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公开(公告)号：CN116624469A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310585344.2
申请日：2023-05-22
Applicant: 南通大学
IPC: F15B19/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于Attention‑BiLSTM的液压伺服系统辨识方法，属于液压伺服系统辨识技术领域。解决了辨识液压伺服系统难度大和精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)通过仿真实验，获得样本数据；步骤2)数据预处理并构建数据集，并将其分为训练集和测试集；步骤3)通过Attention‑BiLSTM长短期记忆神经网络对数据集进行训练，得到Attention‑BiLSTM模型用于实时估计。本发明的有益效果为：本发明使用的Attention‑BiLSTM长短期记忆神经网络通过Attention机制对模型的输入特征给以不同的权重，从而找到更关键的影响因素，提升模型的学习能力。
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公开(公告)号：CN115577622A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211183329.7
申请日：2022-09-27
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/12 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种地埋管换热器模型的多种群自适应差分进化参数辨识方法，其特征在于，属于地埋管换热器参数辨识技术领域。解决了传统建模方法过于依赖地埋管换热器的内部机理致使其模型结构过于复杂、辨识参数量大、辨识过程中需要考虑岩土热物性和季节性变化等不稳定因素的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立地埋管换热器的Wiener‑Hammerstein模型用来描述其输入输出关系；步骤2)构建多种群自适应差分进化算法的辨识过程。本发明的有益效果为：本发明的算法有着较好的辨识精度和收敛速度，能很好地适用于地埋管换热器传热过程的参数辨识。
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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
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。
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公开(公告)号：CN110334315B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910547042.X
申请日：2019-06-24
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于极大似然和梯度优化的辛烷值推断模型辨识方法，包括构建出工业连续重整装置的辛烷值推断的双率哈默斯坦非线性模型，获得了双率的辨识模型；使用多项式变换技术，将模型转化为可直接使用双率的输入输出数据进行辨识的模型，结合极大似然原理和梯度搜索原理，推导出一种极大似然随机梯度辨识算法对模型的参数进行最优估计。本发明的辨识方法结构简单，非常容易实现，辨识精度高。本发明还建立了极大似然随机梯度辨识方法的流程和步骤，可以有效地应用到辛烷值推断非线性双率系统的参数估计中去，具有一定的工程应用价值。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111293336A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010115232.7
申请日：2020-02-25
Applicant: 南通大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04992 , H01M8/18
Abstract: 本发明提供了一种基于引力搜索算法的全钒液流电池储能系统运行优化方法，包括以下步骤，包括建立全钒液流电池的数学模型，对全钒液流电池的数学模型进行参数辨识，采用引力搜索算法对全钒液流电池的瞬时能量效率进行实时优化，得到不同SOC下运行时的最高瞬时能量效率。本发明的有益效果为：能使电池的工作效率更高，从而可以减少原材料的损耗。
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公开(公告)号：CN119165383A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202311668943.7
申请日：2023-12-06
Applicant: 南通大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供了一种基于SVD和改进GMDH的锂离子电池健康状态估计方法，属于锂离子电池技术领域；解决了特征提取易受人为经验影响及分组数据处理方法超参数配置的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)利用奇异值分解的方法提取锂离子电池退化数据集的健康指标特征数据；步骤2)利用粒子群优化算法搜索分组数据处理方法的最优超参数配置；步骤3)利用改进后的分组数据处理方法估计锂离子电池的健康状态。本发明的有益效果为：本发明提出的估计方法在特征提取过程中能够有效避免人为经验的影响，同时改进后的分组数据处理方法估计精度高，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN118938958A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411090922.6
申请日：2024-08-09
Applicant: 南通大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种异构无人艇‑无人机系统动态观测固定时间编队控制方法，属于无人系统编队控制技术领域；解决了异构无人系统有限时间编队算法依赖于系统初态且抗干扰鲁棒性能低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、对被控欠驱动异构USV‑UAV多智能体系统进行坐标转换，转换为全驱动的二阶动态系统；S2、对每个异构多智能体系统的不确定模型动态设计固定时间动态观测器；S3、结合反步法和虚拟领导者模型，对每个异构多智能体系统的跟随者设计固定时间分布式编队协同跟踪控制器。本发明的有益效果为：增强了异构USV‑UAV多智能体系统执行编队任务时的抗扰能力，加快了被控系统不确定动态估计特性。
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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：CN115033838B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210741226.1
申请日：2022-06-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于遗忘增广随机梯度算法的分数阶水箱辨识方法，属于供水系统辨识技术领域，解决了随机梯度算法收敛速度慢且辨识精度不高的问题。其技术方案为：一种基于遗忘增广随机梯度算法的分数阶水箱辨识方法，其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立分数阶水箱系统Wiener非线性模型；步骤2)构建遗忘增广随机梯度算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的遗忘增广随机梯度算法有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好的适用于对分数阶水箱系统的建模和参数辨识。
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