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公开(公告)号：CN112085277B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202010945424.0
申请日：2020-09-10
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的SCR脱硝系统预测模型优化方法，包括如下步骤：步骤S1：采集SCR脱硝系统中锅炉出口的NOx浓度及影响NOx浓度的相关指标的实时样本数据；步骤S2：利用主成分分析进行降维处理；步骤S3：建立支持向量机模型；步骤S4：引入指数衰减模型迭代更新天牛须算法的步长值，优化向量机参数；步骤S5：支持向量机的仿真；步骤S6：重复步骤S1‑S5。本发明提供了一种基于机器学习的SCR脱硝系统预测模型优化方法，解决现有火电厂都难以实现喷氨量的精确控制的问题，本发明基于主成分分析法（PCA）对样本数据进行降维处理，通过引入指数衰减模型迭代更新步长值，改进天牛须算法（BAS）寻优获得最优支持向量机模型参数，建立优化的支持向量机回归（SVM）模型。
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公开(公告)号：CN111245365A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010021220.8
申请日：2020-01-09
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于动态加权深度森林的光伏组件故障诊断方法，步骤包括：建立光伏组件的等效电路模型，筛选出代表故障类型的故障数据；选择三种不同大小的滑窗，训练多粒度扫描阶段的森林；对森林中的决策树进行动态加权；计算子树的预测概率向量，选择最优的概率得到各类预测结果；计算当前级联森林的预测结果；判断当前级联森林准确率是否提升，直到获得准确最高时的训练模型或者增加级联森林的层数继续训练；输入测试样本获得分类结果。该故障诊断方法利用动态加权深度森林算法超参数设置简单，能够自动学习光伏组件的故障特征，能自动确定级联森林的层数，诊断的精度高，诊断的结果更直接。
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公开(公告)号：CN110640736A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201911010086.5
申请日：2019-10-23
Applicant: 南京工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了用于智能制造的机械臂运动规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤SS1：运动表征：采用高斯核作为运动基元，对每个关节轨迹进行参数化编码；步骤SS2：对运动轨迹的几何形状进行高维评估，设计避障的目标泛函数来评价当前关节运动轨迹的几何形状对任务要求、环境约束及控制性能指标的适应性；步骤SS3：泛函数梯度度量步骤：采用Fisher信息矩阵度量轨迹形状之间的距离，采用自然梯度衡量参数空间的变化对目标泛函数的影响。本发明与现在算法相比，该发明能够在机械臂运动规划出最优的轨迹同时保证规划的速度。
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公开(公告)号：CN110363277A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910635322.6
申请日：2019-07-15
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的萤火虫算法（PFA）优化概率神经网络（PNN）的电力变压器故障诊断方法，首先用气相色谱分析法采集故障特征气体并使用融合DGA算法进行预处理。初始化PNN神经网络，萤火虫算法，2维粒子群；把PNN平滑因子作为萤火虫个体，计算萤火虫位置与亮度；将每一次萤火虫算法的求解结果反馈回粒子群算法中，并对每个粒子做出适应度评价，更新粒子的位置和速度；循环迭代，将得到的最优的平滑因子代入PNN进行故障预测，训练PFA优化后的PNN的模型；输入测试样本，输出故障类型结果，从而实现电力变压器故障诊断，搜索速度快，诊断精度高，误差小，分类效果明显。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104460319B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201410566073.7
申请日：2014-10-20
