公开(公告)号：CN115577620A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211183265.0

申请日：2022-09-27

Applicant: 南通大学

Inventor： 李俊红 ,  蒋一哲 ,  储杰 ,  宋伟成 ,  刘慧霞 ,  宗天成 ,  李亚男 ,  白贵祥 ,  李富超

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明提供了一种基于Hammerstein‑Wiener模型的地埋管换热器参数辨识方法，属于地埋管换热器系统辨识及预测技术领域。解决了以往通过理论方法建立的数学模型参数辨识量大，难以满足实时在线化控制的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立地埋管换热器系统的Hammerstein‑Wiener模型；步骤2)构建粒子群算法的辨识流程；步骤3)构建BP神经网络算法的预测流程。本发明的有益效果为：本发明提出的基于Hammerstein‑Wiener模型的地埋管换热器参数辨识方法，有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好的适用于对地埋管换热器系统的建模和参数辨识。

公开(公告)号：CN114660941B

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210323000.X

申请日：2022-03-29

Applicant: 南通大学

Inventor： 李俊红 ,  蒋一哲 ,  宋伟成 ,  储杰 ,  芮佳丽 ,  褚云琨 ,  宗天成 ,  蒋泽宇

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供了一种基于递阶辨识原理的交流电弧炉电极系统辨识方法，属于交流电弧炉电极系统辨识技术领域。解决了过于简化真实的电极系统结构而导致模型精度较低的问题。将递阶辨识应用在模型中，进一步提高了辨识精度。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立交流电弧炉电极系统的单输入单输出Hammerstein‑Wiener模型；步骤2)构建极大似然最小二乘和随机梯度的递阶辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的极大似然最小二乘递阶辨识算法，有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好的适用于对交流电弧炉电极系统的建模和参数辨识。

公开(公告)号：CN113702843B

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202110845535.9

申请日：2021-07-26

Applicant: 南通大学

Inventor： 李俊红 ,  褚云琨 ,  蒋泽宇 ,  李磊 ,  马卫国 ,  芮佳丽 ,  宋伟成 ,  蒋一哲

IPC: G01R31/382

Abstract: 本发明提供了一种基于郊狼优化算法的锂电池参数辨识与SOC估计方法，包括以下步骤：步骤一：通过间歇恒流放电测取锂电池的电流、电压；步骤二：建立锂电池二阶RC等效电路模型；步骤三：构建郊狼优化算法；步骤四：构建扩展卡尔曼滤波算法；步骤五：利用郊狼优化算法确定锂电池模型中的各个参数，并对电池SOC进行估计。本发明的有益效果为：本发明建立锂电池二阶RC模型，推导其离散状态空间表达式，利用郊狼优化算法进行模型参数辨识，相比于传统启发式算法辨识精度高、收敛速度快，利用辨识结果进行SOC估计，估计误差小，验证了郊狼优化算法在参数辨识方面的精确性。

公开(公告)号：CN113689922A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202110813343.X

申请日：2021-07-19

Applicant: 南通大学

Inventor： 李俊红 ,  宋伟成 ,  袁银龙 ,  蒋一哲 ,  李政 ,  芮佳丽 ,  蒋泽宇

IPC: G16C20/70 ,  G16C20/10 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明提供了一种基于改进混沌引力搜索算法的活性污泥过程辨识方法，属于污水处理系统辨识技术领域。其技术方案为：一种基于改进混沌引力搜索算法的活性污泥过程辨识方法，所述具体包括以下步骤：步骤1)建立活性污泥过程的多输入单输出模型；步骤2)构建改进混沌引力搜索算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的改进混沌引力搜索算法是一种群智能优化算法，它有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好的适用于对活性污泥过程的建模和参数辨识。

公开(公告)号：CN113420444A

公开(公告)日：2021-09-21

申请号：CN202110698555.8

申请日：2021-06-23

Applicant: 南通大学

Inventor： 李俊红 ,  李磊 ,  刘慧霞 ,  商亮亮 ,  蒋泽宇 ,  褚云琨 ,  李政 ,  蒋一哲

IPC: G06F30/20 ,  G01R31/367 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明提供了一种基于参数在线辨识的锂离子电池SOC估计方法，包括以下步骤：步骤1)通过间歇放电静置法测取SOC从1到0的锂离子电池端电压、负载电流数据，确定OCV‑SOC的关系；步骤2)建立锂离子电池的双极化电路模型，确定电池参数辨识向量以及离散空间的状态空间方程；步骤3)构建RB算法的辨识流程，对电池模型参数进行在线辨识；步骤4)构架自适应卡尔曼滤波算法估计流程；步骤5)构建RB和AEKF联合估计算法，两部分交叉进行，对模型参数和状态向量进行同步更新。本发明的有益效果为：本发明通过电池模型建立状态空间方程，将SOC作为状态变量，采用该方法的前提是高保真的电池模型和准确的模型参数辨识。