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公开(公告)号：CN101944138B
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201010151725.2
申请日：2010-04-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及确定煤泥流化床锅炉给料系统中煤泥管道输送浓度的方法。本发明方法根据煤泥流化床锅炉给料特征，分别建立了煤泥管道湿法输送压损与功耗模型，锅炉负荷与煤泥热量能量平衡方程模型、锅炉效率与煤泥含水量关系模型等，并提出了一种综合考虑煤泥输送功耗、煤泥原材料损失成本最小的优化目标。在此基础上，建立了总的优化命题。通过非线性序列二次规划算法进行优化求解得到最佳煤泥输送浓度。本发明既可以用于煤泥流化床给料系统的运行优化，又可以用于煤泥流化床给料系统设计过程的设计优化与设备选型，具有重要的现实意义与应用价值。
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公开(公告)号：CN119148506A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411352024.3
申请日：2024-09-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于阀位稳定值的阀门定位器整定及控制方法，本发明包括整定模式和控制模式：整定模式包括定位器特性参数的整定、PID参数整定、执行器性能性能参数以及综合控制参数。控制模式采用分段控制方法，利用整定模式整定出的参数实现基于阀位稳定值的阀门定位器的控制。本发明能够有效地抑制控制过程中的超调，并保持控制的稳定性；同时在快速区能够提高阀位的调控速度。
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公开(公告)号：CN114355915B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111614329.3
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的AGV路径规划，本发明依据ros操作系统搭建仿真环境，搭建AGV模型；设计强化学习的状态、动作、奖励，搭建深度强化学习的算法框架；训练网络，让AGV从环境中学习策略；使用训练完成的网络，实现AGV的路径规划。本发明从AGV摄像头中获取的原始图像中获取最优动作，自动提取特征；解决了传统算法容易陷入局部最小值的问题。不需要对环境的先验知识，自行探索环境，学习可行的策略。在环境是实时改变或者环境情况复杂时，能动态的去做出改变，去规避动态的障碍物，达到目标点。
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公开(公告)号：CN111901773B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010581578.6
申请日：2020-06-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种工业园区空气质量检测方法，可以用于环境检测行业，基于部分可测的传感器节点信息进行工业园区内的空气质量检测，采用对数量化器对传感器网络的测量信息进行量化处理，同时采用Round‑Robin协议来缓解网络拥堵和节约传感器节点的能量损耗。利用Lyapunov方法进行随机有界性分析，并通过线性矩阵不等式方法对分布式估计器进行求解，解决了现有技术难以实时准确地对工业园区空气质量进行检测和估计的不足，满足实际工业园区空气质量检测的要求。
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公开(公告)号：CN117312903A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311039407.0
申请日：2023-08-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了面向冷水机组LSTM故障诊断的协变量偏移修正方法，属于冷水机组故障诊断方法领域。本发明针对单一神经网络如1DCNN网络无法充分提取数据特征的缺点，选择使用LSTM网络与1DCNN相结合的深度学习故障诊断方法。该方法结合1DCNN提取样本局部特征和LSTM处理样本时间序列的优点，从空间与时间维度充分提取数据样本特征；针对神经网络中存在内部协变量偏移导致网络训练过程不稳定、过拟合问题，利用层归一化(LN)技术，在数据特征信息进入LSTM层之前对其进行归一化操作，有效解决协变量偏移导致的网络训练过拟合问题，提高了各故障的诊断准确率，从而提升模型总体诊断性能，实现了冷水机组故障的有效诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111462830B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010074177.1
申请日：2020-01-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及铝电解的工业过程控制领域，针对Hall‑Héroult制铝反应过程中存在复杂的干扰因素而难以对阴阳极距离、氧化铝浓度等重要参数进行实时测量，提出了一种基于电解铝工艺模型的状态观测方法。该方法区别于传统的经验计算模型，经验模型往往只能对特定的某个槽或一系列槽在某一段运行时期内的参数进行比较可靠的评估，本发明提出的方法是通过将物理化学规律和系统辨识理论结合起来，对难以监测的物理量建立了相应的微分方程，并使用时变卡尔曼滤波器对以上参数进行实时状态估计，进而更好地控制反应过程。
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公开(公告)号：CN111460726B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010074232.7
申请日：2020-01-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及燃煤电厂NOx污染物处理领域，针对现有技术的煤泥流化床锅炉脱硝系统氨逃逸量过大的问题，本发明公开了一种煤泥流化床锅炉脱硝系统氨逃逸的优化方法，主要包括四大步骤。该方法采用了神经网络学习和拉格朗日插值法的方式分别对喷氨前NOx生成量和喷氨后NOx生成量进行建模，在规定周期内，分别通过神经网络模型和SQP方法对喷氨前NOx、喷氨后NOx和氨逃逸进行优化，以及采用预测控制使一二次风与喷氨开度分别达到最优值并且不断循环，该方法弥补了现有的脱硝系统中氨逃逸量过大等不足，便于节省氨水费用，以及提高脱硝效率，为脱硝系统中氨逃逸的优化控制提供保障，对于实现电厂超低排放以及节省资源具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN116227550A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310148799.8
申请日：2023-02-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/082 , G06N3/048 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于残差时间注意力时间卷积网络的软测量建模方法，属于软测量建模领域。本发明首先将时间注意力模块与时间卷积网络结合，将之前时间步长和当前时间步长之间的相互影响集成到当前时刻。然后，在时间注意力的基础上加入残差连接。最后，进行质量变量的预测。本发明能更好地提取数据之间的非线性以提高预测性能，更准确地提取出数据之间的相关特征。
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公开(公告)号：CN115933641A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211438018.0
申请日：2022-11-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及基于模型预测控制指导深度强化学习的AGV路径规划方法，针对阿克曼结构AGV，设计了MPC算法，在代价函数中加入了障碍物代价，这使得MPC在轨迹跟踪过程中能实现避障功能；设计强化学习的状态、动作、奖励，搭建了深度强化学习的算法框架；利用MPC的策略训练强化学习网络，设计了训练完成的标准，这使得在训练网络过程中有高效的规划策略，加快了网络的训练效率，训练结束后能以较低的运算负载执行路径规划，让AGV在未知动态环境中也能可靠地、高效地完成规划任务，到达目标点。
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公开(公告)号：CN112099347B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010783015.5
申请日：2020-08-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种饱和非线性网络化工业控制系统的事件触发控制方法。该方法包括：建立饱和非线性网络化工业控制系统状态空间模型、设计基于事件触发的饱和非线性网络化工业控制系统状态反馈控制器，建立闭环系统状态空间模型，分析闭环系统的稳定性和无源性，求解基于事件触发的饱和非线性网络化工业控制系统的反馈控制器。本发明通过设计基于事件触发的状态反馈控制器，解决了目前工业控制系统的控制方法很少同时考虑到状态饱和、执行器饱和、外部干扰对工业控制系统控制性能的影响，导致了系统不能持续有效和安全运行的问题。可以用于复杂网络化非线性工业控制系统的有效控制和安全运行。
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