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多批次间歇反应过程二维多模型预测迭代学习控制方法。首先根据采集的输入输出数据样本集，采用递推增广最小二乘算法辨识间歇反应过程基于加权时变函数的多组合线性模型，并通过迭代学习控制理论构建二维(批次域+时间域)等效模型；然后基于二维等效模型构造新型的二次型成本性能指标，合理选择权重系数；最后通过性能指标最小化求解控制信号的最优更新策略，给出二维广义预测迭代学习方法具体实现结构模式。本发明针对现有间歇生物反应装置传统控制的不足之处，将批次域和时间域结合成为二维动态系统，通过多批次间迭代学习策略与当前批次多模型广义预测控制相融合，对间歇生物反应装置的批次反应过程进行优化控制，确保多批次高品质产品质量的一致性。
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公开(公告)号：CN108805256A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810890803.7
申请日：2018-08-07
Applicant: 南京工业大学
CPC classification number: G06N3/006 , G06N3/0472 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于布谷鸟算法与BP神经网络的光伏组件故障诊断方法，步骤包括：建立光伏组件的等效电路模型，筛选出代表故障类型的故障数据；初始化BP神经网络和布谷鸟算法的参数；对BPNN的参数进行编码和优化训练，记录当前最优鸟巢的位置；更新当前鸟巢的位置，选择最优的鸟巢位置来替换较差的鸟巢位置；将最优鸟巢的位置的值赋值给BPNN的权值与阈值；设定输入和输出，训练CS算法优化后的BPNN的模型；输入测试样本，计算误差值，直到完成故障数据到故障状态的映射，输出故障类型结果矩阵。该故障诊断方法利用布谷鸟搜索算法优化后的BP神经网络分类算法参数设置简单，计算复杂度低，收敛速度快，诊断的精度高，诊断的结果更直接。
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公开(公告)号：CN104460319A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410566073.7
申请日：2014-10-20
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多批次间歇反应过程二维多模型预测迭代学习控制方法。首先根据采集的输入输出数据样本集，采用递推增广最小二乘算法辨识间歇反应过程基于加权时变函数的多组合线性模型，并通过迭代学习控制理论构建二维(批次域+时间域)等效模型；然后基于二维等效模型构造新型的二次型成本性能指标，合理选择权重系数；最后通过性能指标最小化求解控制信号的最优更新策略，给出二维广义预测迭代学习方法具体实现结构模式。本发明针对现有间歇生物反应装置传统控制的不足之处，将批次域和时间域结合成为二维动态系统，通过多批次间迭代学习策略与当前批次多模型广义预测控制相融合，对间歇生物反应装置的批次反应过程进行优化控制，确保多批次高品质产品质量的一致性。
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公开(公告)号：CN221394030U
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202420531360.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 南京工业大学
IPC: B64D9/00 , B64U10/13 , B64U101/60
Abstract: 本实用新型公开了一种物流无人机用可脱离载货货仓，属于无人机技术领域，包括无人机本体，下接座的内部开设有内腔，内腔内卡合设置有货仓，货仓的开口端上开设有连通的卡孔和导向槽，下接座的两侧设置有将货仓固定于内腔内的插锁组件，下接座的侧面上设置有对插锁组件进行限位的限位组件；本实用新型通过两组插锁组件将货仓锁定在内腔内部，并通过限位组件将插锁组件进行辅助锁定，提高货仓与下接座固定的稳固性，从而实现货仓与下接座固定呈一体，在将货仓与无人机本体进行脱离时，可通过插锁组件和限位组件的配合解除货仓在内腔内的固定，即可将货仓脱离下来，脱离简单，提高了实用性，满足了现有的使用需求。
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公开(公告)号：CN203893429U
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201320784632.2
申请日：2013-12-04
Applicant: 南京工业大学
CPC classification number: Y02E10/40
Abstract: 本实用新型公开了一种热水器内胆除垢排污装置，所述内胆上设有除污剂添加槽、排污口；所述除污剂添加槽与内胆的连接处设置投放阀门，所述排污口与内胆的连接处设有排污阀门。本实用新型提升热水器加热效率，净化水质；降低热水器售后服务成本，并减少维修人员的工作量；一键式快捷实现内胆的自动清洁，节约热水器用户的时间；除垢剂可作为热水器定期更换的器件参与市场运营，提高厂家的商业利润，实现创收。
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