公开(公告)号：CN118015338A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410046851.3

申请日：2024-01-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 阳春华 ,  王智杰 ,  黄科科 ,  吴德浩 ,  刘一顺 ,  桂卫华

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种物理知识嵌入的铝电解过热度识别方法及系统，首先基于先验知识提取火眼视频的物理特征组合，并将其集成到卷积神经网络中；针对类别相似性问题，提出了一种改进的交叉熵损失函数，使模型更专注于学习具有高相似性的样本。此外，本发明技术方案还利用元启发式算法优化提出的卷积神经网络，使其能够有效地嵌入知识来处理有限的数据样本。本发明技术方案所提出的物理知识嵌入的过热度高精度识别方法可以应用于铝电解工业过程过热度的在线识别，能够显著提高识别的精度。除此之外，本发明技术方案能够大大降低网络训练所需的数据量，大大地拓展了方法的适用范围。

公开(公告)号：CN115202190B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202210846935.6

申请日：2022-07-06

Applicant: 中南大学

Inventor： 孙备 ,  戴俊韬 ,  阳春华 ,  李勇刚 ,  黄科科 ,  周灿 ,  朱红求 ,  李繁飙

IPC: G05B11/42

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN117572829A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311354128.3

申请日：2023-10-19

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄科科 ,  应新宇 ,  吴德浩 ,  刘一顺 ,  孙备 ,  阳春华 ,  桂卫华

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了一种多模态工业过程全工况高实时预测控制方法和设备，方法在学习全工况显示控制律时：先使用一种工况数据集学习当前工况的显式控制律，即学习自组织模糊神经网络的参数；再根据已学习工况的数据覆盖率，确定是否增加模糊规则；若是小范围工况变化，则在原有损失基础上引入弹性权重巩固项机制，确保学习到新工况控制策略同时保持对历史工况的控制性能；若是大范围工况变化，采用截断径向基神经元生长机制，通过增加模糊规则来学习新工况的控制策略，使得显式控制律能够适应大范围工况变化；在线控制时，使用全工况显式控制律根据当前控制状态得到控制序列。本发明克服传统多模型在线求解优化问题，实现工业过程全工况的精准控制效果。

公开(公告)号：CN117373553A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311460002.4

申请日：2023-11-03

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄科科 ,  阳春华 ,  张运锋 ,  李勇刚 ,  孙备 ,  桂卫华

IPC: G16C20/10 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F113/08 ,  G06F119/12 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征分离的气固耦合反应体系建模和系统状态预测方法，首先使用模型描述对冶金装备的气‑固耦合反应体系；然后，提取反应体系模型中的关键参数并组合构建系统的不同工况；再采用基于正交试验的多工况系统激励方法，在各工况下激励系统，得到对应工况的系统特征数据；最后，通过本征模态分解将系统特征数据分解为空间基础函数和时间系数，再建立时间系数的预测模型，通过时间系数的预测值和空间基础函数预测未来时刻的系统状态。本发明可以实现对冶金设备气固耦合反应体系的精准建模，且模型对系统状态的预测精度高。

公开(公告)号：CN111538759B

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202010311145.9

申请日：2020-04-20

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄科科 ,  阳春华 ,  韦可 ,  朱红求 ,  李勇刚 ,  周灿

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/27 ,  G06F17/16 ,  G05B19/042

Abstract: 本发明公开了一种基于分布式字典学习的工业过程智能监测方法与系统，其方法包括：工业系统的各分布式节点均利用自身采集的数据建立本地字典；对所有分布节点的本地字典进行扩散加和处理，得到工业系统的全局字典；融合计算中心从工业系统获取若干数据作为训练样本，根据全局字典计算每个训练样本的重构误差，并采用核密度估计方法以根据所有训练样本的重构误差计算工业过程监测的控制限；融合计算中心在线获取待监测数据，根据全局字典计算待监测数据的重构误差，并将待监测数据的重构误差与控制限比较，根据比较结果判断工业系统是否异常。本发明通过分布式字典学习以减轻整合中心的负荷，提高计算效率，从而实现准确监测工业过程的运行状态。

公开(公告)号：CN116227353A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310219000.X

申请日：2023-03-08

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄科科 ,  李俊贤 ,  吴德浩 ,  阳春华 ,  桂卫华 ,  周灿

