公开(公告)号：CN118915526A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410951768.0

申请日：2024-07-16

申请人： 深圳市中金岭南有色金属股份有限公司丹霞冶炼厂 ,  中南大学

发明人： 阳春华 ,  孙备 ,  罗振 ,  李勇刚 ,  黄勇光 ,  尹舒龙 ,  黄科科 ,  刘一顺 ,  刘海洋 ,  罗平

IPC分类号： G05B19/042

摘要： 本发明涉及一种级联耦合下的分布式智能自主控制方法，包括如下步骤：第1步：对于每个设备建立基于状态自学习的非线性动力学模型，得到L个分布式非线性预测模型；第2步：每个设备根据自己的状态在线学习自回归模型参数；第3步：对于在线控制，获得第l个设备未来输出的多步预测，然后进行控制序列的优化；第4步：将控制序列的第一个值应用于设备l，如果l＝L，跳转到步骤2继续进行滚动优化，否则继续执行步骤5；第5步：预测信息沿级联方向传输，计算第个设备l+1的未来的入口条件；第6步：令l＝l+1并跳转到步骤3，实现级联分布式控制。相比其控制精度大大提升，为多设备级联下的精细化控制提供了新的解决思路。

公开(公告)号：CN118859700A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410810159.3

申请日：2024-06-21

申请人： 深圳市中金岭南有色金属股份有限公司丹霞冶炼厂 ,  中南大学

发明人： 阳春华 ,  黄科科 ,  罗振 ,  张运锋 ,  黄勇光 ,  刘一顺 ,  吴德浩 ,  刘海洋 ,  罗平

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明涉及一种针对运行条件不断变化的自适应预测控制方法，具体步骤包括：S1：提取系统的时空传递关系，构建基于时空特征的工况识别器，通过监测系统时空预测值和真实值之间的偏差，自动识别工况的变化，即工况识别机制；S2：针对模型计算复杂度高的问题，运用时空分离的模型降阶方法，将高维模型降阶为空间基础函数和时间系数模型，实现并对分布式参数系统的快速预测，即模型在线更新机制；S3：将S1的工况识别机制和S2的模型在线更新机制嵌入到模型预测控制框架中，通过对分布式参数系统的持续精准控制，实现全工况运行条件下的稳定控制。本发明所述的方法具有准确识别工况变化，快速准确预测，实现全工况运行条件下的稳定控制的优点。

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

发明人： 黄科科 ,  李俊贤 ,  阳春华 ,  吴德浩 ,  刘一顺 ,  周灿 ,  桂卫华

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。

公开(公告)号：CN118244645B

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410622315.3

申请日：2024-05-20

申请人： 中南大学

发明人： 吴德浩 ,  许译 ,  黄科科 ,  刘一顺 ,  阳春华 ,  桂卫华

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明提供一种基于云边协同的氧化铝溶出过程苛性比值控制方法与系统，系统包括端侧、边缘侧和云侧；端侧，实时产生氧化铝溶出过程的数据信息；边缘侧，包括DCS控制系统和边缘计算设备，DCS控制系统采集端侧产生的数据信息并反馈给边缘计算设备；边缘计算设备上部署有云侧下发的苛性比值软测量模型和MPC算法，及模型参数更新请求策略；云侧，部署有苛性比值软测量模型和模型参数求解算法，收到边缘侧的模型参数更新请求信号后，辨识当前苛性比值软测量模型参数进行模型更新；云侧包括模型下发模块；MPC算法基于更新的苛性比值软测量模型计算最优控制量以控制端侧；本发明能实现氧化铝溶出过程苛性比值的高精度稳定安全控制。

公开(公告)号：CN117115587A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311078685.7

申请日：2023-08-25

申请人： 中南大学

发明人： 阳春华 ,  邓文锋 ,  黄科科 ,  刘卫平 ,  刘一顺 ,  吴德浩 ,  桂卫华

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06V20/40

摘要： 本发明公开了一种基于GDNN的工业视频全局稀疏对抗样本生成方法和设备，方法：获取良性的工业视频样本输入至GDNN；通过可控攻击成本和预设概率分布分别对GDNN两个分支解码器的输出处理，学习获得扰动强度矩阵和扰动位置矩阵，用于对良性视频样本扰动叠加处理得到全局稀疏对抗样本；将得到的全局稀疏对抗样本输入至视频识别模型，并根据识别结果和真实标签计算对抗损失，再考虑扰动位置的优化损失得到样本损失；最终基于所有样本损失训练GDNN得到对抗样本生成模型，用于对未知的工业视频样本进行处理，生成对应的全局稀疏对抗样本。本发明提高了对抗生成样本的全局稀疏性，降低扰动像素修改需求，从而节省通信资源。

