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公开(公告)号：CN118050080A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410154979.1
申请日：2024-02-04
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种工业回转窑红外测温补偿方法，本发明充分利用已有数据，设计了一种基于红外多特征的红外温度测量补偿方法。首先，通过红外测温系统获取窑体的红外图像和测量温度；然后，利用红外图像评估水雾等级；最后，基于以上三种特征建立测温补偿模型。相较于传统的基于机理的红外测温补偿算法，本发明的方案不需要建立复杂的水雾状态机理模型，仅仅通过对红外图像进行特征提取即可精准的描述水雾的大小。
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公开(公告)号：CN117930649A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410000356.9
申请日：2024-01-02
申请人： 中南大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种针对非平稳工业过程的故障监测方法和装置，方法包括：利用稀疏平稳投影矩阵对工业过程的多维观测变量进行稀疏线性组合构建多维度平稳源，并构建平稳源的监测统计指标；其中，稀疏平稳投影矩阵，采用平稳子空间分析方法并在优化问题中引入l2,p范数作为稀疏约束，并利用由多维观测变量构成的训练数据求解得到；根据每条训练数据，均计算平稳源的监测统计指标，并计算平稳源的控制限；在线监测阶段，根据实时观测数据计算平稳源的监测统计指标，并与控制限比较以完成故障检测；之后将每个观测变量对于监测统计指标的贡献值进行动态重构，通过比较重构贡献值的大小来确定故障变量。本发明可以实现高故障检测率以及精准确定故障位置。
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公开(公告)号：CN113627520B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202110906167.4
申请日：2021-08-09
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于尺度选择和噪声鲁棒的改进局部二值模式的纹理描述方法，包括：步骤S10、特征提取，提取具有尺度选择和噪声鲁棒的局部二值模式特征；步骤S20、特征学习，创建可随不同数据集进行动态适应调节、且可供查询的局部二值模式字典；步骤S30、特征匹配，在局部二值模式字典的指导下进行特征提取，将特征向量导入分类器进行纹理分类。与相关技术相比，本发明提供的基于尺度选择和噪声鲁棒的改进局部二值模式的纹理描述方法，能够在低维特征下满足噪声鲁棒与尺度不变性的问题、在特征表示更丰富的同时能够处理尺度变换和噪声干扰、且能够获得更加细腻的纹理描述效果和更加显著的图像分类精度。
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公开(公告)号：CN116525014A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310438344.X
申请日：2023-04-23
申请人： 中南大学
IPC分类号： G16C20/10 , G01J5/48 , G16C20/70 , G06F30/27 , G06T7/136 , G06F119/08 , G06F113/08
摘要： 本发明涉及挥发窑温度场预测技术领域，具体公开了一种基于热力学机理与红外图像数据融合的挥发窑温度场预测方法，包括：步骤S1，根据挥发窑的热传递和化学反应过程建立热力学模型，根据热力学模型获得预测温度；步骤S2，获取挥发窑窑头区域的红外图像，对红外图像进行处理并提取实际的固体物料温度；步骤S3，通过最小化热力学模型获得的预测温度与实际的固体物料温度之间的误差构建参数优化模型；步骤S4，确定需要被优化的模型参数值，并获得参数优化结果；步骤S5，将参数优化结果代入热力学模型得到融合模型，并通过融合模型得到挥发窑温度场的预测结果，以解决现有技术中难以对挥发窑的温度场进行准确预测的问题。
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公开(公告)号：CN116088307A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211688206.9
申请日：2022-12-28
申请人： 中南大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于误差触发自适应稀疏辨识的多工况工业过程预测控制方法、装置、设备及介质，方法：采集工业过程多个已知工况的数据，基于采集数据辨识各工况的预测模型并构建预测模型集合，以及估计各预测模型的预测误差阈值；采集当前状态量，使用各预测模型并根据上一时刻状态量和控制量预测当前时刻状态量，计算预测误差；选择预测误差最小的预测模型，将其预测误差与阈值比较：若预测误差连续超过阈值，则判定出现新工况，采用自适应更新方法对该预测误差最小的预测模型进行更新，并作为当前工况预测模型以及添加到预测模型集合中；对工业过程进行当前工况下的模型预测控制。本发明能够提供精准的预测模型，对工业过程快速精准的控制。