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/16 ,  G06F17/15 ,  G06F18/214 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种大型冶金焙烧炉的寿命预测方法，包括：获取焙烧炉整个历史生命周期退化过程中各变量的数据，形成初始数据集，对其预处理；选取风压比作为健康因子，从预处理后的数据集中获取鼓风量和风箱压力，计算得到健康因子HI；基于预处理后的数据集，对各变量与HI之间进行典型相关分析，优选部分变量作为特征变量；以所有特征变量共同作为输入变量，HI为输出变量，训练基于径向基核函数的HI映射模型；以HI和RUL分别为输入输出，训练RUL预测模型；获取当前时刻的特征变量数据并预处理，利用HI映射模型得到焙烧炉当前HI值，再输入至RUL预测模型得到焙烧炉剩余寿命。本发明实现大型冶金焙烧炉剩余寿命的实时在线预测。

公开(公告)号：CN116224872A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310216542.1

申请日：2023-03-08

Applicant: 中南大学

Inventor： 阳春华 ,  张运锋 ,  黄科科 ,  吴德浩 ,  韦可 ,  桂卫华

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明公开了一种针对多物理场耦合大规模工业系统的知识引入预测控制方法、预测控制器、设备及介质，方法包括：利用拓展收敛交叉映射算法获取多物理场耦合大规模工业系统的变量间影响关系；将获取到的变量间影响关系作为先验知识构建预测控制器中的预测器；再将预测器嵌入到预测控制器的损失函数中，建立知识引导的预测控制器；利用建立的预测控制器并根据多物理场耦合大规模工业系统的当前状态变量值，对多物理场耦合大规模工业系统进行预测控制。本发明通过提取系统中观测变量的影响关系，并将其作为先验知识融入到系统的预测模型中实现系统状态的准确控制。

公开(公告)号：CN114508948B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202210027660.3

申请日：2022-01-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 阳春华 ,  唐峰润 ,  李勇刚 ,  桂卫华 ,  梁骁俊 ,  黄忠民 ,  黄科科 ,  孙备 ,  朱红求 ,  周灿

IPC: F27D21/02

Abstract: 本发明公开了一种外窥式工业火眼视频采集装置，包括外壳，所述外壳包括用于防粉尘和雨水的防护盖板、用于清晰成像的镜片、用于连接外壳U型板和防护盖板的上盖板、前盖板、外壳U型板和后盖板，本发明相较于内窥式火眼视频采集装置，在保证成像质量的前提下安装更简单且灵活性更强，此特点尤其在恶劣环境下的工业现场较为突出。其原因在于火眼观测口往往温度高、粉尘强，内窥式设备安装、更换或维护时工作量大，存在极大安全隐患；在外壳方面，通过采用U型盖板、前盖板、后盖板、上盖板分离的设计使每个模块相互独立，但是分离的同时通过增加垫片来保证外壳内部的密闭性。此设计极大提高了设备的维护效率。

公开(公告)号：CN115933406A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211688205.4

申请日：2022-12-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄科科 ,  应新宇 ,  阳春华 ,  李繁飙 ,  桂卫华

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种面向高端装备运行实时优化的智能控制方法与系统，方法为：在工况周期的前期阶段，提取焙烧炉系统的输入输出数据并传输到中控平台；中控平台根据焙烧炉系统的输入输出数据进行系统辨识，再根据辨识得到的状态空间模型离线计算显式MPC控制律；中控平台将状态空间模型和显式MPC控制律传输到与焙烧炉绑定的边缘设备；在工况周期的其余阶段，焙烧炉将最新的输出量实时传输到边缘设备；边缘设备根据状态空间模型计算焙烧炉的当前状态量，将焙烧炉的当前状态量代入到显式MPC控制律得到最优控制量；边缘设备将最优控制量传输到焙烧炉并作用到焙烧炉的控制输入端。本发明可在满足控制准确性的前提下，保证优化控制的实时性。

公开(公告)号：CN115619033A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211361346.5

申请日：2022-11-02

Applicant: 中南大学

Inventor： 阳春华 ,  刘一顺 ,  黄科科 ,  李勇刚 ,  桂卫华

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0633 ,  G06Q10/0875 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于工业互联网的采购供应链一体化优化方法和设备，方法包括：对原料的市场价格进行预测；考虑原料的市场预测价格，建立单位原料成本最小的多周期动态采购模型，并优化求解各采购周期的最佳原料采购量；获取各供应商的历史供货数据，构建基于堆栈自编码器和套袋法集成学习的供应商自动评价模型，获得各供应商评分；综合考虑最佳原料采购量和供应商评分，建立最小化采购成本、最大化供应商综合效应的多目标优化模型，并求解获得从各供应商的最优采购策略。本发明通过工业互联网平台将采购供应链全流程数据进行全面获取、集中处理分析，综合考虑不同业务之间的关联性，可有效降低采购成本、提升采购效率。