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公开(公告)号：CN119951672A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510208566.1
申请日：2025-02-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B03D1/02 , B03D1/14 , B03D103/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态识别的加药量自适应控制方法及装置，属于模式识别与浮选加药技术领域，方法包括利用训练好的煤质识别模型，对入料煤质图像进行实时识别，根据识别结果判定多模态工况后与预设规则相结合，计算对应的初始加药量。通过实时采集尾矿灰分、尾矿白色泡沫量以及尾矿跑粗情况等关键特征，采用三角隶属度模糊方法进行区间划分和加权计算，动态优化药剂补偿量。将基于初始加药量与综合药剂补偿量计算得到的加药量决策值，及时传输至智能加药站，完成加药控制的闭环操作。本发明综合考虑入料煤质及尾矿情况，实现了复杂工况下加药量的精准计算与控制决策的实时反馈，保障了浮选工艺的稳定运行。
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公开(公告)号：CN119717758A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411691742.3
申请日：2024-11-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种具有相同子系统的复杂网络强结构能控性分析方法及装置，所述方法包括：首先建立具有相同子系统复杂网络系统的结构化系统模型#imgabs0#判断关联系统#imgabs1#是否强结构能控，若否，则复杂网络系统不强结构能控；若是，则判断子系统#imgabs2#是否为有单输入单输出子系统，若不是单输入单输出子系统，则判断子系统#imgabs3#是否强结构输入状态能观，若是，则复杂网络系统强结构能控；若否，则无法确定复杂网络系统的强结构能控性。若是单输入单输出子系统，则判断子系统#imgabs4#是否强结构能控且能观，若是，则复杂网络系统强结构能控；若否，则复杂网络系统不是强结构能控的。
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公开(公告)号：CN115147750B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210393676.6
申请日：2022-04-14
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于构造式联邦学习的矿井人员违规动作识别方法，包括：步骤1，获取历史视频，提取皮带矿工行为特征数据，标注行为类别并整理为各矿区本地矿工行为数据库；步骤2，各违规辨别终端构造本地网络模型最优隐层节点并计算本地网络模型当前方差；步骤3，聚合云构造聚合增隐层节点；步骤4，各违规辨别终端接收聚合增隐层节点，更新各违规辨别终端的新增隐层节点参数，判断是否继续进行构造式联邦学习；步骤5，通过违规辨别终端分辨矿工行为类别。本发明保证了各方数据的隐私性，解决了各矿区数据的孤岛问题，即每个矿区仅有本矿区的矿工行为数据，所训练的模型识别效果有限。本发明在保证各厂区数据安全的情况下联合训练出识别效果更好的模型。
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公开(公告)号：CN118736294A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410805430.4
申请日：2024-06-21
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/082 , G06N3/096 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种迁移学习与模型剪枝融合的矿石分类方法，包括如下步骤：在数据模型中获得预训练模型；根据幅值或相似性指标对预训练模型浅层部分进行重新初始化，获得部分初始化的模型；将浅层部分初始化后的模型在目标数据集上进行重新微调。本发明引入了迁移学习以解决应用深度学习模型时的矿石数据集不足的问题，为在利用模型在预训练数据集上学习得到的特征的同时，更好的学习在目标数据集上的特征；本发明使用幅值和相似性度量这两个广泛使用的指标来衡量卷积核的相似度，利用了模型剪枝的思想对模型的浅层进行部分初始化以释放冗余参数；本发明将部分初始化后的模型在锑矿数据集上进行微调，得到更加适合于矿石特征的模型。
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公开(公告)号：CN118548896A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410743272.4
