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公开(公告)号：CN100465990C
公开(公告)日：2009-03-04
申请号：CN200610118447.4
申请日：2006-11-17
Applicant: 东华大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种面向微流控芯片的智能定位方法，使用电荷藕合器件图像传感器采集微流控芯片分析系统中的的芯片平面图像，利用形态学滤波器以及单次扫描细化算法对芯片平面图进行去噪和细化，得到芯片平面图像的骨架图；依据芯片骨架图，提取微流控芯片中微管道网络上的相关节点；根据得到的所有微管道节点位置及其相互之间的连通关系，生成邻接表；然后利用邻接表对微流控芯片进行智能跟踪定位，通过自行设计的一种独特的反馈算法依照定位结果对邻接表进行反馈修正。它是基于相关图像处理技术设计的，具有定位的全自动化、精度高、速度快以及可以跟踪定位等特点，能对各类微流控芯片分析系统进行自动化分析的改进。
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公开(公告)号：CN119763713A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411825226.5
申请日：2024-12-12
Applicant: 东华大学
IPC: G16C20/30 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/10 , G06F18/27 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种聚酯纤维酯化过程出口低聚物密度指标在线预测方法，具体为：(1)从聚酯纤维酯化过程的传感器上采集酯化过程变量和出口低聚物密度指标的历史数据，构建离线酯化数据集，并划分为训练集和测试集；(2)建立MC‑RSGN模型：MC‑RSGN模型由动态特征提取模块、深度降噪模块和关键指标回归模块三部分构成；(3)设置模型的超参数初始值，采用训练集训练MC‑RSGN模型，优化参数设置，并使用测试集对模型进行验证；(4)将现场采集的实时生产过程数据输入离线验证后的模型进行预测，输出实时的酯化阶段出口低聚物密度指标预测值。本发明实现了聚酯纤维酯化过程出口低聚物密度指标的快速在线精准预测。
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公开(公告)号：CN106447065B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201610312473.4
申请日：2016-05-12
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种碳纤维原丝生产过程中凝固浴环节性能指标的预测方法，尤其是一种基于幂律法则改进的粒子群优化算法(PSO)优化的最小二乘支持向量机(LS‑SVM)的碳纤维原丝生产过程中凝固浴环节性能指标的预测方法，发明包括以下步骤：选择碳纤维原丝生产过程中凝固浴环节的纤维初始半径、凝固浴有效长度、初始速度和牵出速度作为特征信息，进行线性函数归一化后建立输入样本数据集；确定影响碳纤维质量的主要性能指标，即纤维最终半径、凝固层厚度，进行对数函数归一化后建立输出样本数据集；根据输入—输出样本数据集建立LS‑SVM模型，采用高斯径向基函数(RBF)作为LS‑SVM的核函数，并使用PSO优化选取最佳惩罚因子C和核函数参数σ；根据幂律法则对PSO寻优过程进行改进，可以大大提升寻优速度，并实现精准预测。
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公开(公告)号：CN108107855B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201711351449.2
申请日：2017-12-15
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/418 , G06F16/22 , G06F16/242 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种类脑分层记忆机制下纤维拉伸环节的智能化控制方法，先存储在纤维历史拉伸环节中采集的、用于驱动生产控制系统控制拉伸装置的历史生产数据样本并对其进行初始化后建立按信息痕迹量大小存储到不同层中形成的分层记忆库；再采集与历史生产数据样本种类相同的实时生产数据样本并对其进行相同方式的初始化后输入到分层记忆库，在分层记忆库中快速检索出与其欧式距离为0的初始化后的历史生产数据样本；最后调用该初始化后的历史生产数据样本对应的历史生产数据样本反馈到生产控制系统。本发明调节手段多样、抗干扰性强、生产系统鲁棒性及产品性能好，本发明方法简单，经济效益高，极具应用前景。
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公开(公告)号：CN106707745B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201611026230.0
申请日：2016-11-22
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种聚酯短纤维生产过程中拉伸环节的去伪控制方法，初生纤维在经过集束环节形成工艺规定粗度的大股丝束后喂入集束拉伸机，集束拉伸机的纤维拉伸时的速度和温度采用去伪控制的速度‑温度耦合控制方法。在数据驱动的基础上，引入去伪控制算法对拉伸环节进行控制，该算法在候选控制器集合基础上，计算虚拟参考信号，根据性能指标辨识出当前采样时刻的非伪控制器，与其他数据驱动控制方法相比，去伪控制使系统具有较好的瞬时响应性能，还能够维持闭环系统的稳定性。根据去伪控制得到的非伪控制器参数，对其进行差分进化优化，经过差分变异、交叉和选择操作后，再将改进后的非伪控制器切换至闭环控制回路，可达到更好的控制效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108107729A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711352760.9
