公开(公告)号：CN110152881A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910531348.6

申请日：2019-06-19

Applicant: 中南大学 ,  中国有色金属工业昆明勘察设计研究院有限公司

Inventor： 雍伟勋 ,  曹平 ,  张向阳 ,  刘文连 ,  赵庆雄 ,  王飞 ,  王凯 ,  唐果 ,  蒋万君

IPC: B03C1/22

Abstract: 本发明公开了一种金属矿石分选用滚动进料设备，壳体的内侧壁通过第一连接杆固定连接有入口，入口的右侧壁固定连接有支撑板，支撑板的下侧壁固定安装有限位块，滑块的下侧壁固定安装有挡板，挡板的右侧壁铰接有套板，第一弹簧的另一端通过第二固定块固定安装在外板的内侧壁，外板固定安装在支撑板的下侧壁，吸附在金属支撑板的下侧壁，将伸缩杆搭接在挡板左侧，在齿轮移动过程中会将弹簧拉伸开，弹簧拉伸的同时使得挡板上的滑块在滑槽内滑动，使得金属都储存在伸缩板上，保证分离开的金属可以直接被伸缩板送入到收纳箱内，使进料过程可以将金属从矿石中分离开，使得矿石在加工使用时候更加便捷。

公开(公告)号：CN120013311A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202411863564.8

申请日：2024-12-17

Applicant: 中南大学

Inventor： 朱红求 ,  越铂淳 ,  候晓双 ,  王凯 ,  夏斯博 ,  刘铭辉 ,  曾思恒 ,  阳春华

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/04 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及化工生产过程控制技术领域，具体公开了一种基于伪标签置信度评估的半监督工业生产质量指标预测方法，包括以下步骤：步骤1，从工业生产过程中收集历史过程数据和历史质量化验数据；步骤2，将数据依据是否含有标签进行第一次划分，再对划分后的数据集中按照一定比例划分训练集和测试集；步骤3，搭建基础质量预测模型和基础区间预测器，使用有标签过程数据进行训练；步骤4，依据基础质量预测模型为无标签数据赋予伪标签，依据基础区间预测器的输出结果计算伪标签的置信度；步骤5，将具有高置信度伪标签的无标签数据加入到原始训练集中，并以此对基础质量预测模型进行参数微调；步骤6，输入测试样本的过程数据，获取输出的预测值。

公开(公告)号：CN118770310B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411023873.4

申请日：2024-07-29

Applicant: 中南大学 ,  长沙南睿轨道交通电气设备有限公司 ,  中车株洲电力机车有限公司

Inventor： 李蔚 ,  樊悦 ,  王松旭 ,  王凯 ,  蒋济雄 ,  黎婷 ,  段慧

IPC: B61L15/00

Abstract: 本发明公开了一种重载联挂机车基于微功耗无线重联组网的实时控制方法及系统，在机车司机驾驶操纵控制系统基础上增加一套微功耗专网无线微波通信系统，基于微功耗无线通信方式建立联挂重联机车“车‑车”控制的信息桥梁，通过“车‑车”微功耗无线通信及联挂的中间机车内部车辆总线又可形成多达二台即以上联挂机车的通信，在此基础上创立五层实时网络架构，有效构建重联联挂机车之间的互联互通编组，以此实现重联机车联挂以及差异化联挂机车间无线组网重联协同牵引运行，克服依托有线列车总线网络重联机车联挂连接可靠性及兼容性的不足。

公开(公告)号：CN114510970B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202210092432.4

申请日：2022-01-26

Applicant: 中南大学

Inventor： 王雅琳 ,  吴翰升 ,  王凯 ,  刘晨亮 ,  袁小锋 ,  谭栩杰 ,  李思龙

IPC: G10L25/51 ,  G10L25/30 ,  G10L25/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供了一种基于音频信号特征的浮选过程工况识别方法，包括：步骤1，数据准备与数据预处理，具体包括数据的获取、降噪和工况类别划分；步骤2，根据梅尔声谱图纵轴代表的频率物理意义，放大浮选音频信号中关键频段所占比例，减小不重要频段的影响，构建基于特征注意力机制的浮选音频梅尔声谱图。本发明通过观察梅尔谱图中不同频段对识别结果的影响，找出关键频段，构建基于注意力机制的浮选音频梅尔声谱图，进行特征的初步提取，在建立模型时引入迁移学习，通过模型本身的输出特性筛选出最可能识别正确的测试集数据并打上伪标签，同时对齐数据的边缘分布和条件分布来确保迁移时仍能产生良好的分类界限，达到提高模型泛化性能的目的。

公开(公告)号：CN119126747A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411202369.0

申请日：2024-08-29

Applicant: 中南大学

Inventor： 阳春华 ,  季志毅 ,  王凯 ,  颜曹寅 ,  曹子卉 ,  屈王琨

IPC: G05B23/02 ,  G01R31/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多元非线性调频模态分解的装置级联过程系统振荡检测与诊断方法，所述方法包括以下步骤，步骤S1、数据准备与预处理；步骤S2、振荡检测阶段：通过多元非线性调频模态分解技术对过程数据进行先进的多元信号分解，有效提取时变和时不变特性的模态信号，利用相关系数和自协方差函数零交叉规律性指标进行振荡检测；步骤S3、振荡诊断阶段：在确认振荡存在之后，结合分组多元Granger因果分析和相位相关性分析。本发明的多元非线性调频模态分解方法能够有效地提取装置级联过程中的时不变与时变振荡模态并实现模态间对齐，特别适用于工业过程中复杂的多重系统振荡诊断。

公开(公告)号：CN118469225A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410646177.2

