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公开(公告)号：CN105665223A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610036273.0
申请日：2016-01-20
Applicant: 中南大学
IPC: B05C5/02
CPC classification number: B05C5/0225
Abstract: 本发明公开了一种电磁驱动点胶阀，包括基座、柔性放大臂、喷嘴和用于与喷嘴配合挤压喷射胶液的喷针，柔性放大臂和喷嘴安装于基座上，喷针独立的滑动装设于基座上，基座上设有在释放势能时驱使柔性放大臂向下摆动的弹性蓄能装置和用于驱动柔性放大臂向上摆动使弹性蓄能装置蓄能的电磁驱动装置，柔性放大臂上设有在柔性放大臂向下摆动时撞击喷针并使喷针向一端滑动挤压喷射胶液的撞针，电磁驱动点胶阀还包括使喷针向另一端滑动复位的弹性复位机构。本发明具有结构简单、响应迅速、导向性好、动态特性好、运动平稳、密封性好、使用寿命长等优点。
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公开(公告)号：CN114692736B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210255434.0
申请日：2022-03-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可逆特征提取的锌液痕量多离子光谱检测方法及其应用，包括：采集足量的待测锌液并检测其吸收光谱，抽取小部分样本进行化学分析得到各离子的浓度值；构建可逆的NICE模型，采用吸光度数据训练NICE模型，通过模型拟合吸光度的分布实现独立潜在特征的提取；基于NICE模型，对带离子浓度值的样本的吸光度数据进行可逆无损的特征提取并转化为独立潜在变量，利用独立潜在变量与对应离子浓度值，构建PLS回归模型；基于NICE模型和PLS回归模型，利用待测锌液的吸收光谱，预测各金属离子的浓度。本发明大大降低了检测成本、提高了检测实时性；解决了待测离子间吸收光谱严重重叠且相互干扰的问题，检测结果可靠。
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公开(公告)号：CN114739959B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210247492.9
申请日：2022-03-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩表征的混叠荧光光谱总氮在线快速检测装置及方法。通过可调节宽谱激发光源，改变激发光源光强，从而激发待测溶液在不同光强下产生混叠荧光光谱；同时，利用微型荧光光谱仪原位高频记录激发光强变化变化下待测溶液的整个荧光光谱图变化过程；结合低秩表征特征提取算法，根据荧光光谱在不同光强下的不同激发特点，剔除冗余噪声，自适应的建立低维原子特征表征子空间；并加入稀疏性约束假设，引入最小二乘回归项，构建基于变光强混叠荧光光谱的总氮光谱检测模型，实现待测水样的总氮浓度的快速在线检测。
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公开(公告)号：CN114507881B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202210277803.6
申请日：2022-03-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种锌电解过程电解液温度无模型自学习稳定控制方法，属于化学技术领域，具体包括：建立Q学习算法对应的环境交互模型、奖励机制和Q表，设定电解液温度需要控制的目标区间，并初始化Q表更新需要的参数；定义锌电解过程电解液的状态空间与动作空间；定义Q表，横轴表示可选动作，纵轴表示状态空间的种类；根据智能体与环境交互模型的交互产生的数据更新Q表；根据更新完的Q表，得到锌电解过程电解液温度对应的稳定控制模型，并根据稳定控制模型输出当前电解液状态对应的最优冷却塔风机频率。通过本公开的方案，自动保障锌电解液的温度始终处于工艺的要求范围内，提升锌电解工艺生产的控制效率、适应性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116992780A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311236123.0
申请日：2023-09-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种数字化电解槽的温度传感器布置方法，包括：根据电解槽的工作状态，简化所述电解槽的结构，并根据简化后的电解槽的结构构建三维网格模型；根据所述三维网格模型生成可供温度传感器布置的初始点位；在所述电解槽内部按照所述初始点位布置温度传感器，并对所述电解槽在工作状态下的温度进行监测，获取原始温度数据；根据所述原始温度数据和所述三维网格模型对所述电解槽的温度场进行模拟，建立目标函数，基于测量精确度、灵敏度和传感器覆盖率设置温度传感器布置的约束条件，构建温度传感器的优化布置模型，以加强测温系统的实用性和经济性，进一步提升电解精炼过程中电解槽故障的诊断效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116990247A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310971145.5
