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  • 【专利】 一种矿浆浓度在线实时检测装置和方法

    作者:何大阔 ; 王福利 ; 李康 ; 贾润达 年份:2018
    摘要:本发明提供一种矿浆浓度在线实时检测装置和方法,属于测量方法及装置领域,用于解决矿浆浓度在线实时检测问题,包括:进料管、出料管、采样泵、智能计算模块、参数检测模块、显示模块、数据通讯模块;其中智能计算模块采用一种矿浆浓度在线实时检测方法,根据检测到的泵电机功率P,以及通过获取到的离线检测矿浆浓度C与采样泵电机功率P的对应关系,得到实时矿浆浓度C。该方法和装置简单易于实施,易于后期更换维护,维护成本低,通过矿浆浓度离线数据与在线数据测量值对比,可知其测量的精度满足生产要求。
  • 【专利】 一种基于煤炭光谱数据的煤炭成分分析方法

    作者:何大阔 ; 黎霸俊 ; 肖冬 ; 毛亚纯 ; 宋亮 年份:2018
    摘要:本发明提供一种基于煤炭光谱数据的煤炭成分分析方法,包括:煤炭光谱数据采集;利用煤炭成分分析模型进行煤炭成分预测,该模型的输入是采集的光谱数据,输出是煤炭成分。本发明提供的方法利用光谱数据和煤炭工业分析测定结果,建立煤炭成分分析模型,该模型利用卷积神经网络提取得到光谱特征数据,将光谱特征数据极限学习机输出煤炭工业分析测定得到的与煤炭光谱数据对应的煤炭成分,此预测过程中采用人工蜂群算法优化极限学习机的权值和偏差量,由此得到优化的煤炭成分分析模型。煤炭成分分析模型与光谱技术融合并应用在煤炭工业分析领域,煤提供了一种新的、快速和准确的煤炭成分分析方法。
  • 【专利】 一种菱镁矿矿石的品级的分类方法及系统

    作者:何大阔 ; 肖冬 ; 程锦甫 ; 黎霸俊 ; 毛亚纯 ; 柳小波 ; 王继春 年份:2017
    摘要:本发明提供了一种菱镁矿矿石的品级的分类方法及系统,用于提供一种定量分析菱镁矿矿石的品级的方式。该方法包括:对待分类的菱镁矿矿石的第一数据矩阵通过栈式自编码网络进行降维处理,得到第二数据矩阵;其中,第一数据矩阵用于指示所述待分类的菱镁矿矿石的光谱数据;对所述第二数据矩阵通过极限学习机ELM进行数据的分类,以得到所述待分类的菱镁矿矿石的品级;其中,所述极限学习机ELM为预先经训练样本训练后得到的,以第二数据矩阵为输入,以菱镁矿矿石的品级为输出的模型。本发明的方法在经济性、准确性、以及快速性上具有一定的优势,并且,该方法可以实现矿石的大批量在线检测。
  • 【期刊】 基于粒子群算法的金矿湿法冶金浸出率优化

    刊名:化工学报 作者:何大阔 ; 袁青云 ; 王福利 ; 吴畅 关键词:金矿湿法冶金 ; 氰化浸出 ; 浸出率 ; 优化模型 ; 粒子群算法 机构:东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 ; 东北财经大学 年份:2015
    摘要:各浸出率的合理分配对组织金矿湿法冶金浸出过程生产具有重要作用,当前各浸出率通常由精炼厂氰化车间工程师凭人工经验给出,导致对浸出过程生产的指导具有很大的模糊性与随意性,不能保证调整后的总浸出率最大。为优化确定金矿湿法冶金各浸出率,建立以总浸出率最大为目标的优化模型,并将二阶振荡粒子群算法用于模型的求解。最后通过实验研究验证了模型和算法的有效性。
  • 【专利】 一种浓密脱水工序智能协调优化方法

    作者:何大阔 ; 贾润达 ; 张华鲁 ; 王福利 ; 甄子鹏 年份:2018
    摘要:本发明提出一种浓密脱水工序智能协调优化方法,包括:建立对浓密脱水工序优化问题进行描述,具体包括:底流泵能耗经济指标、打矿泵能耗经济指标、浓密机压力约束、优化区间约束、不能进行压滤操作的约束、对每柜开泵时间进行约束、计算底流泵运行时间、计算打矿泵运行时间;将复杂的实际问题抽象出具体的数学公式,用数据处理的思想对该数学公式进行求解与预测,实现浓密脱水工序智能协调优化方法,具有通用性,从实验结果来看,预测准确,误差小。浓密机入矿存在波动,压力检测存在噪声,会造成优化结果不准确,因此采用滚动优化时序方法,随时间更新系统状态以及优化区间,提高优化结果准确性、优化模型的抗扰能力。
  • 【期刊】 基于改进粒子群算法的诺西肽发酵过程优化

    刊名:东北大学学报(自然科学版) 作者:何大阔 ; 牛大鹏 ; 张楠 ; 常玉清 关键词:诺西肽 ; 补料分批发酵 ; 产量优化 ; 粒子群优化算法 ; 混沌迁移 机构:东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学信息科学与工程学院 ; 上海通用(沈阳)北盛汽车有限公司 年份:2012
    摘要:在诺西肽补料分批发酵动力学模型的基础上建立了诺西肽发酵过程产量优化模型,根据发酵工艺选取了决策变量,并确定了变量的边界约束范围.针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易于陷入局部最优的问题,利用混沌序列具有随机性和遍历性的特点,引入混沌迁移算子,提出了一种改进的粒子群算法.利用改进算法对所建立的诺西肽发酵优化模型进行求解,大大提高了最终产物的产量,证明了所提改进粒子群算法的有效性.
  • 【专利】 湿法冶金浸出过程浸出率预测与优化操作方法