申请日：2024-05-23

Applicant: 中南大学

Inventor： 王雅琳 ,  唐艺尹 ,  刘晨亮 ,  李国栋 ,  罗江 ,  刘柢炬 ,  隋庆开 ,  王凯 ,  袁小锋 ,  伍国华

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/047 ,  G06Q10/083 ,  G06N3/126 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06F18/2415

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于双层协同优化的产业链资源智能决策方法，属于运输技术领域，具体包括：建立双层优化数学模型；将货位摆放货品种类和货品量作为上层优化的初始解，将车皮到站目的地排序作为下层优化的初始解；生成上层优化的上层种群；求出各上层个体对应的下层解和适应度值；根据适应度值对初始数据集中的个体添加标签；对神经网络进行训练；生成新的上层种群和下层种群；将归档集中的个体根据适应度值进行排序，重新对个体优劣分类；将新归档集训练神经网络；迭代至满足预设迭代终止条件，以最后一次迭代产生的归档集中适应度最大的个体以及该个体对应的下层解为双层优化的最优解。通过本公开的方案，提高了优化效率和精准度。

公开(公告)号：CN118209148A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410314618.9

申请日：2024-03-19

Applicant: 中南大学

Inventor： 李勇刚 ,  程赛葛 ,  王凯 ,  黄科科 ,  阳春华 ,  袁小锋 ,  王雅琳

IPC: G01D18/00 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/23 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及工业传感与测量技术领域，具体公开了一种受外部干扰变量引起的传感器测量偏差校正方法，包括以下步骤：采集与偏差传感器相关的过程变量数据、引起传感器产生偏差的干扰变量数据以及偏差传感器数据，构成数据集；采用基于中间样本增强的高斯混合聚类方法对干扰数据和偏差传感器数据所构成的数据样本进行聚类，并得到高斯混合模型中各分类子模型的隶属度；选取样本数最多的类别样本作为零偏差样本，其余样本为待校正样本；利用相关过程数据作为输入、零偏差传感器测量值作为标签，采用神经网络进行有监督训练；将聚类信息集成到半监督学习的拉普拉斯矩阵中，以过程数据作为输入训练半监督神经网络，得到偏差样本的校正值。

公开(公告)号：CN118016200A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410313803.6

申请日：2024-03-19

Applicant: 中南大学

Inventor： 王凯 ,  雷翔 ,  黄科科 ,  阳春华 ,  袁小锋 ,  王雅琳

IPC: G16C20/70 ,  G16C20/20 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及数据校正技术领域，具体公开了一种基于化验值的在线成分仪表测量数据校正方法，包括如下步骤：获取化验数据和在线仪表数据，由时序对齐的化验数据与在线仪表数据构成数据集；根据化验数据与在线仪表数据的趋势性，识别并剔除不准确的在线仪表数据段，并将剩余的在线仪表数据以及时序对应的化验数据作为高可信样本；以高可信样本作为训练集，采用神经网络作为校正模型，将在线仪表数据可信度嵌入到校正模型损失函数中，并引入在线仪表数据可信度约束条件；采用交替迭代算法对校正模型进行训练，得到在不准确在线仪表数据问题下的校正模型，解决了在线成分仪表因结垢、腐蚀等原因导致的仪表测量所获得的不准确数据的校正问题。

公开(公告)号：CN117333069A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311342483.9

申请日：2023-10-17

Applicant: 中南大学

Inventor： 王雅琳 ,  隋庆开 ,  刘晨亮 ,  谭栩杰 ,  王凯 ,  刘柢炬 ,  陈燚涛 ,  袁小锋

IPC: G06Q10/0639 ,  G06N3/044 ,  G06N5/04 ,  G06F17/18 ,  G06N3/088 ,  H04L67/12

Abstract: 本公开实施例中提供了一种云边协同质量预测方法，属于数据处理技术领域，具体包括：获取预设时段内的历史工业过程数据；对预处理后的历史工业过程数据按时间窗进行分割，得到时间窗数据；在云端构建Koopman约束分层深度状态空间模型并利用时间窗数据训练；将深度状态空间模型在云端进行简化并重新训练；根据简化后模型的隐变量和预测的观测值计算统计量估计分别确定统计量Tz2,Tx2的监测阈值ηz,Tηzx2；,将简化后的模型Tx2；利用核密度部署到边端设备；在边端设备，对实际工业过程在线数据进行预处理，并得到新的时间窗数据，输入至简化模型，在线进行质量预测并计算统计量来判断模型是否适配并予以解决。通过本公开的方案，提高了模型预测精准度和可靠性。

公开(公告)号：CN117291440A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311261471.3

申请日：2023-09-27

Applicant: 国投新疆罗布泊钾盐有限责任公司 ,  中南大学

Inventor： 董广峰 ,  王雅琳 ,  何新芳 ,  唐艺尹 ,  尹自泽 ,  刘晨亮 ,  黄理学 ,  王凯 ,  黄丽丽 ,  袁小锋

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/083 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提供了一种基于嵌入优化的两阶段铁运物流配载决策，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，建立关于求解以搬运距离最小为目标函数的模型；步骤2，将车皮到站目的地排序作为第一阶段优化的初始解；步骤3，第一阶段初始解作为已知量进入第二阶段优化求解过程；步骤4，将第二阶段优化嵌入到第一阶段优化过程中求解个体的适应值；步骤5，从第一阶段优化求出的各个体适应度值中，选择出第一阶段最优个体保留至下一代；步骤6，对第一阶段种群个体进行选择交叉变异操作，产生下一代种群并返回步骤3，迭代至满足预设迭代终止条件，以最后一次迭代产生的第一阶段最优个体对应的解为最优解。本发明提高了铁运物流配载效率和适应性。