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公开(公告)号：CN108921352A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810737754.3
申请日：2018-07-06
申请人： 东北大学
摘要： 本发明涉及一种具有区间不确定性的湿法冶金浸出过程优化方法，本发明采用区间数描述矿浆浓度，根据对金氰化浸出过程反应机理的分析，利用物料守恒方程和区间分析理论建立金氰化浸出过程的机理模型。在机理模型的基础上，建立了基于区间数的以两级金氰化浸出过程经济效益最大为目标的优化模型。针对本发明的不确定性优化模型采用两层嵌套的改进差分进化和序列二次规划混合优化算法进行求解。最终经过仿真验证了矿浆浓度不确定性水平对浸出过程经济效益的影响，并且该模型比传统模型能更客观地反映生产过程的实际情况，改善了模型的适应性，具有较好的工程实际意义。
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公开(公告)号：CN108037747A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711308052.5
申请日：2017-12-11
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B19/418
CPC分类号： Y02P90/02 , G05B19/41885 , G05B19/41875
摘要： 本发明属于金湿法冶金运行状态评价领域，提供一种基于分层分块思想的过程运行状态在线评价方法。工艺包括一浸一洗、二浸二洗、锌粉置换三个子过程，将金湿法冶金全流程按照操作单元的不同建立分层、分块的评价模型，分为全流程层、子过程层和单元层。算法包括分层分块评价模型的建立、过程运行状态的在线评价、运行状态非优原因追溯步骤。本发明在线评价时通过计算在线数据与评价模型的相似度，实时评价金湿法冶金全流程的运行状态，避免人工评价的滞后问题，自动追溯非优原因，为实际生产过程提供有价值的指导建议，以便及时对过程运行状态进行适当调整，提高企业经济效益和生产效率。
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公开(公告)号：CN107169658A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710350739.9
申请日：2017-05-18
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提供一种基于可信度的湿法冶金浓密机的故障诊断方法，包括：获取湿法冶金浓密机的在线变量；根据在线变量，确定每一变量的模糊维度；模糊维度为预先建立的专家规则库中的规则前件包括的模糊概念对应的维度；针对每一个变量及该变量的模糊维度，采用模糊隶属度函数获取该变量所属模糊维度的可信度；基于可信度的不确定性推理模型结合专家规则库中的规则，对每一变量的可信度进行推理分析，得到故障结论可信度；将故障结论可信度与预设阈值进行比较，获取故障结果。上述方法可以预先获取专家或操作人员的诊断经验对应的规则，并对当前的在线变量进行故障诊断，以便根据故障诊断结果及时调整，进而有效降低事故发生率，提高生产安全性。
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公开(公告)号：CN106950946A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710343173.7
申请日：2017-05-16
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B23/02
CPC分类号： G05B23/0243 , G05B2219/24065
摘要： 本发明提供一种基于优化原则的湿法冶金异常控制方法，包括：获取湿法冶金过程的在线数据；判断在线数据中是否有异常数据；若有，则辨识异常数据，并获取异常数据的异常工况；根据所述异常数据、异常工况确定湿法冶金异常控制的优化原则；根据优化原则，将湿法冶金异常控制问题转换为单目标优化问题或多目标优化问题；根据单目标优化问题或多目标优化问题的约束条件，求解所述单目标优化问题或多目标优化问题，获得安全处理策略；将安全处理策略发送安全控制系统，以使安全控制系统执行安全处理策略。上述方法能够识别异常工况，并针对异常工况制定有效的安全处理策略，可以降低故障的发生概率。
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公开(公告)号：CN108762238B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201810622817.0
申请日：2018-06-15
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明属于湿法冶金浸出过程的故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于DCD的湿法冶金浸出过程故障诊断方法。基于DCD的浸出过程故障诊断方法，主要面向湿法冶金的浸出工艺过程，通过提取专家知识和过程数据中的信息作为先验信息建立动态因果图知识库，在观测到异常情况后进入推理诊断机制，以异常情况为证据计算出各可能故障原因的后验概率，比较后验概率得到诊断结果。此算法主要包括浸出过程DCD事件确定、DCD结构学习、DCD参数学习和DCD在线过程故障诊断等步骤。本发明利用DCD故障诊断技术处理在浸出过程中信息的不确定性，一定程度减小了诊断技术对大量数据的依赖性，可以带来更准确的诊断结果，确保企业经济效益和生产效益。
