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[发明专利]一种重介分选过程密度控制方法与系统-CN202310643307.2在审
发明人： 柴天佑;李优生;辛雪岐;刘宏伟 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： B03B5/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种重介分选过程密度控制方法与系统，该方法包括：向稀介密度控制器输入稀介实际密度，输出稀介设定液位，通过控制稀介桶液位达到稀介设定液位使稀介桶密度在预设区间内；向稀介液位控制器输入稀介设定液位和稀介实际液位，输出稀介补水阀开度，通过控制稀介补水阀开度使稀介桶液位达到稀介设定液位；向脱介流量控制器输入脱介设定流量和脱介实际流量，输出脱介补水阀开度，通过控制脱介补水阀开度使脱介流量达到脱介设定流量；向合介密度智能控制器输入合介设定密度和合介实际密度，输出合介分流阀开度，通过控制合介分流阀开度使合介桶密度达到合介设定密度。其有益效果是，代替传统人工操作，实现复杂工况下合介密度的精确调整。
一种分选过程密度控制方法系统

[发明专利]一种基于端边云协同的选煤热值预测方法与系统-CN202310643723.2在审
发明人： 柴天佑;赵明君;刘宏伟;王涛 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明提出一种基于端边云协同的选煤热值预测方法与系统，该方法包括：选取影响热值的相关变量为输入，精煤热值为输出，构建包括线性模型#imgabs0#和非线性项的热值数字孪生模型；对#imgabs1#进行参数辨识获得辨识误差；根据非线性项和辨识误差构建非线性动态系统v(k)；采用长短期记忆多层神经网络LSTM构建v(k)的离线深度学习模型、边侧在线深度学习模型#imgabs2#和云端深度学习校正模型#imgabs3#根据云端数据库实时更新的所有变量校正#imgabs4#校正后的#imgabs5#根据预设自校正机制校正#imgabs6#基于#imgabs7#和非线性动态系统构建热值终点预测模型#imgabs8#向#imgabs9#输入密度设定值和相关变量数据，输出热值数据预测值。其有益效果是，实现热值实时预测，辅助选煤过程密度决策和热值控制，提高精煤质量。
一种基于端边云协同选煤热值预测方法系统

[发明专利]一种不确定环境下的高铁列车智能调度方法及系统-CN202110885255.0有效
发明人：代学武;岳鹏;崔东亮;俞胜平;柴天佑;程丽娟;徐鹏 -专利权人：东北大学
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种不确定环境下的高铁列车智能调度方法及系统，属于高铁列车智能调度技术领域。首先将采集铁路CTC系统内部列车运行数据，利用调度时间窗划分方法确立实际调度列车，进而确定仿真环境状态S，为提高调度模型的决策响应速度，引入先验调度知识，即对调度决策进行预筛选，再由基于Q学习方法的调度模型给出最终的调度决策，利用贪心算法生成对应的列车调度方案，考虑到调度环境的不确定性，引入能产生随机晚点的仿真模块，使调度环境更为真实有效。通过选取对实例场景进行验证，证明本发明方法及系统能够有效减缓列车晚点的传播，可为调度员的列车调度工作提供参考方案。
一种不确定环境列车智能调度方法系统

[发明专利]一种末煤双系列分选过程参数控制方法与系统-CN202310617304.1在审
发明人： 柴天佑;辛雪岐;李优生;张立岩 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明涉及一种末煤双系列分选过程参数控制方法与系统，该方法包括：向液位设定控制器输入第一混料桶设定密度与实际密度差值，输出第一混料桶设定液位；向PI控制器输入第一混料桶的上述设定液位与实际液位差值，输出第一混料桶对应稀介分流阀开度，以通过控制第一混料桶对应稀介分流阀开度，使第一混料桶液位达到设定液位；对第二混料桶密度和液位控制过程同上；向密度和液位平衡控制器输入第一混料桶实际液位与第二混料桶实际液位差值、第一混料桶实际密度与第二混料桶实际密度差值，输出浓介分流阀开度，通过控制浓介分流阀开度，实现两个混料桶之间的液位平衡和密度平衡。其有益效果是，代替传统人工操作，实现复杂工况下循环介质的动态调整。
一种末煤双系列分选过程参数控制方法系统

[发明专利]一种面向工业大数据的产品质量多源深度融合预报方法-CN202010040200.5有效
发明人：刘长鑫;马宇飞;丁进良;柴天佑;李智浩 -专利权人：东北大学
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明提供一种面向工业大数据的产品质量多源深度融合预报方法，涉及工业大数据处理与复杂工业智能建模技术领域。该方法首先收集实际工业现场中的生产数据，并进行数据清洗与数据预处理，统一样本的数据维度；将生产过程数据按照工业生产的实际工艺流程与数据特征分为不同的数据块，同时求取每个数据块与最终质量数据的相关系数；针对不同的数据块，分别设计特定的深度学习网络提取隐含在数据内部的特征信息；利用之前求取的相关系数，为各个数据块提取到的特征信息进行加权融合，并利用一个单层神经网络对产品质量进行预报。该方法通过一种特征融合的思想，将复杂工业过程中的多源异构数据进行深度融合，实现对产品质量的精确预报。
一种面向工业数据产品质量深度融合预报方法

