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公开(公告)号：CN114779103B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210453820.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 南通大学
IPC: G01R31/385 , G01R31/367 , G06N3/02
Abstract: 本发明提供了一种基于时滞卷积神经网络的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池技术领域。解决了不能够将时滞与卷积神经网络直接结合的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)测取SOC从1到0的锂离子电池的端电压、电流和温度；步骤2)对测取的数据进行预处理，构建用于SOC估计的时滞卷积神经网络训练数据集和测试数据集；步骤3)使用时滞卷积神经网络对数据集进行训练和测试，实现SOC实时估计。本发明的有益效果为：本发明中的时滞卷积神经网络能够考虑更多的数据且能够拥有更高的估计精度。
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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：CN115857322A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210851565.5
申请日：2022-07-19
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于梯度迭代算法的分数阶流体控制阀系统参数辨识方法，属于流体控制阀系统辨识技术领域，解决了分数阶流体控制阀系统参数辨识精度不高的问题。其技术方案为：一种基于梯度迭代算法的分数阶流体控制阀系统辨识方法，包括以下步骤：步骤1)建立分数阶流体控制阀系统Wiener非线性模型；步骤2)构建梯度迭代算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的梯度迭代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流体控制阀系统的建模和参数辨识。
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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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公开(公告)号：CN114239253A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111491893.0
申请日：2021-12-08
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F119/10 , G06F119/18
Abstract: 本发明提供了一种火工品起爆过程参数辨识方法，属于火工品参数辨识技术领域，解决了梯度下降算法收敛速度慢的问题。其技术方案为：该辨识方法具体包括以下步骤：步骤1)建立火工品起爆过程的Volterra模型；步骤2)构建Levenberg‑Marquardt递推算法的辨识过程。本发明的有益效果为：本发明建立了火工品起爆过程的参数辨识模型，利用Levenberg‑Marquardt递推算法对起爆过程的参数进行辨识，该算法具有收敛速度快、估计精度高的特点，该辨识方法对于火工品起爆过程的参数辨识有较好的适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115097735B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202210866614.2
申请日：2022-07-22
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Adam优化算法的反应釜连续搅拌过程的辨识方法，属于化学工程系统辨识技术领域。其技术方案为：一种基于改进Adam优化算法的反应釜连续搅拌过程辨识方法，包括以下步骤：步骤1)建立反应釜连续搅拌过程的输入非线性Hammerstein‑CARMA模型；步骤2)构建改进Adam优化算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的改进Adam优化算法是一种改进梯度优化算法，它相比较传统的梯度优化算法等有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好地适用于对反应釜连续搅拌过程的建模和参数辨识，具有一定的工程实际应用价值。
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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：CN114239253B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202111491893.0
申请日：2021-12-08
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F119/10 , G06F119/18
Abstract: 本发明提供了一种火工品起爆过程参数辨识方法，属于火工品参数辨识技术领域，解决了梯度下降算法收敛速度慢的问题。其技术方案为：该辨识方法具体包括以下步骤：步骤1)建立火工品起爆过程的Volterra模型；步骤2)构建Levenberg‑Marquardt递推算法的辨识过程。本发明的有益效果为：本发明建立了火工品起爆过程的参数辨识模型，利用Levenberg‑Marquardt递推算法对起爆过程的参数进行辨识，该算法具有收敛速度快、估计精度高的特点，该辨识方法对于火工品起爆过程的参数辨识有较好的适用性。
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