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公开(公告)号：CN118795846A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410771387.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及溶液净化技术领域，具体公开了多时间尺度下溶液净化过程最优设定值的动态校正方法，包括以下步骤：S01：基于模糊规则的低频校正；S02：运行状态变化趋势的划分与在线识别：提出了一种锌粉利用性能指数(ZPUPI)的概念来描述过程的运行状态；S03：提出了一种有监督的自组织映射网络(SOM)方法来构建过程变量与运行状态变化趋势之间的关系；S04：基于集成的、时空的即时学习的高频校正方法，解决了现有溶液净化过程关键技术指标最优设定值仅通过前馈设定而忽略过程的动态性和长流程性，提供了一种基于不同种类的过程数据动态地对溶液净化过程关键技术指标最优设定值进行反馈校正的方法。
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公开(公告)号：CN114926083B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210646504.5
申请日：2022-06-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0633 , G06Q50/02 , G06F18/23213 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种基于数字孪生的级联冶金过程运行处理系统，该系统包括：基础数据模块，用于采集冶金过程中各个生产环节的数据，以及对生成环节中的对象发送控制命令以对生产进行控制；数据处理模块，用于将来自基础数据模块的数据和控制命令进行存储和传输；智能控制模块，用于根据所述基础数据模块提供的数据确定所述冶金过程中工况，将所述工况输入到选择出的控制模型中确定控制参数；展示模块，用于显示三维可视化场景和数据展示面板。通过本申请解决了冶金企业缺乏智能化信息系统支撑所导致的难以保证生产效果问题，从而实现对级联冶金反应工况的可视化监控。
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公开(公告)号：CN117930767A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311842194.5
申请日：2023-12-29
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同和硬件在环仿真(HILS)的大型焙烧炉模拟装置，采用包括终端设备、边缘层设备和云服务器的云边协同架构；所述终端设备采用仿真器实现，包括：采用函数模型表示的焙烧过程仿真模型，将仿真模型输出的连续变量数据转换为符合工业标准电信号的虚拟传感器，将从边缘设备接收的控制信号转换为仿真模型输入控制量的虚拟执行器；所述边缘层设备包括虚拟数字机柜和真实的分布式控制系统；其中，虚拟数字机柜用于实现分布式控制系统的I/O功能以及数据存储。本发明对实际对象的还原度较高，对焙烧过程监测与控制算法的测试效果好。
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公开(公告)号：CN117170332A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311333044.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于一体化时空模型预测的多工况工业控制方法和系统，方法包括：基于正交试验的典型工况特征提取方法，构建工况识别器；构建各工况下的时间动态模型和空间分布模型，采用数据驱动和一体化训练方法得到各工况对应的时空模型的最优参数；利用工况识别器实时识别多工况工业系统当前工况，并以当前工况下的时空模型作为预测模型，通过滚动优化的方式得到系统当前最优的控制输入。本发明通过学习可观测点和不可观测点的时空相关性，建立不可观测点的预测模型，并将其融入到预测控制框架中，实现不可观测点的精准控制。
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公开(公告)号：CN116520799A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310438339.9
申请日：2023-04-23
Applicant: 中南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及工业过程故障检测技术领域，具体公开了基于时空变分图注意力自编码器的复杂工业过程故障检测方法，S01：基于慢特征分析的时间特征提取：对测量数据进行慢特征提取可获得m个慢特征；S02：基于度量学习和先验知识的空间图拓扑构造：对获得慢特征构建图形拓扑；S03：基于变分图注意力自编码器的时空特征表示学习：变分图注意力自编码器能够处理S01时间特征和S02的空间结构，生成潜在特征时空表示；S04：通过重构计算时间特征、空间关系和潜在表示的分布的损失进行训练；S05：基于阈值计算，将训练的损失输入到核密度估计中得到故障检测阈值。本发明能够处理工业过程时空信息，提高了故障检测率并减低误报率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116400652A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310304633.0
