公开(公告)号：CN103499940A

公开(公告)日：2014-01-08

申请号：CN201310473761.4

申请日：2013-09-30

Applicant: 江南大学

Inventor： 肖永松 ,  曹亦轩 ,  翟阳 ,  丁锋

IPC: G05B19/042 ,  G05D23/22 ,  B31B1/64

Abstract: 本发明提出了一种热封切制袋机多路温度控制系统，包括开关电源、固态继电器、电加热材料模块、控制器模块、人机交互模块等，所述开关电源为所述固态继电器、控制模块和人机交互模块提供稳定的直流电源；所述固态继电器实现对所述电加热材料的快速通断电控制，电加热模块包括电加热材料和内嵌其中的温度传感器，用以采集电加热材料的温度；所述控制器模块负责采集、处理各路温度传感器得到的信号，采用PID控制算法控制所述固态继电器的通断，并执行串口通信程序与所述人机交互模块进行通信；所述人机交互模块接收控制器模块送出的需要显示的信息，并可以设定所述多路温度控制系统的运行参数。本发明的多路温度采集系统，采集精度高，控制准确，人机交互界面友好，操作方便。

公开(公告)号：CN112327618B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202011134544.9

申请日：2020-10-21

Applicant: 江南大学

Inventor： 刘艳君 ,  韩萍 ,  丁少华 ,  张耀 ,  丁锋

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种传感器网络系统的参数与时滞辨识方法，其先用过参数化方法将辨识模型中的参数向量变为高维稀疏参数向量，再运用Householder变换简化贪婪准则和计算方式，避免矩阵求逆，将稀疏向量中非零元素的位置和数值辨识出来的稀疏辨识方法。本发明可用于在有限采样数据下对系统的时滞与参数进行联合估计，降低辨识成本，精度高。

公开(公告)号：CN112327618A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011134544.9

申请日：2020-10-21

Applicant: 江南大学

Inventor： 刘艳君 ,  韩萍 ,  丁少华 ,  张耀 ,  丁锋

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种贪婪正交最小二乘法及基于此方法的参数与时滞辨识方法，其先用过参数化方法将辨识模型中的参数向量变为高维稀疏参数向量，再运用Householder变换简化贪婪准则和计算方式，避免矩阵求逆，将稀疏向量中非零元素的位置和数值辨识出来的稀疏辨识方法。本发明可用于在有限采样数据下对系统的时滞与参数进行联合估计，降低辨识成本，精度高。

公开(公告)号：CN116680539A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310721427.X

申请日：2023-06-16

Applicant: 江南大学

Inventor： 刘艳君 ,  刘维维 ,  吴昕韬 ,  范晋翔 ,  肖永松 ,  丁锋

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/27 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明涉及一种基于绝对角度停止准则的最小角回归稀疏辨识方法、装置及应用，包括：建立系统输入输出关系的稀疏参数辨识模型；采集输入输出数据，构造信息矩阵和输出向量；计算输出向量与信息矩阵中所有模型项所夹锐角的标准差；利用最小角回归算法对信息矩阵中的模型项进行逐步筛选，形成有效集并计算残差，计算有效集对应模型项与残差的夹角，直至夹角和标准差满足绝对角度停止准则，输出最终子信息矩阵，来计算稀疏参数向量估计值，获取模型进行系统输入输出控制。本发明引入绝对角度停止准则作为评价，无需已知参数向量的稀疏度，无需额外迭代，提高了模型参数辨识效率，拟合度更好，且能够便于控制系统的设计，降低企业生产成本。

公开(公告)号：CN115048798A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210742665.4

申请日：2022-06-28

Applicant: 江南大学

Inventor： 刘艳君 ,  范晋翔 ,  刘欣裕 ,  丁锋

IPC: G06F30/20 ,  G06F119/10

Abstract: 本发明涉及一种基于最小角回归的Hammerstein模型稀疏辨识方法，包括：建立带有时滞的多输入单输出的Hammerstein模型，将模型建立成稀疏参数辨识模型；收集输入输出数据构造用于辨识的输出向量y和信息矩阵Φ；使用模型选择准则设置选择停止条件，使用最小角回归法选择Φ中的信息向量Φk建立有效索引集Λk；使用y和Φk得到估计参数根据Λk重构得到稀疏参数向量根据的稀疏结构估计模型的阶次和时滞，从中分离参数的估计值，根据估计出的阶次和时滞、分离出的参数的估计值辨识模型中的待辨识的系统参数。本发明可以实现对模型的时滞、阶次和系统参数的有效辨识，而且精度高、计算量小。

公开(公告)号：CN115048800A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210749961.7

申请日：2022-06-29

Applicant: 江南大学

Inventor： 刘艳君 ,  范晋翔 ,  刘欣裕 ,  刘维维 ,  丁锋

IPC: G06F30/20 ,  G06F119/10

Abstract: 本发明公开了一种基于绝对角度停止准则的最小角回归稀疏辨识方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，包括：系统输入输出关系的稀疏参数辨识模型；采集系统的输入输出数据，并基于辨识模型构造信息矩阵和输出向量；计算输出向量与信息矩阵中所有模型项所夹锐角的标准差；利用最小角回归算法对信息矩阵中的模型项进行逐步筛选，形成有效集并计算残差，计算有效集对应模型项与残差的夹角，直至夹角和标准差满足绝对角度停止准则，输出最终子信息矩阵；基于最终子信息矩阵计算稀疏参数向量估计值，本发明引入绝对角度停止准则作为评价，并且每次迭代都将夹角与标准差进行比较，简化了迭代计算的过程，提高了求解速度。

公开(公告)号：CN107729291A

公开(公告)日：2018-02-23

申请号：CN201710932414.1

申请日：2017-10-10

Applicant: 江南大学

Inventor： 肖永松 ,  丁锋 ,  汪学海 ,  刘艳君

IPC: G06F17/16 ,  G06K9/00

CPC classification number: G06F17/16 ,  G06K9/00536

Abstract: 本发明公开一种基于分解技术的双线性模型参数辨识方法。该方法首先将双线性模型重构为两个等价虚拟模型，然后分别针对两个虚拟模型的参数向量定义准则函数，采用负梯度搜索原理并对其最小化后，得到两个参数向量的随机梯度估计算法。采用未知参数前一时刻估计值代替当前时刻值的方法可以有效解决两个虚拟模型的信息向量中含有未知变量导致估计算法无法实现的问题，同时为算法引入的遗忘因子可以有效提升算法收敛速度，最终得到的遗忘因子递阶随机梯度辨识算法可以快速有效的辨识出双线性模型的参数。