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公开(公告)号：CN114677407B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210244206.3
申请日：2022-03-11
申请人： 中南大学
摘要： 本发明涉及泡沫浮选自动化领域，公开了一种面向嵌入式系统的浮选泡沫流速提取方法。本发明采用一种自适应宏块大小的快速宏块匹配算法初步得到泡沫流速，通过卡尔曼滤波和滑动窗口技术得到流速提取结果。通过拆解匹配算法，分析消耗算法时间的主要因素，采用降采样、自适应宏块大小和离散傅里叶逆变换等方式，加快算法速度，以满足嵌入式系统实时性要求。采用卡尔曼滤波和滑动窗口技术，结合历史数据，克服由于给矿不稳定等因素带来的泡沫瞬时流速的较大波动性，使得流速提取结果更加符合人眼观测的流速情况。
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公开(公告)号：CN116432829A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310270069.5
申请日：2023-03-20
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F18/214 , G06F17/11 , G06N3/08 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种基于流程时空结构的选矿过程关键指标预测方法和系统，方法包括：获取选矿过程中与关键指标相关的过程变量数据，得到原始数据集；对原始数据集预处理；构建过程变量时滞矩阵和关键指标向量，计算各过程变量的时滞相关性系数，根据该系数确定各过程变量的时滞并筛选过程变量；将选矿过程各子流程解耦，建立选矿过程时空结构模型，并嵌入深度学习网络结构，建立时空深度LSTM选矿过程关键指标预测模型；根据筛选后的过程变量及时滞，对筛选过程变量后的数据集进行时序匹配，采用时间滑窗构建训练数据集，并通过训练得到最优预测模型，用于选矿过程关键指标在线预测。本发明可以实现选矿过程中的长流程关键指标的实时、准确预测。
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公开(公告)号：CN112396590B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202011337271.8
申请日：2020-11-25
申请人： 中南大学 , 长沙矿冶研究院有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种半自磨入磨矿石块度检测方法、设备及介质，方法为：采集矿石图像并对图像中的矿石进行含泥量检测；对得到的图像进行矿石边缘线增强预处理；基于矿石含泥量，使用可变结构元对图像进行形态学处理；对得到的图像进行两次分水岭分割，依次提取图像中不同块度范围的矿石子区域，计算每个矿石子区域对应块度范围的矿石占比；通过对若干已知各块度范围矿石占比的图像样本，按照上述步骤计算图像样本中各块度范围矿石的占比，建立数据矫正模型；对于块度待检测的矿石，计算各块度范围矿石的占比，并利用数据矫正模型进行矫正，实时得到各块度范围内矫正后的占比。本发明可提高矿石块度检测的准确度。
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公开(公告)号：CN112686144B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202011595567.X
申请日：2020-12-29
申请人： 中南大学 , 长沙矿冶研究院有限责任公司
摘要： 本发明公开一种基于磨音信号的矿石球磨过程负荷识别方法，首先对采集到的原始信号进行预处理，包括消除直流分量、滤波，然后提出基于自回归(AR)谱估计的几何谱减法抑制噪声信号，提高信噪比；其次基于集合经验模态分解(EEMD)方法将磨音信号分解为K个本征模态分量IMF，利用排列熵选取可靠性高的模态分量进行磨音信号重构；接着计算每种负荷类型下重构信号的盒分形维数，并作为最终负荷分类依据；最后建立基于模糊C均值聚类的Bagging和极限学习机的负荷识别模型，实现负荷识别。本发明对国内某多金属选厂实际生产负荷进行识别，结果表明该识别模型能够准确地识别不同磨机负荷状态，具有良好的泛化性能和识别精度。
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公开(公告)号：CN109856220A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910173279.6
申请日：2019-03-07
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种pH值在线检测装置及其控制和校准预判方法，该装置包括检测槽、清洗槽、保养槽、控制单元、升降平移装置、pH测量电极和pH显示分析仪器；所述检测槽、清洗槽和保养槽并排设置在升降平移装置下方；所述pH测量电极固定在升降平移装置上；所述控制单元控制升降平移装置运动，从而带动pH测量电极作升降和平移运动，实现浸入或移出检测槽、清洗槽和保养槽。本发明通过升降平移装置，实现检测、清洗、保养功能高速准确地切换，延长电极寿命，保证其灵敏度。另外，本发明通过连续标准滴定法，解决pH计何时校准的问题，从而优化pH计的校准周期，降低人工成本，最终实现溶液的pH值在线高精度检测。
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公开(公告)号：CN109117495A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810649545.3
申请日：2018-06-22
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒数据协调方法、装置及存储介质。所述方法包括获取氧化铝生产蒸发过程中各测量变量的数据，基于所述各测量变量的数据的鲁棒估计函数建立分层鲁棒数据协调模型；基于所述分层鲁棒数据协调模型对所述各测量变量的数据进行处理，获取第一协调结果。该方法获得的第一协调结果在存在显著误差且大小不确定时，协调结果准确。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上述所述方法的步骤。所述存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
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公开(公告)号：CN104331622A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410620090.4
申请日：2014-11-06
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开一种氧化铝双流法溶出过程出口溶液苛性比值的在线预测方法，包括如下步骤：步骤一，基于物料平衡求得机理模型预测值；步骤二，再根据当前工况中温度和压差的变化量，基于模糊专家规则对机理模型预测值进行修正，求得修正后的机理模型预测值；步骤三，根据苛性比值实测值与修正后的机理模型预测值所构成的历史误差时间序列建立基于最小二乘支持向量机的误差时间序列预测模型，利用预测模型得到下一时刻的误差预测值，用误差预测值对修正后的机理模型预测值进行补偿得到溶出液苛性比值的预测值。本发明预测出口溶出液的苛性比值相对误差均在±2％内，最大绝对误差小于0.025。
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公开(公告)号：CN103604946A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310209572.6
申请日：2013-05-30
申请人： 中南大学
IPC分类号： G01P5/22
摘要： 本发明公开了一种面向矿物泡沫浮选的泡沫流速测量系统及方法。本发明构建了嵌入式浮选泡沫采集平台，以工业摄像机获取矿物浮选过程中泡沫图像为基础，针对采集到的图像在DSP处理器内完成图像的预处理，利用当前帧和参考帧中图像块的相关性分析方法提取了泡沫速度特征。本发明所阐述的嵌入式解决方案通过分析泡沫图像得到泡沫速度特征，作为一种生产状态重要的参考指标，可实时反映生产状况，具有体积小、成本低、功耗低、可靠性高，特别适用于选矿厂等环境恶劣、难以测量泡沫流速的工业现场。
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公开(公告)号：CN101869860B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010191503.3
申请日：2010-06-04
申请人： 中南大学
摘要： 一种球磨机磨矿产品的粒度分布预测方法，对每一个粒级破碎速率随时间变化快慢不一致的非线性破碎，将磨矿时间进行分段求取每个时间段上各粒级的破碎速率，对磨矿产品粒度进行预测时，按时间顺序先预测第一时间段的产品粒度分布，再以第一时间段的预测结果作为第二时间段的给料，预测第二时间段的产品粒度分布，依此类推预测出最终产品的粒度分布。本发明用于球磨机分批磨矿产品粒度分布预测，相对误差均在±5％内，绝对误差均在±2％内，减少工人的劳动强度，提高工作效率；扩展用于工业球磨机产品粒度预测，85.7％和72.6％的相对误差分别位于±10％和±5％内，91.2％和71.5％的绝对误差分别位于±5％和±3％内，本发明为实现工业磨矿过程的模拟和优化、节能降耗奠定了基础。
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