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公开(公告)号：CN119647232A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202311603757.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于PSO‑ADAM算法的分数阶水箱液位辨识方法，属于电子设备系统辨识技术领域，解决了ADAM算法收敛速度慢且辨识精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立分数阶水箱液位系统CARMA非线性模型；步骤2)构建PSO‑ADAM算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的PSO‑ADAM算法有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好地适用于对分数阶水箱液位系统的建模和参数辨识。
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公开(公告)号：CN118112925A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410133373.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种变量误差Wiener系统的碳纤维牵伸过程辨识方法，属于碳纤维牵伸过程的建模技术领域。解决了输入、输出和中间过程均受到噪声干扰的碳纤维牵伸过程的参数估计问题。其技术方案为：包括如下步骤：步骤1)构建出一个基于变量误差Wiener系统的碳纤维牵伸过程模型，并获得碳纤维牵伸过程变量误差Wiener系统辨识模型；步骤2)构建出基于偏差补偿最小二乘和模糊粒子群优化的递阶辨识方法。本发明的有益效果为：本发明首先建立合适的碳纤维单级牵伸过程的模型，并提出一种基于偏差补偿最小二乘和模糊粒子群优化的递阶辨识方法，对碳纤维牵伸模型的未知参数进行参数估计。
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公开(公告)号：CN116644780A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310213323.8
申请日：2023-03-07
Applicant: 南通大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于SSA‑BiLSTM的压电作动器模型辨识方法，属于压电作动器辨识技术领域。解决了辨识压电作动器模型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：1)通过仿真实验，获得样本数据；2)数据预处理并构建数据集，并将其分为训练集和测试集；3)得到SSA‑BiLSTM模型用于实时估计。本发明的有益效果为：使用的SSA‑BiLSTM长短期记忆神经网络能够通过SSA算法对BiLSTM神经网络的超参数进行寻优，在满足预测模型评价标准的基础上确定BiLSTM神经网络的最优参数，最终得到SSA‑BiLSTM模型用于实时估计。
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公开(公告)号：CN116009399A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310009374.9
申请日：2023-01-03
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种压电作动器控制系统自适应差分进化麻雀搜索辨识方法，属于压电作动器控制系统辨识技术领域。解决了辨识压电作动器控制系统模型参数和时间延迟速度慢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)建立压电作动器控制系统的单输入单输出模型；步骤2)构建压电作动器控制系统自适应差分进化麻雀搜索辨识方法的辨识流程，对所有参数和时间延迟进行估计。本发明的有益效果为：本发明提出的压电作动器控制系统自适应差分进化麻雀搜索辨识方法有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好地适用于对压电作动器控制系统时延非线性闭环模型的建模和参数辨识。
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公开(公告)号：CN115577621A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211183325.9
申请日：2022-09-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进混沌SCSO算法的太阳日总辐射量模型的辨识方法，属于能源工程系统辨识技术领域。解决了太阳日总辐射量模型参数辨识精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立太阳日总辐射量的Box‑Jenkins模型；步骤2)构建改进混沌SCSO算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的改进混沌SCSO算法是一种启发式群智能优化算法，其对于太阳日总辐射量模型的辨识效果优于传统算法，同时也比未改进的SCSO算法收敛精度高，可以很好地辨识所提出的Box‑Jenkins模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117094130B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310894100.2
申请日：2023-07-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种基于极大似然最小二乘算法的分数阶压电陶瓷辨识方法，属于电子设备系统辨识技术领域，解决了最小二乘算法收敛速度慢且辨识精度不高的技术问题。其技术方案为：一种基于极大似然最小二乘算法的分数阶压电陶瓷辨识方法，其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立分数阶压电陶瓷系统Hammerstein非线性模型；步骤2)构建极大似然最小二乘算法的辨识流程。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压电陶瓷系统的建模和参数辨识。
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公开(公告)号：CN117094130A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310894100.2
申请日：2023-07-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种基于极大似然最小二乘算法的分数阶压电陶瓷辨识方法，属于电子设备系统辨识技术领域，解决了最小二乘算法收敛速度慢且辨识精度不高的技术问题。其技术方案为：一种基于极大似然最小二乘算法的分数阶压电陶瓷辨识方法，其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立分数阶压电陶瓷系统Hammerstein非线性模型；步骤2)构建极大似然最小二乘算法的辨识流程。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压电陶瓷系统的建模和参数辨识。
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公开(公告)号：CN116070670A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310004039.X
申请日：2023-01-03
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法，属于新型磁悬浮球系统辨识技术领域。解决了辨识新型磁悬浮球系统模型参数精度不高和速度慢的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立新型磁悬浮球系统的单输入单输出模型；步骤2)构建新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法的辨识流程，对所有参数进行估计。本发明的有益效果为：本发明提出的新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好地适用于对新型磁悬浮球系统反馈非线性模型的建模和参数辨识。
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公开(公告)号：CN119150472A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411090923.0
申请日：2024-08-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于两阶段估计的液压挖掘机系统辨识方法，属于机械设备系统辨识技术领域，解决了自适应矩估计算法收敛速度慢且辨识精度不高的技术问题。其技术方案为：一种基于两阶段估计的液压挖掘机系统辨识方法，其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立分数阶液压挖掘机系统Hammerstein模型；步骤2)构建两阶段最小二乘自适应矩估计算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的两阶段最小二乘自适应矩估计算法有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好地适用于对分数阶液压挖掘机系统的建模和参数辨识。
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公开(公告)号：CN118759403A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410995761.9
申请日：2024-07-24
Applicant: 南通大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/382 , G01R31/378 , G01R31/367
Abstract: 本申请公开了一种基于CUR‑RBF‑PF的锂离子电池SOH估计方法，包括以下步骤：基于锂离子电池的历史老化数据，通过CUR提取锂离子电池的健康指标数据；基于RBF神经网络模型以及健康指标数据，获取锂离子电池的第一SOH估计值；通过粒子滤波器对锂离子电池的SOH值进行滤波优化，获取锂离子电池的第二SOH估计值。本申请通过CUR的方法对锂离子电池的退化数据进行特征提取，易实现，且提取到的特征数据与SOH具有较高的相关性。本申请在利用RBF实现锂离子电池SOH估计的基础上引入PF滤波算法针对其估计结果中存在的噪声问题进行了优化，利用PF优化后的SOH估计结果具有更高的精度。
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