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龙图腾网获悉矢量智控(南京)科技有限公司申请的专利一种重介分选过程精煤灰分控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119657331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411467924.2，技术领域涉及：B03B13/00；该发明授权一种重介分选过程精煤灰分控制方法及系统是由张宽阔;费承;包坤涛;聂景驰设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种重介分选过程精煤灰分控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种重介分选过程精煤灰分控制方法及系统，方法包括：收集重介分选过程的历史数据；数据预处理；构建并训练状态估计模型和系统动态模型；基于构建的状态估计模型和系统动态模型进行精煤灰分的实时控制。本发明有效地解决了重介分选过程大时滞特性的建模问题，综合考虑了进料压力对精煤灰分的影响，使得模型能够更准确学习重介分选过程的底层物理特性，能够及时采取恰当的控制动作补偿外界干扰因素的影响，响应速度快，具备较强的抗干扰能力，并且对灰分测量的噪声不敏感。将本发明方案应用于生产中，能够既通过精确控制精煤灰分提高煤炭产品的品质；还能够充分实现自动化控制，减轻操作人员的劳动强度，提高生产效率。

本发明授权一种重介分选过程精煤灰分控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种重介分选过程精煤灰分控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，收集重介分选过程的历史数据，历史数据包括重介悬浮液密度、进料压力和精煤灰分； 步骤2，对精煤灰分数据进行中心平均滤波，进行数据预处理； 步骤3，构建Encoder-Decoder模型，根据步骤1收集的历史数据和步骤2预处理后的精煤灰分数据构建训练数据集，在训练数据集上训练Encoder-Decoder模型；训练集中的每个训练样本包含：Encoder网络的输入、Decoder网络的输入和Decoder网络的输出；Encoder网络的输入包括：t-T1时刻到t-1时刻的重介悬浮液密度t-T1时刻到t-1时刻的进料压力和未滤波的t-T1+1时刻到t时刻的精煤灰分数据Encoder网络的输出值输入Decoder网络，Decoder网络的输入包括：t时刻到t+T2-1时刻的重介悬浮液密度和t时刻到t+T2-1时刻的进料压力Decoder网络的输出包括中心平均滤波后的t+1时刻到t+T2时刻的精煤灰分T1和T2分别为第一预设时长和第二预设时长； 所述Encoder模型为状态估计模型，状态估计模型根据系统的最近的输入和输出历史序列预测系统当前的状态，形式如下： 其中xt为当前状态的估计值，和分别为t-T1时刻到t-1时刻的重介质悬浮液密度序列和进料压力序列，为t-T1+1时刻到t时刻的精煤灰分序列，T1为第一预设时长，θ为模型参数； 所述Decoder模型包括状态转移模型和输出模型， 所述状态转移模型描述系统的状态转移特性，形式如下： xt+1＝hφxt,ut,dt 其中xt为t时刻的系统状态，ut为t时刻的重介质悬浮液密度，dt为t时刻的进料压力，φ为模型参数； 输出模型将状态转移模型输出的系统状态映射到被控制的输出值，其形式如下： 其中xt为t时刻的系统状态，yt为t时刻输出的精煤灰分，为模型参数； 步骤4，构建历史生产序列，基于当前时刻的重介质悬浮液密度和进料压力生成生成N条备选输入序列，基于构建的状态估计模型和系统动态模型进行精煤灰分的实时控制。

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