申请日：2017-12-15
Applicant: 东华大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种基于类脑分层记忆机制的实时数据流智能化处理平台，包括数据预处理模块、分层记忆网络模块、在线监测与故障诊断模块、数据有效性复核模块、数据库模块及实时生产系统；其中分层记忆网络模块用于分层存储经数据预处理模块预处理后的用于构建平台的数据样本、接收数据预处理模块发送的正常数据样本、检索与正常数据样本最接近的数据样本并将其发送至数据库模块；数据库模块用于存储与分层记忆网络模块存储的预处理后的数据样本ID一致的原始数据样本、接收分层记忆网络模块发送的最接近的数据样本并提取与该数据样本ID一致的原始数据样本反馈到实时生产系统。本发明能实时反馈，并对数据进行简化，缓解了数据处理及存储压力。
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公开(公告)号：CN106571806A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201611004505.0
申请日：2016-11-15
Applicant: 东华大学
IPC: H03K19/0175
Abstract: 本发明涉及一种首达模块及判断输入信号到达次序的方法，首达模块是由逻辑门电路组成的耦合控制电路，包括一路片选信号输入和至少两路时序信号输入，每路时序信号输入都主要由非门、三输入与门和二输入或门组成，每路信号的输出都受到所有输入端的影响，单路输入也同样影响每一路信号的输出。将首达模块和一输入时序译码器连接成判断输入信号到达次序的电路，然后再进行输入信号到达次序的判断得到了一种判断输入信号到达次序的方法。本发明制得的首达模块设计巧妙，具有可扩展性和通用性，本发明的判断输入信号到达次序的方法操作简单，效率和精度高。
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公开(公告)号：CN106446495A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610312557.8
申请日：2016-05-12
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种碳纤维原丝生产过程中牵伸环节性能指标的预测方法，尤其是一种基于幂律法则改进的粒子群优化算法(PSO)优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的碳纤维原丝生产过程中牵伸环节性能指标的预测方法，发明包括以下步骤：选择碳纤维原丝生产过程中牵伸环节的六级牵伸比作为特征信息，进行线性函数归一化后建立输入样本数据集；确定影响碳纤维质量的主要性能指标，即线密度、原丝强度和断裂伸长率，进行对数函数归一化后建立输出样本数据集；根据输入—输出样本数据集建立LS-SVM模型，采用高斯径向基函数(RBF)作为LS-SVM的核函数，并使用PSO优化选取最佳惩罚因子C和核函数参数σ；根据幂律法则对PSO寻优过程进行改进，可以大大提升寻优速度，并实现精准预测。
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公开(公告)号：CN106325076A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201611026146.9
申请日：2016-11-22
Applicant: 东华大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 一种聚酯短纤维生产过程中拉伸环节的免疫优化去伪控制方法，拉伸环节中的拉伸方式为两级拉伸工艺，对于两级拉伸工艺中的第二拉伸辊与定型辊之间的二级拉伸环节，其纤维拉伸时的速度和温度采用去伪控制的速度-温度耦合控制方法，在数据驱动的基础上，引入去伪控制算法对拉伸环节进行控制，该算法在候选控制器集合基础上，计算虚拟参考信号，根据性能指标辨识出当前采样时刻的非伪控制器，与其他数据驱动控制方法相比，去伪控制使系统具有较好的瞬时响应性能，还能够维持闭环系统的稳定性。根据去伪控制得到的非伪控制器参数，对其进行免疫优化，经过选择、交叉和变异操作后，再将改进后的非伪控制器切换至闭环控制回路，控制效果更好。
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公开(公告)号：CN105050126A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510362803.6
申请日：2015-06-25
Applicant: 东华大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W24/04 , G08C17/02 , H04W52/0212 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种基于内分泌调控机理的无线传感器网络监测系统，无线传感器网络节点监测目标信息，节点监测过程中，分泌激素信息，控制节点处于工作或休眠状态，动态调节节点采样频率，当节点监测到目标变化缓慢时，发送抑制激素，降低节点采样频率；目标变化较快时，发送促激素，提高节点采样频率。当节点的激素浓度变化异常时，触发异常节点处理机制。如果该节点不是锚节点，则通过凸规划算法实现位置未知的异常节点粗定位，然后使用锚节点激素信息进行定位校正，获取该异常节点的位置信息，最后发送该异常节点的位置信息和监测数据。本发明在保证采样的有效性和准确性同时，能够有效延长网络生命周期。
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