具体包括：底流泵能耗经济指标、打矿泵能耗经济指标、浓密机压力约束、优化区间约束、不能进行压滤操作的约束、对每柜开泵时间进行约束、计算底流泵运行时间、计算打矿泵运行时间；将复杂的实际问题抽象出具体的数学公式，用数据处理的思想对该数学公式进行求解与预测，实现浓密脱水工序智能协调优化方法，具有通用性，从实验结果来看，预测准确，误差小。浓密机入矿存在波动，压力检测存在噪声，会造成优化结果不准确，因此采用滚动优化时序方法，随时间更新系统状态以及优化区间，提高优化结果准确性、优化模型的抗扰能力。
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公开(公告)号：CN109885012A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910236152.4
申请日：2019-04-12
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种金湿法冶金全流程实时优化补偿方法；包括：S1应用过程运行状态评价方法对金湿法冶金全流程实时优化结果进行在线分析获得评价结果；S2针对评价结果选择匹配的补偿方法进行处理；S21针对评价结果为次优的情况，采用自优化控制的补偿方法；S22针对评价结果为非优的情况，采用基于数据的操作量优化设定补偿方法；S23针对在历史数据库中找不到与当前工况相似数据的情况，将此类前工况数据采用金湿法冶金全流程重新优化的方法，得到最优操作；本发明通过建立补偿模型并求解，避免生产过程存在不确定性扰动或不确定变量无法建立机理模型且无法求得最优操作的问题，对于提高生产效率、提高企业经济效益具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107065834B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201710379067.4
申请日：2017-05-25
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种湿法冶金过程中浓密机的故障诊断方法，包括：获取湿法冶金浓密机用于识别一种故障的在线定性信息和在线定量数据；针对在线定性信息，采用基于可信度的规则推理的方法获取每一事件的可信度，获取第一条证据；针对在线定量数据，采用基于数据相似度的案例推理方法获取待诊断案例的相似度，获取第二条证据；待诊断案例为进行案例推理时使用的由在线定量数据组成的不同类数据；根据D‑S证据理论融合规则，将两条证据进行融合，获得湿法冶金过程中浓密机的故障诊断信息，该方法可以使操作人员根据故障诊断结果信息及时调整，进而有效降低事故发生率，提高生产安全性。
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公开(公告)号：CN106950946B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201710343173.7
申请日：2017-05-16
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于优化原则的湿法冶金异常控制方法，包括：获取湿法冶金过程的在线数据；判断在线数据中是否有异常数据；若有，则辨识异常数据，并获取异常数据的异常工况；根据所述异常数据、异常工况确定湿法冶金异常控制的优化原则；根据优化原则，将湿法冶金异常控制问题转换为单目标优化问题或多目标优化问题；根据单目标优化问题或多目标优化问题的约束条件，求解所述单目标优化问题或多目标优化问题，获得安全处理策略；将安全处理策略发送安全控制系统，以使安全控制系统执行安全处理策略。上述方法能够识别异常工况，并针对异常工况制定有效的安全处理策略，可以降低故障的发生概率。
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公开(公告)号：CN108507834A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810684114.0
申请日：2018-06-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种矿浆浓度在线实时检测装置和方法，属于测量方法及装置领域，用于解决矿浆浓度在线实时检测问题，包括：进料管、出料管、采样泵、智能计算模块、参数检测模块、显示模块、数据通讯模块；其中智能计算模块采用一种矿浆浓度在线实时检测方法，根据检测到的泵电机功率P，以及通过获取到的离线检测矿浆浓度C与采样泵电机功率P的对应关系，得到实时矿浆浓度C。该方法和装置简单易于实施，易于后期更换维护，维护成本低，通过矿浆浓度离线数据与在线数据测量值对比，可知其测量的精度满足生产要求。
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公开(公告)号：CN107563656A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710813336.3
申请日：2017-09-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种金湿法冶金氰化浸出过程运行状态的评价方法，包括如下步骤：S1、数据收集：采集金湿法冶金氰化浸出过程中的过程变量；S2、数据处理：对获得的定性变量和定量变量数据进行建模处理；S3、评价模型的建立：利用处理后的定性变量与定量变量的数据，拟合每一个运行状态等级数据的概率密度函数，建立高斯混合模型；S4、过程运行状态的在线评价：采集实时生产数据，根据所建立的所述高斯混合模型，利用贝叶斯理论，得到运行状态处于各等级的后验概率，再根据最大后验概率原则，判断当前运行状态等级。本发明方法充分利用可定量测量和定性估计的变量信息，对过程运行状态进行在线评价，使生产过程更加高效，确保企业经济效益。
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公开(公告)号：CN106959662A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710324622.3
申请日：2017-05-10
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/05
CPC classification number: G05B19/058 , G05B2219/14006
Abstract: 本发明提供一种电熔镁炉异常工况识别及控制方法。所述方法包括：获取电熔镁炉工况中的预设周期内的在线数据；采用相似度匹配策略查看案例库中是否与在线数据匹配的案例信息；若存在，依据匹配的案例信息给出当前在线数据的辨识结果，将辨识结果作为当前电熔镁炉工况的异常识别结果；其中，案例库为预先根据电熔镁炉工况的历史数据建立的各种异常工况的案例信息；若案例库中不存在匹配的案例信息，则采用贝叶斯网络推理模型对所述在线数据进行分析，获得辨识结果，将辨识结果作为当前电熔镁炉工况的异常识别结果。上述方法对于提高矿产资源的综合利用率，降低能耗，减少环境污染，促进安全生产，都有重大的意义。
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