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公开(公告)号：CN116306274A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310233057.5
申请日：2023-03-08
Applicant: 常州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06F119/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及电弧炉技术领域，尤其涉及一种电弧炉二次侧水冷电缆寿命分析方法及系统，包括采集水冷电缆运行参数；得到输入参数；通过熵权法分析水冷电缆寿命多个评估指标，得到综合权重最高的输出指标；构建输入参数和输出指标的1‑DCNN神经网络模型，并通过均方根误差和决定系数评价1‑DCNN神经网络模型；利用GA算法对1‑DCNN神经网络模型的权值与阈值参数进行寻优。本发明以1‑DCNN神经网络模型建立寿命的函数预测，通过GA算法对1‑DCNN算法的网络初始权值和阈值进行优化，提高1‑DCNN神经网络模型通用性，并通过熵权法得到与电缆的损坏相关性强的电流平衡度指标，解决电缆安全评价问题。
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公开(公告)号：CN105847205A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610160925.1
申请日：2016-03-21
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及一种阻抗性金属有线信道中基于梯度的方波差分调相调制解调(DPSK)通信方法。超长金属导线自身分布的电容和电感使其不再是单纯的阻性，导致信道带宽变窄，阶跃响应的时间常数增大，因此传统基于幅值的方波DPSK通信无法正常工作。本发明在方波DPSK通信接收端引入波形梯度改进解调算法，实现大时间常数时的方波DPSK通信。
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公开(公告)号：CN103268069A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310190740.1
申请日：2013-05-22
Applicant: 常州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Hammerstein模型的自适应预测控制方法，具体包括以下步骤：（1）数据采集通道实时采集间歇化工生产过程的工艺参数值，进行数据预处理；（2）处理后的数据传递给神经网络辨识器，由神经网络辨识器进行建模，建模后的模型经过仿真修正；（3）混合自适应预测控制器读取模型参数，生成控制参数，控制执行机构动作；（4）控制算法实现。本发明结合间歇化工过程模型特点，采用基于hammerstein模型的控制方法设计控制系统，引入非线性求逆环节，针对线性环节做预测策略设计，再通过求解非线性代数方程组来确定实际控制量，从而降低在线优化的计算量，实现间歇化工过程精确有效控制。
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公开(公告)号：CN119962778A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510021348.7
申请日：2025-01-07
Applicant: 常州大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/006 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及路径寻优技术领域，尤其涉及基于改进SWO的火灾逃生路径寻优方法，包括获取受困人员的位置、目标位置、障碍物位置和火灾位置；构建最优逃生距离的目标函数；构建改进SWO算法，采用自适应权衡因子率，自适应调整搜索策略，平衡全局搜索和局部开发能力；采用改进螺旋更新机制对蜘蛛蜂筑巢阶段的位置更新进行优化，为筑巢阶段的探索过程提供搜索方向。本发明解决SWO算法收敛速度和稳定性有待进一步提升的问题。
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公开(公告)号：CN117392422A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311324798.0
申请日：2023-10-13
Applicant: 常州大学 , 常州先进制造技术研究所
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于激光视觉融合的帧间匹配方法及系统，包括将激光雷达获取的地面点云进行预处理，对地面点云进行分割操作；采集单帧图片中的FAST特征，利用LK光流法在帧间进行特征像素追踪；构建误差方程，以两帧特征点之间的距离作为误差项，将变换矩阵作为待优化变量进行迭代优化；将地面点云作为约束引入误差方程中，计算两帧特征点间的距离；通过对极束和像素对应关系，解算出不含尺度信息的位姿变换，并将该变换中的旋转加入误差方程中，从而得到视觉特征点间的距离。本发明解决松耦合方式获得环境感知误差大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116882492A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310845639.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 常州大学
IPC: G06N5/01 , G06N3/126 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F17/11 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及数据填补技术领域，尤其涉及基于改进WOA算法的水冷电缆缺失参量填补方法及系统，包括构建水冷电缆运行状态数据集；通过BA填充法对缺失数据进行填补，得到BA填充估计值；通过GRA相关系数法计算最大相关列数据；通过Pearson相关系数法计算最大行相关系数；根据最大行相关系数与缺失数据的方程，得出缺失数据的Pearson相关系数法估计值；构建缺失数据与Pearson相关系数法估计值、BA填充估计值的目标权值函数；通过改进WOA算法对两次估计值的权重系数进行寻优。本发明解决电弧炉运行过程中工艺调整，电压、电流数据会存在大幅度的波动，简单的缺失数据处理方法无法满足数据集填补的准确性问题。
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公开(公告)号：CN116642498A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310660478.6
申请日：2023-06-06
Applicant: 常州大学 , 常州先进制造技术研究所
Abstract: 本发明涉及路径规划技术领域，尤其涉及一种基于改进樽海鞘群模型的机器人路径规划方法，包括建立导航点地图模型，以路径最短为目标构建移动机器人路径代价函数和碰撞代价函数；构建改进樽海鞘模型；利用改进樽海鞘模型得到最优路径点。本发明建立一种以无碰撞障碍物区域并且使得产生的路径最短为目标函数模型，通过混沌初始化初始樽海鞘群、增加惯性权重和非均匀化变异等操作来改进原始算法，实现了算法开发和探索效率的平衡，最后将改进后的樽海鞘寻优算法与三次样条插值相结合，来较好的完成机器人路径规划问题。
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公开(公告)号：CN115309049A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210947785.8
申请日：2022-08-05
Applicant: 常州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及PID控制技术领域，尤其涉及一种基于改进PSO‑CNN的实验装置控制方法及系统，包括：构建实验腔初始温度、加热功率、加热时间和实验腔温度的数据集，并对数据集进行归一化预处理；构建1‑DCNN模型；待网络训练完成后，预测实验腔下一时刻温度，将超前温度信息代入到PSO算法的适应度函数中，针对PSO优化PID在自学习过程中陷入局部极小值问题，采取自适应变步长惯性因子迭代方法改进PSO算法，随后更新粒子位置和速度以及更新个体最优值和群体最优值，当满足收敛条件时输出最优PID参数；本发明在面对复杂非线性系统时能够有效的避免应用效果不佳等问题，实现超前控制，减弱温度变化的滞后性，并减小响应时间。
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公开(公告)号：CN104267600A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410488217.1
申请日：2014-09-23
Applicant: 常州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种钢包精炼炉电极调节控制系统及其控制方法。该控制系统包括钢包精炼炉电极对象、数据采集通道、神经网络PFC-PID控制器、电极调节装置，上位机。该控制方法的步骤为：数据采集通道实时采集数据，作为PFC-PID控制器的输入量；数据传递给神经网络预测模型模块，由神经网络预测模型模块进行在线建模；神经网络预测控制器读取模型参数，生成控制参数，控制执行机构动作；控制算法实现。本发明采用混合智能自适应预测控制，既可根据环境条件改变而改变控制器的输出，又可进行鲁棒控制抵抗外部干扰，保证系统的稳定运行及性能达标，从而减少能耗，降低成本，提高经济效益等目的的综合性技术。
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