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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118466189A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410481741.X
申请日：2024-04-22
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种具有死区特性的稀缺采样转台伺服系统辨识方法，属于转台伺服系统的建模技术领域。解决了因测量稀缺而导致的数据不完整的技术问题，其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)构建出一个具有死区特性的转台伺服Wiener‑Hammerstein系统模型，并获得稀缺采样情况下具有死区特性的转台伺服Wiener‑Hammerstein系统辨识模型；步骤2)构建出基于辅助模型的多新息改进粒子群的辨识方法。本发明的有益效果为：本发明引入了多新息技术来提高收敛速度和估计精度。
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公开(公告)号：CN118297097A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410420831.8
申请日：2024-04-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了基于递阶极大似然和粒子群的电液伺服模型参数估计方法，包括以下步骤：建立电液伺服位置反馈非线性系统模型；收集电液伺服位置系统的电压信号数据和位移数据分别作为输入数据以及输出数据，将电液伺服位置反馈非线性系统分解为线性的第一子系统以及非线性的第二子系统；初始化极大似然LM和改进粒子群方法；基于输入数据以及输出数据，获取电液伺服位置反馈非线性系统的参数。本申请首先建立合适的电液伺服位置反馈非线性模型，并提出一种基于递阶极大似然LM和粒子群的辨识方法，对电液伺服位置反馈非线性模型的未知参数进行估计。
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公开(公告)号：CN119247768B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411262355.8
申请日：2024-09-10
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传优化和数据滤波的分数阶超精密平台辨识方法，解决了在高精度运动控制中，因系统的非线性特性而导致的控制精度降低的技术问题。包括以下步骤：首先根据GL定义建立包含分数阶线性动态部分和静态非线性部分的超精密非线性平台系统模型。然后，对系统输入输出进行数据滤波处理，将复杂的有色噪声转化简单的滑动平均噪声来提高信噪比。接着，对交叉规则进行了改进，动态调整交叉概率，增强算法的全局搜索能力和收敛速度，提高了参数估计的精度和鲁棒性。本发明在处理分数阶非线性系统的参数估计问题上具有较高的精度和良好的抗干扰能力，适用于超精密平台复杂工业系统的建模和控制。
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公开(公告)号：CN119720737A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411620929.4
申请日：2024-11-14
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了基于模拟退火的双率柴油机隔振非线性系统参数估计方法，包括：基于双率Hammerstein柴油机隔振非线性系统模型，获取双率Hammerstein柴油机隔振非线性系统的第一辨识模型；基于辅助模型辨识，将所述第一辨识模型进行转换，获取第二辨识模型；基于改进的模拟退火算法，将改进的模拟退火算法与多新息辨识相结合，获取所述第二辨识模型的参数。本申请首先采用辅助模型的思想解决双率采样引起的数据不完整问题。然后，基于辅助模型的改进多新息模拟退火算法(MI‑SA)对适应度函数进行优化，实现对未知参数估计的并行搜索。此外，引入多普勒降温效应型降温函数，提升算法收敛速率，提高了辨识精度和优化速度。
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公开(公告)号：CN119247768A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411262355.8
申请日：2024-09-10
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传优化和数据滤波的分数阶超精密平台辨识方法，解决了在高精度运动控制中，因系统的非线性特性而导致的控制精度降低的技术问题。包括以下步骤：首先根据GL定义建立包含分数阶线性动态部分和静态非线性部分的超精密非线性平台系统模型。然后，对系统输入输出进行数据滤波处理，将复杂的有色噪声转化简单的滑动平均噪声来提高信噪比。接着，对交叉规则进行了改进，动态调整交叉概率，增强算法的全局搜索能力和收敛速度，提高了参数估计的精度和鲁棒性。本发明在处理分数阶非线性系统的参数估计问题上具有较高的精度和良好的抗干扰能力，适用于超精密平台复杂工业系统的建模和控制。
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