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公开(公告)号：CN109991850B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201910299349.2
申请日：2019-04-15
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种磁悬浮系统预测控制方法及系统，通过磁悬浮球系统的历史数据，采用系统辨识的方法建立以高斯径向基函数网络为系数的带外生变量的自回归模型来描述电磁绕组输入电压与钢球位置间的非线性动态特性。用RBF神经网络拟合ARX模型系数，使RBF‑ARX模型能较好地刻画磁悬浮球系统的非线性动态特性。再基于预测函数控制算法的原理确定控制输入的结构，完成滚动优化和误差校正。预测函数控制算法比PID控制具有更快的跟踪能力和较强的鲁棒性，比传统的模型预测控制具有更少的在线计算量和更快的控制速度，当系统设定值为阶跃信号时，该控制方法可以实现无偏跟踪。
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公开(公告)号：CN111460738A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010300121.3
申请日：2020-04-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种磁悬浮系统的RNN-ARX建模方法、RNN-ARX模型，运用RNN循环神经网络、局部线性化方法以及状态相依ARX模型构建出磁悬浮球系统的RNN-ARX模型结构，在此基础上，通过基于时间的反向传播算法(BPTT)得到RNN-ARX的模型参数并通过均方误差(MSE)选择最优的阶次。本发明以增加少量计算量为代价提高了磁悬浮球系统辨识模型的建模精度和预测效果，特别在有大量输入输出训练样本的情况下，具有更多的模态并且模型的预测精度会进一步提升，具有较高的实用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN110057820A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910299333.1
申请日：2019-04-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种在线检测氯化氢合成炉氯氢配比的方法、系统及存储介质，针对难以实现氯化氢合成炉中氯氢配比自动识别的问题，本方法利用摄像机采集氯化氢合成炉观察孔的图像，并对图像进行统计分析，提取火焰的颜色特征和形状特征来确定火焰的燃烧状态，最后结合历史样本库，利用BP神经网络进行多特征融合，快速确定氯化氢合成炉中当前的氯氢配比。并基于此方法设计了一套测试系统，以满足实际生产过程中控制氯氢配比的精度和速度的要求，保证生产的安全，提高生产产品的质量，降低生产成本。
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公开(公告)号：CN109991850A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910299349.2
申请日：2019-04-15
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种磁悬浮系统预测控制方法及系统，通过磁悬浮球系统的历史数据，采用系统辨识的方法建立以高斯径向基函数网络为系数的带外生变量的自回归模型来描述电磁绕组输入电压与钢球位置间的非线性动态特性。用RBF神经网络拟合ARX模型系数，使RBF‑ARX模型能较好地刻画磁悬浮球系统的非线性动态特性。再基于预测函数控制算法的原理确定控制输入的结构，完成滚动优化和误差校正。预测函数控制算法比PID控制具有更快的跟踪能力和较强的鲁棒性，比传统的模型预测控制具有更少的在线计算量和更快的控制速度，当系统设定值为阶跃信号时，该控制方法可以实现无偏跟踪。
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公开(公告)号：CN109375512A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811382723.7
申请日：2018-11-20
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF-ARX模型的保证倒立摆系统闭环稳定的预测控制方法，本发明方法采用一种数据驱动的系统辨识技术，设计了直线二级倒立摆的一种基于不含偏移项的RBF-ARX模型的建模方法，该方法可有效描述倒立摆的非线性动态特性。本发明基于直线二级倒立摆不含偏移项的RBF-ARX模型的全局非线性特性设计了能够保证系统闭环稳定性的无穷域模型预测控制算法，可进一步提高倒立摆控制系统的动静态性能，具有较高的实用价值。本发明更适用于对控制系统动静态特性和快速性要求较高的倒立摆控制系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105807632B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201610296918.4
申请日：2016-05-06
Applicant: 中南大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进大林算法的加热炉温度控制器设计方法，针对加热炉的非线性特性，该方法根据设定目标温度与初始温度温差跳变值大小的不同，设定不同的温度设定值跳变区间，在各个区间设定不同的期望闭环传递函数进行温度控制器的设计。本发明在进行加热炉温度控制器设计时考虑了传统大林算法温度控制器存在的调节时间较长、稳态误差消除较慢的问题，将大林算法与积分控制相结合、并对控制量限幅进行了特殊处理，进而消除了稳态误差、缩短了调节时间，可以更加快速、准确地实现对加热炉温度的控制。
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公开(公告)号：CN107844834A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201710857386.1
申请日：2017-09-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的非线性系统建模方法，在进行系统建模和参数估计时，将系统分为线性部分和非线性部分，使用线性AR模型通过最小二乘法对线性部分进行估计，将对线性部分进行预测后所得出的残差再使用DBN-AR模型进行拟合。系统的最终预测值为使用线性AR模型预测的值和使用DBN-AR模型拟合的值两者相加得到。本发明可大大提高非线性系统的预测精度，并提高系统的鲁棒性。该类混合模型可以用于数据预测，并可给控制器的设计提供可靠的系统建模方法，具有广泛的应用前景以及实用价值。
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公开(公告)号：CN107748543A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710857389.5
申请日：2017-09-21
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: G05B19/41885 , G05B2219/32339
Abstract: 本发明公开了一种基于DB型的非线性系统建模方法，针对一类复杂的工业生产过程等系统，在难以获取其精确机理数学模型的情况下，可以采用DBN-ARX模型来描述系统的动态特性。本发明运用深度学习技术、局部线性化方法以及状态相依ARX模型结构构建出DBN-ARX模型结构，并实现对该模型的参数优化估计。与现有的技术相比，本发明可以显著提高系统辨识模型的预测精度和鲁棒性，适合于一般具有光滑非时变非线性系统的建模问题，对于基于计算机数值仿真分析的实际工程设计和参数优化问题具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN106021829A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610569906.4
申请日：2016-07-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF‑ARX模型稳定参数估计的非线性系统建模方法，针对实际工业过程中普遍存在的非线性动态和物理模型难以获取的情况，采用RBF‑ARX模型描述对象的动态特性，并针对该类模型参数较多及潜在的病态可能导致的模型参数过大或不稳定的问题，将待估计的模型参数分类成线性参数和非线性参数分开优化，设计了一种融合了正则化技术和非线性最小二乘法算法的可保证该类模型参数稳定的离线参数估计方法。与现有技术相比，本发明可大幅提高RBF‑ARX模型的长期预测精度和鲁棒性，并适用于所有能将参数进行分类成线性参数部分和非线性参数部分的非线性模型参数优化问题。对于基于计算机数值仿真分析的工程设计和优化问题具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN105807632A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610296918.4
申请日：2016-05-06
Applicant: 中南大学
IPC: G05B17/02
CPC classification number: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进大林算法的加热炉温度控制器设计方法，针对加热炉的非线性特性，该方法根据设定目标温度与初始温度温差跳变值大小的不同，设定不同的温度设定值跳变区间，在各个区间设定不同的期望闭环传递函数进行温度控制器的设计。本发明在进行加热炉温度控制器设计时考虑了传统大林算法温度控制器存在的调节时间较长、稳态误差消除较慢的问题，将大林算法与积分控制相结合、并对控制量限幅进行了特殊处理，进而消除了稳态误差、缩短了调节时间，可以更加快速、准确地实现对加热炉温度的控制。
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