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公开(公告)号：CN118859841A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410897164.2
申请日：2024-07-05
Applicant: 南通大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明提供了一种耦合多变量的非线性刀具磨损监测系统辨识方法，属于刀具磨损系统的辨识技术领域。解决了多变量系统参数量大导致的计算复杂度高和估计精度低的技术问题。其技术方案为：包括如下步骤：步骤1)构建出一个满足多变量Wiener非线性系统的刀具磨损模型，并获得参数向量和参数矩阵不一致情况下的Wiener非线性系统的刀具磨损辨识模型；步骤2)构建出一种基于部分耦合的改进粒子群辨识方法。本发明的有益效果为：本发明首先建立合适的刀具磨损系统模型，并引入部分耦合方法来提高改进粒子群的计算效率和估计精度，对满足多变量Wiener非线性系统的刀具磨损模型的未知参数进行准确估计。
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公开(公告)号：CN119247768B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411262355.8
申请日：2024-09-10
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传优化和数据滤波的分数阶超精密平台辨识方法，解决了在高精度运动控制中，因系统的非线性特性而导致的控制精度降低的技术问题。包括以下步骤：首先根据GL定义建立包含分数阶线性动态部分和静态非线性部分的超精密非线性平台系统模型。然后，对系统输入输出进行数据滤波处理，将复杂的有色噪声转化简单的滑动平均噪声来提高信噪比。接着，对交叉规则进行了改进，动态调整交叉概率，增强算法的全局搜索能力和收敛速度，提高了参数估计的精度和鲁棒性。本发明在处理分数阶非线性系统的参数估计问题上具有较高的精度和良好的抗干扰能力，适用于超精密平台复杂工业系统的建模和控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119760294A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411856909.7
申请日：2024-12-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了缺失数据下粒子滤波的氨法脱硫系统的建模与估计方法，属于氨法脱硫系统的建模技术领域，解决了在非完整数据采样的情况下对氨法脱硫系统建模并精确估计系统的未知参数和状态的技术问题。其技术方案为：包括如下步骤：步骤1)构建出基于Hammerstein输出误差自回归模型的氨法脱硫非线性系统模型，并获得所有信息向量和辨识系统的模型描述；步骤2)构建出基于粒子滤波的梯度迭代辨识模型方法流程来对缺失数据下的氨法脱硫非线性模型的未知参数进行准确估计。本发明的有益效果：通过逼近估计来实现了对缺失数据下粒子滤波的氨法脱硫非线性系统的未知参数精确估计。
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公开(公告)号：CN119960386A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510091988.5
申请日：2025-01-21
Applicant: 南通大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明提供了一种多新息LM支持向量机的数控机床主轴热误差建模方法，属于数控机床主轴热误差的建模技术领域。解决了精密数控机床主轴热误差的实时监测和反馈不及时的技术问题。包括如下步骤：步骤1)构建一个基于支持向量机的数控机床主轴热误差模型，以最终拟合特征点温度‑主轴热误差的反馈输出；步骤2)构建出多新息自适应LM方法用于估计支持向量机模型的参数。本发明的有益效果为：基于多新息自适应LM支持向量机回归策略具有较为理想的工程应用价值，并且充分利用系统数据，增强了抗噪声干扰的能力，提升了算法的辨识精度。
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公开(公告)号：CN119720737A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411620929.4
申请日：2024-11-14
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了基于模拟退火的双率柴油机隔振非线性系统参数估计方法，包括：基于双率Hammerstein柴油机隔振非线性系统模型，获取双率Hammerstein柴油机隔振非线性系统的第一辨识模型；基于辅助模型辨识，将所述第一辨识模型进行转换，获取第二辨识模型；基于改进的模拟退火算法，将改进的模拟退火算法与多新息辨识相结合，获取所述第二辨识模型的参数。本申请首先采用辅助模型的思想解决双率采样引起的数据不完整问题。然后，基于辅助模型的改进多新息模拟退火算法(MI‑SA)对适应度函数进行优化，实现对未知参数估计的并行搜索。此外，引入多普勒降温效应型降温函数，提升算法收敛速率，提高了辨识精度和优化速度。
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公开(公告)号：CN119670557A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411739820.2
申请日：2024-11-29
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F17/12 , A63H7/02 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及多物体运动的碰撞预测与运动控制技术领域，尤其涉及一种板凳龙运动中的碰撞预测与终止时刻确定方法，包括：通过建立板凳龙的运动模型和碰撞预测模型，利用数值模拟方法求解得到各节板凳的位置和速度，并预测碰撞发生的时刻，以确定舞龙队的盘入终止时刻。本发明能够准确预测碰撞时刻，并确定舞龙队盘入的终止时刻，以提高表演的安全性和观赏性。
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公开(公告)号：CN119247768A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411262355.8
申请日：2024-09-10
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传优化和数据滤波的分数阶超精密平台辨识方法，解决了在高精度运动控制中，因系统的非线性特性而导致的控制精度降低的技术问题。包括以下步骤：首先根据GL定义建立包含分数阶线性动态部分和静态非线性部分的超精密非线性平台系统模型。然后，对系统输入输出进行数据滤波处理，将复杂的有色噪声转化简单的滑动平均噪声来提高信噪比。接着，对交叉规则进行了改进，动态调整交叉概率，增强算法的全局搜索能力和收敛速度，提高了参数估计的精度和鲁棒性。本发明在处理分数阶非线性系统的参数估计问题上具有较高的精度和良好的抗干扰能力，适用于超精密平台复杂工业系统的建模和控制。
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