公开(公告)号：CN110231816A

公开(公告)日：2019-09-13

申请号：CN201810180137.8

申请日：2018-03-05

申请人： 中南大学

发明人： 阳春华 ,  黄科科 ,  张亦弛 ,  刘一顺 ,  陈宇

IPC分类号： G05D1/02

摘要： 本发明提供一种控制机器人行走的方法、装置、机器人和存储介质。该方法包括：根据机器人当前时刻的实际位置坐标、当前时刻的实际航向角、当前时刻对应在参考轨迹上的参考位置坐标、以及当前时刻在参考位置上的参考航向角，确定当前时刻的行走误差；根据行走误差和在当前弯道内的参考线速度和参考转向角速度、以及自身的质心距第一舵轮的第一距离、自身的质心距第二舵轮的第二距离，确定第一舵轮的第一目标线速度和第一目标打角，第二舵轮的第二目标线速度和第二目标打角；控制第一舵轮按照第一目标打角和第一目标线速度行走，第二舵轮按照第二目标打角和第二目标线速度行走。该方法控制的机器人灵活度较高，且对行走环境要求较低，适用范围较广。

公开(公告)号：CN118244645A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410622315.3

申请日：2024-05-20

申请人： 中南大学

发明人： 吴德浩 ,  许译 ,  黄科科 ,  刘一顺 ,  阳春华 ,  桂卫华

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明提供一种基于云边协同的氧化铝溶出过程苛性比值控制方法与系统，系统包括端侧、边缘侧和云侧；端侧，实时产生氧化铝溶出过程的数据信息；边缘侧，包括DCS控制系统和边缘计算设备，DCS控制系统采集端侧产生的数据信息并反馈给边缘计算设备；边缘计算设备上部署有云侧下发的苛性比值软测量模型和MPC算法，及模型参数更新请求策略；云侧，部署有苛性比值软测量模型和模型参数求解算法，收到边缘侧的模型参数更新请求信号后，辨识当前苛性比值软测量模型参数进行模型更新；云侧包括模型下发模块；MPC算法基于更新的苛性比值软测量模型计算最优控制量以控制端侧；本发明能实现氧化铝溶出过程苛性比值的高精度稳定安全控制。

公开(公告)号：CN117193217A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311354134.9

申请日：2023-10-19

申请人： 中南大学

发明人： 黄科科 ,  唐燕伟 ,  阳春华 ,  吴德浩 ,  刘一顺 ,  李勇刚 ,  桂卫华

IPC分类号： G05B19/418

摘要： 本发明公开了一种工业废水处理过程建模与决策控制一体化方法与系统，方法包括：(1)基于物料守恒、多相共存下的反应机理分析以及反应器结构的分析，构建多反应器级联的工业废水处理过程模型；(2)采用分层优化控制策略对工业废水处理过程进行目标组分的分离控制，即：上层根据工业废水处理过程的要求和经济指标确定过程控制目标；下层采用模型预测控制方法，基于确定的过程控制目标，获得工业废水处理过程的控制输入序列，并下发最优控制输入作用于工业废水处理过程。本发明可以应用于工业废水处理过程的控制，能够显著提高控制精度和过程指标。

公开(公告)号：CN110361003A

公开(公告)日：2019-10-22

申请号：CN201810311649.3

申请日：2018-04-09

申请人： 中南大学

发明人： 黄科科 ,  阳春华 ,  刘一顺 ,  张亦弛 ,  陈宇

IPC分类号： G01C21/20 ,  G01C21/16

摘要： 本发明提供一种信息融合方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。该方法包括：根据当前时刻的二维码位置坐标及二维码位置坐标与导航对象实际位置坐标之间的偏差坐标，确定导航对象当前时刻的绝对位置坐标，并根据该绝对位置坐标及当前时刻的航位推算坐标确定第一差值，再根据前一时刻的Kalman滤波增益、前一时刻第一测量噪声值、当前时刻航位推算坐标的均方差矩阵及第一差值，确定当前时刻的第二测量噪声值，最后根据第一差值、当前时刻的航位推算坐标、当前时刻航位推算坐标的均方差矩阵以及第二测量噪声值确定导航对象当前时刻的融合坐标。该方法可以使得滤波结果收敛，大大提高了融合坐标结果的精度，提高了对导航对象坐标定位的准确性。

公开(公告)号：CN118584349A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410621933.6

申请日：2024-05-20

申请人： 中南大学

发明人： 陈宁 ,  赵玉阳 ,  阳春华 ,  桂卫华 ,  刘一顺 ,  谢逸航 ,  谢沐言 ,  陈嘉瑶

IPC分类号： G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/392 ,  G01R31/52 ,  G06F18/28 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/24

摘要： 本发明公开了一种基于联合字典学习的储能系统锂离子电池零样本内短路故障诊断方法及系统，通过综合考虑电池的电性能和热性能特征的电池电热耦合模型；基于故障机理通过故障注入到模型中得到锂电池的模拟故障数据集，包括内短路、过热、环境低温、接触电阻故障；根据专家知识定义锂离子电池故障的属性知识库；基于联合字典学习理论，将可采集样本的故障时序数据和属性知识投影到一个共享子空间中；引入难以采集样本的故障的属性知识加入到模型中；引入故障区别性约束使得不同故障在共享子空间中能够被准确区分开来。本发明能够在缺乏部分故障样本的情况下，依然能够准确诊断出故障，为储能系统锂离子电池的故障诊断提供了一种高效可靠的解决方案。