[发明专利]一种氧化铝碱液调配过程的控制系统-CN202110680747.6有效
发明人： 柴天佑;贾瑶;于力一;赵亮 -专利权人：东北大学
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G05D11/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种氧化铝碱液调配过程的控制系统，包括：分别检测原液信息、母液信息、液碱信息、调配出料信息的检测装置；和包括控制组件，反馈控制器和前馈补偿器的控制装置，且控制组件、反馈控制器和前馈补偿器借助于各自的电动阀控制原液、母液、液碱的流量；前馈补偿器和反馈控制器通信连接各检测装置和控制组件；控制组件基于历史数据确定调配过程的各流量的初始设定值，以及前馈补偿器和反馈控制器基于各检测装置实时获取的回路数据、过程数据和化验数据周期性调整初始设定值，以使获取的调配出料符合需求。上述控制系统借助于反馈信息和前馈补偿方式实现自动调整调配过程中的流量设定值，且有效提升调配出料的合格率。
一种氧化铝调配过程控制系统

[发明专利]一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法-CN201911254396.1有效
发明人： 柴天佑;高愫婷;贾瑶 -专利权人：东北大学
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法，其包括四个部分，即数据采集和传输，基于数据校正的预处理，基于预处理的数据和物料平衡原则建立机理模型，结合机理模型预测值、离线取样化验值、预处理的数据建立基于递归神经网络的补偿模型。本发明采用补偿模型的输出结果，对机理模型预测值进行补偿，得到最终的苛性比值预测结果；同时还将预测结果与溶出后实际化验值相对误差低于0.1％的数据构成模型修正数据集，重新训练递归神经网络的参数，提高模型的自适应能力。采用本发明的在线预测方法所预测的拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值准确度高，有利于生产企业依预测结果指导进料配比和二次加碱流量的设定。
一种拜耳法氧化铝生产高压管道过程中苛性比值在线预测方法

[发明专利]一种网络度检测方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310330426.2在审
发明人：李智;彭添强;郑广智;肖计春;张颖;柴天佑;张敏喆;万学军;王开仕 -专利权人：东北大学;北京三联虹普新合纤技术服务股份有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种网络度检测方法、装置、存储介质及电子设备，其中方法包括：对待测试图像进行图像处理，获得与所述待测试图像对应的若干目标轮廓图像，其中，各所述目标轮廓图像中包含目标纺丝的轮廓；基于预设的语义分割模型对所述待测试图像进行网络节点特征提取处理，获得与所述待测试图像对应的节点预测图像；将各所述目标轮廓图像作为掩膜图像，对所述节点预测图像进行检测，得到各所述目标纺丝的网络度检测结果。本申请中基于图像处理获得网络度指标的检测方法效率高，检测结果更加精准。
一种网络检测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种污水处理过程自适应约束多目标运行优化控制方法-CN202310526184.4在审
发明人：周平;张帅;李洪澎;丁进良;柴天佑 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供一种污水处理过程自适应约束多目标运行优化控制方法，涉及污水处理技术领域。该方法首先通过递推双线性子空间辨识建模方法建立能耗、出水水质、出水指标模型；再通过自适应约束多目标进化方法优化能耗和出水水质并处理出水指标约束，获得硝态氮SNO2和溶解氧DO5浓度的优化设定值；最后采用无模型自适应预测控制实现对SNO2和溶解氧DO5浓度的实时控制。该方法完成了对SNO2和DO5浓度优化设定值的高性能精确控制，能够有效提高污水处理过程的运行效率和稳定性，在出水指标满足排放标准的基础上实现污水处理过程的节能降耗。
一种污水处理过程自适应约束多目标运行优化控制方法

[发明专利]一种基于概率预测模型的伪双能X射线矿石图像识别方法-CN202310468096.3在审
发明人： 柴天佑;吴高昌;黄杰;王文鑫 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于概率预测模型的伪双能X射线矿石图像识别方法，属于矿石分选领域。本发明方法通过计算每块矿石的等效R值到某一设定阈值的距离作为该矿石的概率，从而为包括连生体矿石在内的每块矿石赋予标签信息，由此将非精即尾的二分类问题转换为了概率预测的回归问题，实现了对有用金属含量不同的矿石(精矿、尾矿以及连生体矿石)的识别；此外，依据本发明方法能够在保持整体识别准确率一定的前提下，通过改变阈值实现更大范围内的抛废率调整。实践表明，本发明方法能够有效地部署于工业现场并应用于实际的矿石预分选系统，在部分难选矿样上达到了实际分选所需的抛废率和分选品位要求。
一种基于概率预测模型伪双能射线矿石图像识别方法

