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公开(公告)号：CN111025898B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201911079525.8
申请日：2019-11-07
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种用于流程工业大规模过程控制的降维辨识方法，其计算过程通无需人工参与，可以在确保计算精度的基础上，以很低的计算量实现高阶系统的参数辨识。本发明的技术方案中，进行系统参数辨识的过程中，将待辨识的2n维的参数利用Arnoldi方法构建Krylov子空间，实现了由2n维降低到k维，降低了系统的计算量；随后通过Givens变换方法求解参数寻优步长，确保了本发明的计算方法是收敛的；通过预先设置的阈值以及迭代的方法，提高系统参数的辨识精度。
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公开(公告)号：CN1935962A
公开(公告)日：2007-03-28
申请号：CN200610096925.6
申请日：2006-10-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种水酶法提取亚麻籽油的方法，属于水酶法提油工艺的技术领域。本发明是以脱胶亚麻籽为原料，经破碎、酶解、离心得到亚麻籽油。本发明对所用原料先后采用碱性蛋白酶和复合纤维素酶进行酶解，大大提高了游离油得率，所得游离油质量较高，易于精炼，有较高的营养价值和功能特性。与传统的压榨法和溶剂萃取法相比，生产过程设备简单、操作安全、污染少、能耗低。
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公开(公告)号：CN115407199A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210991822.5
申请日：2022-08-17
Applicant: 江南大学
IPC: G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/382 , G01R31/396 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种针对状态向量奇异值的锂电池荷电状态估计方法，其特征在于，包括：通过采样得到的电流值和电压值建立二阶RC等效电路模型，对未知模型参数进行估计；根据获得的所述模型参数建立状态空间模型，使用强跟踪滤波理论对平方根容积卡尔曼滤波SRCKF改进，对荷电状态SOC估计；通过间歇充放电试验获得荷电状态和开路电压SOC‑Uocv关系曲线，对二阶RC等效电路模型参数进行在线更新；本发明提供的针对状态向量奇异值的锂电池荷电状态估计方法提高了锂电池荷电状态的估计精度，且有良好的鲁棒性，即当状态向量存在奇异值时，仍然有良好的估计效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115166519A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210771222.8
申请日：2022-06-30
Applicant: 江南大学
IPC: G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/3842 , G01R31/396 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于辨识锂电池荷电状态的方法，包括：采采集电池电路每时刻的电流、电压和荷电状态；将所述电流和电压值输入基于注意力机制的双向门控循环神经网络模型，所述神经网络模型通过Nadam梯度下降算法更新各层级参数；反向更新并训练完成后，输出电池当前时刻的荷电状态。本发明可以实时测量当前的荷电状态；对测量仪器精度的要求不高，但对电池荷电状态的估计更加准确。同时通过数据驱动理论，建立基于注意力机制的双向门控循环神经网络，通过训练集训练网络参数，生成模型，建立电流电压与荷电状态的对应关系，从而对荷电状态进行估计。其中，注意力层的添加能够极好的提升模型预测的准确性与稳定性，具有广泛的使用范围。
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公开(公告)号：CN113569195A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110814501.3
申请日：2021-07-19
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于分布式网络系统的预条件方法，包括：采集系统控制数据构建原始信息矩阵；根据所述原始信息矩阵，利用牛顿二次迭代方法求出信息矩阵逆的近似值，并构建新信息矩阵；利用幂法求所述新信息矩阵的最大和最小特征值，构建最优步长；基于所述新信息矩阵和所述最优步长更新系统参数；重复迭代，获取最优估计参数。本发明设计了一种用于分布式网络系统的与条件方法，可以避免求解导函数方程的解，进而可以扩大使用范围；速度优于原始的梯度算法，且当原始信息矩阵具有病态特性时，本发明方法一样可以获得较快的收敛速度，由于预条件矩阵Pk的存在，矩阵的条件数降低，通过设计最优步长γ可以显著提高参数收敛的速度。
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公开(公告)号：CN112989275A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110260092.7
申请日：2021-03-10
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于网络大规模控制系统的多方向方法，包括采集系统控制数据构建源方向向量；根据所述源方向向量，利用斯密特正交化方法获取多个正交方向；利用所述多个正交方向计算对应步长；结合所述多个正交方向和步长更新系统参数。本发明方法可以避免求解导函数方程的解；转换高阶矩阵求逆为低阶矩阵求逆，进而降低整个辨识过程的资源消耗；速度可以自适应调整，方向数越多，速度越快，方向数为1时等价于梯度算法，方向数和参数维数相等时，等价于最小二乘算法。
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公开(公告)号：CN110398942A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910587437.2
申请日：2019-07-02
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种用于工业生产过程控制的参数辨识方法，其可以提高识别结果的准确率，减少计算量和计算耗时，进而降低整个识别过程的资源消耗。其包括：S1通过现有的数据通信与采集技术获取系统控制参数，共获取L组；S2根据步骤S1中获取的L组数据，针对信息向量构建矩阵向量；S3根据步骤S1中获取的L组数据，针对系统的输出，构建输出数据向量矩阵；S4根据步骤S2中构建的矩阵向量，构建信息向量的向量矩阵；S5选择步长；S6利用传统梯度迭代法得到参数向量估计；S7通过Aitken加速方法计算参数估计向量中的每一个元素，得到新的参数向量估计；S8比较相邻的参数向量估计，当二者的差的绝对值小于预先设置的阈值时，则获得系统控制参数的参数估计。
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公开(公告)号：CN112989275B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110260092.7
申请日：2021-03-10
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于网络大规模控制系统的多方向方法，包括采集系统控制数据构建源方向向量；根据所述源方向向量，利用斯密特正交化方法获取多个正交方向；利用所述多个正交方向计算对应步长；结合所述多个正交方向和步长更新系统参数。本发明方法可以避免求解导函数方程的解；转换高阶矩阵求逆为低阶矩阵求逆，进而降低整个辨识过程的资源消耗；速度可以自适应调整，方向数越多，速度越快，方向数为1时等价于梯度算法，方向数和参数维数相等时，等价于最小二乘算法。
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