申请日：2023-03-27
Applicant: 云南驰宏资源综合利用有限公司 , 中南大学
IPC: G05B19/418 , C22B3/46 , C22B19/20
Abstract: 本发明公开了一种锑盐净化工艺的锌粉自动控制方法、装置及系统，包括构建除铜除钴拟合模型、采用粒子群算法计算最佳的电位设定值并设定；采用模糊算法、案例推理方法更新电位设定值；根据当前时刻电位测量值与电位设定值间的差值，构造三维的模糊规则，生成锌粉调整量与当前锌粉添加量相加得到新的锌粉量设定值，将新的锌粉量设定值在线写入DCS系统，控制自动给料装置添加锌粉。以此循环，达到电位稳定控制，实现最低锌粉用量。本发明根据电位波动自动调节锌粉添加量的锑盐净化工艺过程锌粉自动控制方法实现了锌粉加入量的精准控制，有效降低了锌湿法冶炼锌粉单耗，以降低锑盐净化工艺过程中的生产成本。
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公开(公告)号：CN114000178B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202111422498.7
申请日：2021-11-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种电解槽极板的故障检测方法及其装置、终端和可读存储介质，所述检查方法包括：获取电解槽内每块极板周围某一特定位置上，包含当前及历史时刻的磁场强度序列；基于holt预测模型，结合每块极板对应的磁场强度序列，计算得到每块极板对应的所述特定位置上磁场强度趋势估计值以及未来时刻的磁场强度预测值；对所述磁场强度趋势估计值以及所述磁场强度预测值进行模糊分析得到每块极板的故障检测结果。通过上述方法，本发明直接探查磁场变化实现故障极板检测，可以有效缩减极板故障检测时间，提高检测效率。
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公开(公告)号：CN114841059A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210415449.9
申请日：2022-04-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , C22B19/20 , C22B3/46 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种湿法炼锌除钴过程关键指标预测方法和系统，该方法包括：获取湿法炼锌过程中反应器的多个过程变量的数据；将所述多个过程变量的数据输入到图注意力网络对所述图注意力网络的参数进行训练确定，以构建所述多个过程变量的数据特征和关系特征；根据对所述图注意力网的参数进行训练后得到的所述多个过程变量的数据特征和关系特征对所述图注意力网络的全连接预测层的参数进行训练确定。通过本申请解决了相关技术中对湿法炼锌中除钴过程关键指标进行预测的技术方案所存在的预测精度不高的问题，从而针对除钴过程的变量之间存在复杂的非线性和互相依赖关系建立了准确的出口钴离子浓度关键指标预测模型，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN112859815B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110078674.3
申请日：2021-01-21
Applicant: 中南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种焙烧过程异常炉况监测及诊断方法，基于相关性和冗余性的变量选择方法，利用历史有效数据，为能够反映焙烧炉炉况变化的关键变量找到能体现其在不同采样时刻上的自相关性和交叉相关性变量，从而更好的描述了过程变量之间复杂的时序相关性，并显著的减少了焙烧过程的冗余变量；以每个关键变量为基础，建立了分布式动态PCA监测模型，并基于贝叶斯推理将所有子模型的监测结果融合为一个概率型监测指标，从而快速判断故障的发生；并提出了一种改进的加权贡献图的方法，及时的找到造成异常炉况的故障源所在，因此，本发明能快速有效的检测到焙烧炉的异常情况，并准确的找到故障源所在，降低异常情况对焙烧炉的运行状态造成的影响。
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公开(公告)号：CN114318425A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111585103.5
申请日：2021-12-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请公开了一种湿法炼锌净化除钴过程电位稳定控制方法和系统，该方法包括：获取除钴反应器中当前的实际电位值，其中，所述实际电位值是通过OPC获取的现场电位检测装置所检测到的；根据所述实际电位值与预设的电位值之间的差值确定与所述差值对应的基本调整量；计算所述除钴反应器的实际电位值在一段时间内的变化趋势，其中，所述变化趋势包括趋向期望区间和背离期望区间；根据所述变化趋势对所述基本调整量进行调节；至少根据调节后的所述基本调整量对锌粉下料量进行控制。通过本申请解决了现有技术中湿法炼锌净化除钴过程中所存在的问题，从而能够更好的去除钴离子。
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