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公开(公告)号：CN116000936A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310084477.1
申请日：2023-02-09
申请人： 中南大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种基于状态转移算法的工业机器人自适应阻抗控制方法、设备及介质，方法包括：基于牛顿‑欧拉法构建工业机器人的动力学模型，采用实验辨识法对模型未知参数进行辨识；基于辨识得到的动力学模型设计工业机器人与外界环境接触的位置型阻抗控制器，并引入自适应控制策略来保证力误差的稳定性；利用状态转移算法对自适应阻抗控制器的参数进行寻优，同时引入变尺度机制对寻优参数进行动态自适应更新以加快寻优速度；基于优化参数的自适应阻抗控制器，对工业机器人进行控制。本发明在充分考虑工业机器人动力学特性的前提下，实现了工业机器人末端的柔顺控制，能够提高机器人在未知环境下的鲁棒性，相应地优化了控制性能。
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公开(公告)号：CN115840419A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202111554287.9
申请日：2021-12-17
申请人： 中南大学
IPC分类号： G05B19/418 , G06F18/2451 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种基于云边协同字典学习的复杂工业过程监测方法和系统，方法包括：云端使用标签一致字典学习方法对工业过程建立监测模型，对建立的监测模型进行简化，并将简化的监测模型下发到边缘端；边缘端使用简化的监测模型对工业过程进行在线监测，包括故障检测和工况识别，并判断简化的监测模型是否发生模型失配；当简化的监测模型失配时，触发云端更新监测模型和相应的简化监测模型。本发明通过云边协同保持工业过程监测模型一直匹配过程数据，实现对工业过程准确高效的监测，保障工业过程的平稳健康运行。
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公开(公告)号：CN115562216A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211361347.X
申请日：2022-11-02
申请人： 中南大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开了一种面向非平稳工业过程的故障诊断方法与系统，方法包括：获取非平稳工业过程的多维时间序列数据集，将其映射到平稳子空间；基于数据集的时序相关性，建立自表达约束项；在映射的平稳子空间，考虑数据集的自表达约束项，采用字典学习方法构建目标函数；并求解目标函数得到映射矩阵、字典和稀疏矩阵；利用映射矩阵和字典，计算数据集样本在平稳子空间的重构误差，并采用核密度估计方法计算控制限；在线获取非平稳工业过程数据，利用映射矩阵和字典计算在线样本在平稳子空间重构误差，并将其与控制限比较，根据比较结果判断工业过程当前是否故障。本发明能够准确地监测非平稳过程的运行状态，为工业过程安全生产提供保证。
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公开(公告)号：CN115293979A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210821464.3
申请日：2022-07-13
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供一种红外图像径向和切向畸变矫正方法，涉及图像畸变矫正技术领域。该红外图像径向和切向畸变矫正方法，包括以下步骤：在红外图像上选取关键特征点并明确其相对位置关系；选取畸变模型；基于等式方程组和不等式约束目标优化策略对畸变系数进行优化标定；基于畸变系数优化值实现从畸变图像所有像素到无畸变图像的映射；基于无畸变图像中的空点邻域的非空像素点填充空点；得到最终矫正图像。通过基于红外图像单张图像中的关键特征点标定畸变模型中未知系数，无需采用标定板或移动成像设备，扩大了方法适用场景，可实现对大畸变、低分辨率红外图像的高精度矫正。且新的空点填充思路避免了复杂坐标映射，更高效和高质地还原了空点像素值。
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公开(公告)号：CN115202190A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210846935.6
申请日：2022-07-06
申请人： 中南大学
IPC分类号： G05B11/42
摘要： 本发明提供一种基于工艺指标调节潜质的工况划分和识别方法，涉及工业过程控制方法领域。该一种基于工艺指标调节潜质的工况划分和识别方法，包括以下步骤：S1：变量预处理；S2：获取动态波动系数；S3：构建模糊评估模型；S4：获取评估值并划分类别；S5：控制框架设计。通过提出控制方法可以有效区别出不同控制效果的工况类别，从而从中提取出控制规则，对控制方案进行指导。相比于人工控制，其控制方式更加合理和智能，避免了被控变量的长时间波动。相比于PID控制来说，不用频繁调节PID参数，适用性大大增加同时控制效果与PID控制相当，同时实施例的实验结果表明所提出的控制方法效果优于PID控制和模糊控制。
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