    作者:何大阔 ; 毛志忠 ; 尤富强 ; 胡广浩 ; 张淑宁 ; 黄瑛 年份:2009
    摘要:湿法冶金浸出过程浸出率预测与优化操作方法,是通过建立的混合模型预 报浸出率,并给出优化操作指导,其中建立了完整的浸出过程动态机理模型, 机理模型由研究矿物浸出的动力学原理出发,逐步建立浸出过程物料平衡方程 及能量平衡方程,本发明装置包括浸出过程浸出率预测及操作优化系统、上位 机、PLC、现场传感变送部分,其中现场传感变送部分包括pH值、温度、流量 等检测仪表。采用本发明的技术方案能大幅度提高浸出率,使生产始终维持在 最佳操作状况,并能减少原料和能源的消耗,延长设备的运行周期。另外,还 能及时反映市场供求关系的变化。
  • 【期刊】 基于数据的湿法冶金全流程操作量优化设定补偿方法

    刊名:自动化学报 作者:何大阔 ; 李康 ; 王福利 ; 贾润达 关键词:湿法冶金 ; 基于数据 ; 优化补偿 ; 即时学习 机构:东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 年份:2017
    摘要:湿法冶金过程具有反应机理复杂、工艺流程长、工序众多等特点,由于模型误差等因素,基于模型得到的生产过程最优工作点不是实际生产过程的最优工作点.如何保持湿法冶金生产流程运行在经济效益最优的状态成为生产优化控制的难点.本文提出了一种基于数据的湿法冶金过程操作量优化设定补偿方法.该方法在基于模型得到的最优工作点基础上,采用即时学习(Just-in-time learning,JITL)的思想,在当前工作点附近利用历史数据建立操作量补偿值和经济效益增量的相关模型,优化求解在当前工作点下,使经济效益增量最大化的操作量补偿值,施加到生产流程,并在新工作点进行迭代补偿.将所提出的方法仿真应用于某精炼厂的湿法冶金生产流程,仿真结果验证了所提出方法的有效性.
  • 【期刊】 湿法冶金浸出过程建模与仿真研究

    刊名:系统仿真学报 作者:何大阔 ; 胡广浩 ; 毛志忠 ; 周俊武 关键词:湿法冶金 ; 浸出 ; 建模 ; 系统仿真 机构:东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室 ; 北京矿冶研究总院 年份:2011
    摘要:浸出过程是湿法冶金的重要环节。通过对浸出过程的机理的分析,建立了浸出率的动态模型;利用实验分析、辨识等手段确定了模型的主要参数,并用实际数据对模型分别进行了动态和静态实验,验证了模型的有效性及泛化性;同时,通过仿真实验分析了主要因素对浸出率的影响。
  • 【期刊】 在线鲁棒最小二乘支持向量机回归建模

    刊名:控制理论与应用 作者:何大阔 ; 张淑宁 ; 王福利 ; 贾润达 关键词:鲁棒学习算法 ; 最小二乘支持向量机 ; 鲁棒性 ; 非线性 机构:东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 年份:2011
    摘要:鉴于工业过程的时变特性以及现场采集的数据通常具有非线性特性且包含离群点,利用最小二乘支持向量机回归(least squares support vector regression,LSSVR)建模易受离群点的影响.针对这一问题,结合鲁棒学习算法(robust learning algorithm,RLA),本文提出了一种在线鲁棒最小二乘支持向量机回归建模方法.该方法首先利用LSSVR模型对过程输出进行预测,与真实输出相比较得到预测误差;然后利用RLA方法训练LSSVR模型的权值,建立鲁棒LSSVR模型;最后应用增量学习方法在线更新鲁棒LSSVR模型,从而得到在线鲁棒LSSVR模型.仿真研究验证了所提方法的有效性.
  • 【期刊】 基于矢量基学习的浸出过程在线建模

    刊名:控制与决策 作者:何大阔 ; 胡广浩 ; 毛志忠 关键词:支持向量回归 ; 矢量基 ; 在线建模 ; 浸出过程 机构:东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室 年份:2011
    摘要:传统的支持向量回归算法因基于批量训练方法而无法适应浸出过程在线建模实时性的要求.在分析研究一种基于矢量基学习的支持向量回归算法的基础上,提出了基于矢量基学习的浸出过程在线建模方法.利用贝叶斯证据框架优化模型参数,分析新样本矢量与矢量空间的夹角,从而推导出该样本是否为基矢量.将该方法应用于浸出过程浸出率的预测,实验结果表明,该方法不但能很好地跟踪浸出率的变化趋势,而且显著地缩短了运算时间.
  • 【期刊】 湿法冶金中预测金产量的混合建模方法

    刊名:东北大学学报(自然科学版) 作者:何大阔 ; 袁青云 ; 王福利 关键词:湿法冶金 ; 金产量 ; 机理模型 ; 最小二乘支持向量机 ; 混合模型 机构:东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学信息科学与工程学院 ; 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 年份:2013
    摘要:由于缺乏有效的检测手段,无法实现湿法冶金全过程金产量的精确在线检测.提出了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)与湿法冶金全过程静态机理模型相结合的混合建模方法,用以预测金的产量.通过对湿法冶金全过程的机理分析,利用物料衡算关系建立金的产量静态机理模型,利用LS-SVM对机理模型不能描述的过程特性进行误差补偿.仿真结果表明,该方法的预测性能优于机理模型和单独的LS-SVM构建的模型,验证了该方法的有效性.
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