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公开(公告)号：CN106959662B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201710324622.3
申请日：2017-05-10
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B19/05
摘要： 本发明提供一种电熔镁炉异常工况识别及控制方法。所述方法包括：获取电熔镁炉工况中的预设周期内的在线数据；采用相似度匹配策略查看案例库中是否与在线数据匹配的案例信息；若存在，依据匹配的案例信息给出当前在线数据的辨识结果，将辨识结果作为当前电熔镁炉工况的异常识别结果；其中，案例库为预先根据电熔镁炉工况的历史数据建立的各种异常工况的案例信息；若案例库中不存在匹配的案例信息，则采用贝叶斯网络推理模型对所述在线数据进行分析，获得辨识结果，将辨识结果作为当前电熔镁炉工况的异常识别结果。上述方法对于提高矿产资源的综合利用率，降低能耗，减少环境污染，促进安全生产，都有重大的意义。
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公开(公告)号：CN107065834A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710379067.4
申请日：2017-05-25
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B23/02
CPC分类号： G05B23/0243 , G05B2219/24065
摘要： 本发明提供一种湿法冶金过程中浓密机的故障诊断方法，包括：获取湿法冶金浓密机用于识别一种故障的在线定性信息和在线定量数据；针对在线定性信息，采用基于可信度的规则推理的方法获取每一事件的可信度，获取第一条证据；针对在线定量数据，采用基于数据相似度的案例推理方法获取待诊断案例的相似度，获取第二条证据；待诊断案例为进行案例推理时使用的由在线定量数据组成的不同类数据；根据D‑S证据理论融合规则，将两条证据进行融合，获得湿法冶金过程中浓密机的故障诊断信息，该方法可以使操作人员根据故障诊断结果信息及时调整，进而有效降低事故发生率，提高生产安全性。
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公开(公告)号：CN104155873A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410258101.9
申请日：2014-06-12
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B13/00
摘要： 本发明提供一种湿法冶金全流程分层优化控制技术，在生产管理部门确定总产出与总消耗的条件下，将全流程优化控制问题分为工序级指标优化和过程级回路设定优化两层结构加以实现。首先，通过建立描述湿法冶金各工序产出与最小消耗关系的各工序指标相关关系模型，然后，在各工序过程模型的基础上，建立工序过程优化模型并加以求解，进而实现关键控制回路设定优化。本发明还提供实施上述全流程优化控制技术的软件系统，它包括主程序、数据库和界面。本发明应用于某湿法冶金生产流程，降低了生产成本，提高了经济效益。
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公开(公告)号：CN108986077B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810629581.3
申请日：2018-06-19
申请人： 东北大学
摘要： 本发明属于浮选泡沫工矿识别技术领域，尤其涉及一种基于双树复小波域共生增广矩阵的浮选泡沫工况识别方法。该方法包括对图像进行双树复小波变换，提取图像的高低频子图；基于双树复小波变换计算各子图的灰度共生增广矩阵；计算各增广矩阵的特征值；搭建浮选工矿识别模型；将增广矩阵的特征值作为浮选工矿识别模型的输入特征矢量，用于浮选工况的识别。本发明能够准确、快速的实现浮选泡沫图像的工况识别，避免人工观测的主观性和随意性，为浮选生产的优化控制提供了可能，确保了企业的经济效益和生产效率，保证了矿产资源的可持续性发展。
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公开(公告)号：CN109885012B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910236152.4
申请日：2019-04-12
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明涉及一种金湿法冶金全流程实时优化补偿方法；包括：S1应用过程运行状态评价方法对金湿法冶金全流程实时优化结果进行在线分析获得评价结果；S2针对评价结果选择匹配的补偿方法进行处理；S21针对评价结果为次优的情况，采用自优化控制的补偿方法；S22针对评价结果为非优的情况，采用基于数据的操作量优化设定补偿方法；S23针对在历史数据库中找不到与当前工况相似数据的情况，将此类前工况数据采用金湿法冶金全流程重新优化的方法，得到最优操作；本发明通过建立补偿模型并求解，避免生产过程存在不确定性扰动或不确定变量无法建立机理模型且无法求得最优操作的问题，对于提高生产效率、提高企业经济效益具有重要意义。
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