申请日：2023-08-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 压缩光谱检测的双光路消解装置及信号采集融合方法，采用双光路结构，穿过同一个消解杯，这样保证消解过程一样，同一时刻试剂的吸光度也一样，输出消解杯的双光路光信号相同，双光路再通过不同的滤光片后利用硅光电池采集光信号，实现对压缩光信号的采集，这样可以得到两组不同的观测值g，从而利用它们之间的关系并加入信号融合的算法，大大减小了重构原始信号的误差，提高检测和重构时的精度。
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公开(公告)号：CN116227681A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310011745.7
申请日：2023-01-05
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/02
Abstract: 本申请适用于类周期变化资源用量预测技术领域，提供了一种类周期变化资源用量预测方法、装置、终端设备及介质。通过获取资源用量的历史总体参数数据和历史周期参数特征数据；将历史总体参数数据和历史周期参数特征数据按照时间段进行分类，得到不同时间段的历史总体参数数据和历史周期参数特征数据；利用参数预测模型分别对不同时间段的历史总体参数数据和历史周期参数特征数据进行处理，得到待测日总体资源用量预测值和小时资源用量占比特征预测值；利用参数结合模型对待测日总体资源用量预测值和小时资源用量占比特征预测值进行处理，得到待测日小时资源用量预测值。本申请能够提高类周期变化资源用量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN112896494B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110390940.6
申请日：2021-04-12
Applicant: 中南大学
IPC: B64C25/46
Abstract: 本发明提供了一种基于模型预测控制的飞机防滑刹车控制方法，包括：步骤1，采用机理分析法对飞机在滑行时的受力情况进行分析并建立飞机刹车系统的非线性动力学模型；步骤2，对飞机刹车系统的非线性动力学模型采用扩展卡尔曼滤波获得去除噪声干扰的实时机轮速度，通过实时机轮速度估计实时飞机速度；步骤3，根据实时机轮速度、估计实时飞机速度和最佳滑移率进行最佳飞机速度参考点计算，得到参考机轮速度和参考飞机速度用于控制器的跟踪。本发明所述的基于模型预测控制的飞机防滑刹车控制方法，采用模型预测控制，结合扩展卡尔曼滤波达到防滑刹车的控制效果，控制过程平滑，抖震较小，控制策略简单，具有很好的现实意义和实践价值。
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公开(公告)号：CN115965177A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202210979141.7
申请日：2022-08-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/063 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开基于注意力机制改进的自回归误差补偿风电功率预测方法，采用能够增强特征表达，忽略不重要信息的注意力机制(AM)方法对BiLSTM方法进行改进，增强了BiLSTM模型的预测精度。对得到的初步功率预测值进行计算，得到误差序列，采用自回归综合移动平均(ARIMA)模型进行误差补偿，用该误差序列训练ARIMA模型，并用得到的ARIMA模型的预测值补偿AM‑BiLSTM模型的预测值，进一步提高了模型的预测精度。运用风电场实际数据进行模型验证与分析，结果显示，AM‑BiLSTM‑ARIMA模型具有较好的预测精度，预测结果更接近真实值，是一种很有前途的风电功率预测方法。
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公开(公告)号：CN115204272A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210721136.6
申请日：2022-06-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多采样率数据的工业系统故障诊断方法与设备，方法为：获取工业系统多组不同传感器的时间序列数据，该多组数据存在不同采样率；针对每种采样率的所有传感器的时间序列数据，根据相关性筛选保留部分传感器的时间序列数据；将每种采样率的筛选保留传感器的时间序列数据，分别归一化处理，再按传感器拼接；将多种采样率对应的拼接数据，结合对应的真实分类标签，以端到端的方式对CNN模型进行训练，得到故障分类器；当需要进行故障诊断时，使用训练好的故障分类器基于多采样率数据对工业系统进行故障诊断。本发明能够自动挖掘多采样率数据的深层特征，有效利用不同采样率变量的信息来提高故障诊断的精度。
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