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于实时场景解析的矿井辅助运输车辆安全导航方法，首先，本发明设计图像和点云分支的特征提取模块，通过引入CBAM方法来重点提取感知信息中的关键特征；其次，针对图像和点云信息间由于模态差异导致的特征不匹配问题，设计图像特征转换模块，实现特征空间的统一与特征融合，增强对矿井环境的全局感知；再者，针对矿井巷道内GPS定位信息缺失的挑战，通过部署UWB定位模块于车辆控制的关键区域，并构建巷道的整体拓扑地图，实现了对车辆导航路径的精确规划；最后，针对巷道工况的安全稳定需求，设计了一个具有多分支的连续控制模块，通过对应的导航指令进行多步预测，并通过底层控制检测来确保井下特种辅助运输车辆执行控制的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114117856B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111411986.8
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/23 , B65G43/00 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种数字孪生驱动的长距离带式输送机运行优化方法，具体步骤为：首先，获取带式输送机的固有参数、实时运行数据和预知给料速率；然后，建立带式输送机数字孪生模型；其次，利用带式输送机实时运行数据，更新数字孪生模型参数；再次，求解稳态、暂态带速，形成优化带速设定曲线；最后，基于数字孪生模型，通过仿真评估和优化校正消除优化带速设定曲线的输送带张裂、打滑和运载物料溢出风险，形成可行带速设定曲线。本发明的特点是：本发明设定带式输送机稳态、暂态带速，仿真评估和优化校正环节能够基于数字孪生技术保证形成的带速设定曲线不存在潜在风险，从而保证带式输送机安全运行，实现带式输送机节能高效运行。
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公开(公告)号：CN117216635A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311173031.2
申请日：2023-09-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/24 , G01M13/045 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了基于多领域自适应构造式增量网络的轴承故障诊断方法，包括：步骤1，利用振动加速度传感器采集驱动侧滚动轴承故障时候的目标工况和其他工况下的有限振动信号；步骤2，得到小样本集；步骤3，对每个样本进行3层小波包分解；步骤4，构建在领域自适应构造式增量网络增加节点的过程中的目标函数；步骤5，分析得到构造式增量跨域监督机制；步骤6，得到训练完成的领域自适应随机增量构造式学习网络；步骤7，将领域自适应随机增量构造式学习网络作为故障诊断集成模型的基分类器，目标域与其他工况下的源域两两组合，作为基分类的输入，基分类器的个数根据源域工况的数量设定，结合集成学习，根据多数投票确定滚动轴承的故障类别。
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公开(公告)号：CN116992260A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202210425403.5
申请日：2022-04-21
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏锐策智能科技有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G01M13/003 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种基于云理论的气动调节阀故障诊断方法，本发明采用云模型理论与动态内部主成分分析方法分别进行特征提取并融合，提出一种基于云化采样的集成随机配置网络模型进行故障诊断。本发明不仅以较高的诊断准确率实现了对气动调节阀的故障诊断，有效避免了阀门带故障运行；而且考虑到在实际应用中阀门故障数据匮乏的问题，通过构造样本和集成的方法解决了模型在小样本数据下诊断精度不高的问题。除此之外，本发明无需熟悉阀门机理与繁杂的经验知识即可完成故障诊断，具有较好的实用性。
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公开(公告)号：CN116820066A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310691963.X
申请日：2023-06-12
Applicant: 徐州徐工矿业机械有限公司 , 中国矿业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种信息物理系统架构的混合动力传动系统控制方法测试平台，其包括：混合动力控制器、混合动力优化控制系统以及虚拟混合动力仿真系统，将试验测试运行控制参数进行集中管理，为基于功率分流最优的混合动力系统控制方法实施至真实混合动力系统提供参考，提升混合动力车辆的性能与控制方法验证的快速性，能够将AVL‑Cruise计算机仿真与实际控制器相结合，将理想情况下的控制策略算法应用到实际传动模型，按照实际传动模型产生的实验结果，对试验测试运行控制参数进行集中管理，使控制算法的实际适用性得到提高，可为基于功率分流最优的整车控制策略提供基础数据，提升混合动力车辆的性能，对于科研工作者有着极大的便利性。
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