[发明专利]一种端边云协同的PID控制器的参数整定系统及方法-CN202310264519.X在审
发明人： 柴天佑;贾瑶;宋延杰;郑锐;周正 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种端边云协同的PID控制器的参数整定系统及方法，所述系统包括部署在现场端的现场控制系统和边缘通讯设备、部署在边缘端的与现场控制系统一致的边缘控制系统和边缘服务器以及部署在云端的云服务器；云端通过运行基于PID控制过程的云数字孪生模型，实现基于大数据的数字孪生模型的参数校正，边缘端通过运行基于PID控制过程的边数字孪生模型和参数整定算法并进行参数评价，实现PID控制参数的自动整定，解决了原有依赖于工程师经验手动调参导致耗时耗力以及由于动态特性变化导致控制性能下降的问题，能够实现控制系统运行过程中PID控制参数的自动整定，并且提高控制性能，保证系统长期维持较好的控制效果。
一种端边云协同 pid 控制器参数系统方法

[发明专利]一种污水处理过程的增强预测控制方法-CN202310317008.X在审
发明人：周平;孙霄阳;张宇;吴永建;柴天佑 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供一种污水处理过程的增强预测控制方法，涉及污水处理过程控制技术领域。该方法首先采集当前时刻污水处理设备中生化池厌氧区第二单元硝态氮浓度、五区回流至二区的内回流量、五区溶解氧转换系数及好氧区第五单元溶解氧浓度；再构建污水处理过程的非线性模型，并估计非线性模型中状态变量的估计值；然后采用MPC模型预测控制求取一个基本的控制输入；再计算基本控制输入的最优补偿输入；并将补偿输入加入到基本的控制输入，作为最终的控制输入；重复执行以上过程以此提高污水处理过程中溶解氧浓度和硝态氮浓度的控制效果。该方法基于MPC控制的基础上加入增强补偿输入，有效提高污水出水水质，降低污水处理过程中的波动。
一种污水处理过程增强预测控制方法

[发明专利]一种溶出液苛性比值检测方法和装置-CN202210623008.8有效
发明人： 柴天佑;赵亮;李玉超;贾瑶;韩先尧;杜雪蕾 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种溶出液苛性比值检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：基于预定采样时间段内各采样时刻提取获得的溶出液样本，获取与各所述溶出液样本对应的参数值，以获得若干第一参数值以及第二参数值；至少基于各所述第一参数值、所述第二参数值对当前苛性比值检测模型中的模型参数进行更新，以获得更新后的苛性比值检测模型；基于所述更新后的苛性比值检测模型对实时获取的、待检测的溶出液进行检测，得到苛性比值检测结果。本申请中的检测方法可以在线精准检测溶出液的苛性比值。
一种溶出液苛性比值检测方法装置

[发明专利]一种单变量开环不稳定对象的网络控制实验装置及方法-CN202111597894.3有效
发明人：岳恒;花春桐;邢方新;柴天佑;吴高昌;贾瑶;吴志伟 -专利权人：东北大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G09B25/02 文献下载
摘要：一种单变量开环不稳定对象的网络控制实验装置及方法，自动控制技术的研究、实验和教学技术领域，包括被控对象单元，所述被控对象单元、执行机构单元及控制器依次连接，同时所述检测单元与控制器连接；在被控对象单元的垂直透明管路中设置基于气流悬浮的轻质小球，将小球高度作为被控变量，从而构造成开环不稳定的被控对象。采用该装置及方法进行实验，可以引入定量的持续的扰动作用，从而实现对各种单变量控制算法的抗干扰性能做出客观的比较和评估，在视频数据终端中设置时延和丢包，就可以对网络控制算法的处理时延问题和丢包问题的性能进行实验验证。该装置既可以用于单变量系统的闭环辨识实验，也可以用于进行单变量系统的闭环控制实验。
一种变量开环不稳定对象网络控制实验装置方法

[发明专利]基于多特征融合神经网络的溢流型磨机负荷间接预报方法-CN202310009904.X在审
发明人：张克胜;徐泉;柴天佑;刘长鑫 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多特征融合神经网络的溢流型磨机负荷间接预报方法，其中建立了磨机排矿后的下游泵池渣浆泵运行状态与磨机负荷机理模型，提出了多变量延时相关性分析方法以及多特征融合神经网络的磨机负荷预报方法，将输入变量与目标变量之间的时滞关系进行分类和分析，并针对于不同时滞特征的变量建立相应的神经网络预报模型。本发明给出了一种新的磨机负荷软测量和多步预报方法，解决了实际工业现场中，尤其是当生产车间空间位置不足，有多台重大的且位置物理距离较近的设备同时作业以及辅助设备运行时，常规的磨机负荷检测方法需要在筒体、轴承等部位上安装磨音传感器和振动传感器而带来的造价高、安装不方便、频谱信号难解释分析等问题。
基于特征融合神经网络溢流型磨机负荷间接预报方法

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