-
公开(公告)号：CN116679026A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310772649.4
申请日：2023-06-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及污水处理技术领域，公开一种自适应无偏有限脉冲响应滤波的污水溶解氧浓度估计方法，包括：根据污水处理机理建立污水溶解氧浓度系统的数学模型，使用传感器监测污水溶解氧浓度，建立污水溶解氧浓度的传感器的观测模型；在窗口区间内使用无偏有限脉冲响应滤波器估计系统的状态值，获取不同窗口尺寸下的无偏有限脉冲响应滤波器的系统状态的估计值，根据马氏距离选择出估计值精度最高时对应的窗口尺寸作为最优窗口尺寸；使用最优窗口尺寸对应的窗口区间下的无偏有限脉冲响应滤波器实时估计污水溶解氧浓度的状态值。本发明可以实现对污水溶解氧浓度的实时估计、减小滤波器估计误差、增加估计精度。
-
公开(公告)号：CN111145838B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201911306506.4
申请日：2019-12-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 基于多向数据模型的青霉素发酵过程迭代学习卡尔曼滤波方法，属于间歇生产过程状态估计领域。首先针对青霉素发酵过程选择变量；然后采集生产过程的多批次历史数据建立多向线性变参数模型，并用期望最大化算法估计模型参数，再扩展成含噪声干扰的状态空间形式的多向线性变参数模型；接着基于SS‑MLPV模型构造一个适用于迭代学习卡尔曼滤波的误差模型，将误差模型分解为时间方向子模型与批次方向子模型；最后基于当前间歇发酵过程的青霉素浓度数据，第一批使用卡尔曼滤波对青霉素浓度的状态估计，第二批开始对构建的时间和批次方向的子模型进行ILKF得到误差估计，将不含噪声的SS‑MLPV模型输出与误差估计相加即为青霉素浓度的估计。
-
公开(公告)号：CN115274004B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210885437.2
申请日：2022-07-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于知识复用的发酵过程菌体浓度预测方法及系统，给方法包括：构建发酵过程中菌体浓度软传感器通用模型；采集并预处理发酵阶段A的过程数据；确定发酵阶段A的菌体浓度软传感器模型；设计发酵阶段B的菌体浓度在线软传感器；根据所述发酵阶段B的菌体浓度在线软传感器，对发酵阶段B的菌体浓度进行预测。本发明解决了菌体浓度软传感器模型泛化能力弱、各发酵阶段单独建立模型成本高的问题，提高了菌体浓度软传感器预测精度。
-
公开(公告)号：CN111202160B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010044090.X
申请日：2020-01-15
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种高贴合性胶原蛋白肠衣果汁软糖及其制备方法，其中，一种高贴合性胶原蛋白肠衣果汁软糖的制备方法，其：包括，制备胶糖粉、酸味液、明胶块、肠衣和果汁液；溶解果葡糖浆，加入所述胶糖粉，加热搅拌，熬煮到可溶性固形物含量78～80Brix，降温至90℃，加入所述明胶块，搅拌混合均匀，继续加入所述果汁液，调整可溶性固形物含量至71～73Brix，80～90℃下灌入肠衣，迅速冷却固化即可。本发明的肠衣果汁软糖，肠衣与内部软糖贴合程度高，改善了肠衣口感，咀嚼过程中肠衣与软糖不会发生脱离，口感好，具有类似果皮般的质地。
-
公开(公告)号：CN115933399A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211609914.9
申请日：2022-12-12
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种高阶无模型自适应迭代学习控制方法，属于工业过程控制领域。所述方法利用输入输出数据，旨在对具有往复运动的非线性被控对象进行直接控制，避免了建立精确的数学模型。首先实时采集被控制系统的输入输出数据建立起一个包含伪时变的偏导数的动态线性化模型。由于被控系统输出误差收敛的速度与为偏导数初值选取有关，因此采用高阶算法对伪偏导数进行估计继而消除伪偏导数初值设置的影响，然后根据估计的伪偏导数值重新设计控制器，随着迭代次数的增加，系统输出误差逐渐减小并快速跟踪期望轨迹。该方法计算量小，调节参数少，控制精度高且具有较强误差收敛性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115166635B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210724152.0
申请日：2022-06-24
Applicant: 江南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于风险敏感FIR滤波的机器人定位方法，包括：建立机器人运动的状态空间模型，建立测量值和当前时刻的系统状态；根据测量值和当前时刻的系统状态建立含有判断性能准则类型α的风险敏感FIR滤波器的初始化性能准则和联合概率密度函数，使用联合概率密度函数优化初始化性能准则得到最终的性能准则；将最终的性能准则进行代价函数变形；根据α的不同取值将最终的性能准则分为不同类别，在不同类别的所述最终的性能准则下根据代价函数理论求出此时的状态估计值。本发明可以在具有不确定性时实现对扫地机器人位置的有效、精确定位。
-
公开(公告)号：CN115755588A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211544057.9
申请日：2022-12-01
Applicant: 江南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于最小方差指标的数据驱动控制器参数优化方法，属于工业过程控制器参数整定领域。该方法使用最小方差控制性能评价指标对系统控制性能进行评价，该指标使用系统过程数据和系统时延来估计系统的最小方差指标。本发明首先对系统的控制性能进行监控，当控制性能不佳时启动控制器参数优化方法，结合最小方差指标和拓展虚拟参考迭代校正(E‑FRIT)算法来优化求解控制器参数，该方法不依赖工程人员经验，不需要建立被控系统的精确数学模型，只需利用一组测量的闭环输入输出数据便可得到控制器参数，优化得到的参数能够保证系统良好的控制性能。
-
公开(公告)号：CN115687868A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211329545.8
申请日：2022-10-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种改进的聚苯醚生产过程状态快速估计方法，包括建立由苯酚和甲醇烷基化作用生成聚苯醚的线性高维系统动态模型；将高维系统的状态向量分成低维度的多个状态块，同时引入一个辅助变量来修正因分块带来的系统误差。本发明方法可以满足线性高维系统状态估计低计算代价的同时达到更高精度的要求。
-
公开(公告)号：CN114454174B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210228647.4
申请日：2022-03-08
Applicant: 江南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种机械臂动作捕捉方法，包括：S1、在机械臂上固定视觉传感器采集数据作为源域，对应人体手臂固定惯性传感器采集数据作为目标域，建立系统的状态空间表达式；S2、利用全概率理论以源域观测预测分布为条件，设置最优未知状态观测联合分布，分解条件联合观测分布模型，并用KL散度来求解最优分布；S3、在卡尔曼滤波器的基础上结合全概率理论，将视觉传感器测量的源域知识转移到惯性传感器测量的目标域中，进行基于卡尔曼滤波的数据融合，预测系统下一时刻的状态，以实现机械臂的动作捕捉。本发明综合考虑了视觉传感和惯性传感的不足，通过迁移学习的思想将视觉传感作为源域进而改善惯性传感的目标域，从而提高预测精度。
-
公开(公告)号：CN114881951A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210446609.6
申请日：2022-04-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种侵入性酿酒酵母的检测方法、装置以及存储介质，包括利用图像采集器采集多张酵母图像，利用标注软件对所述多张酵母图像中酵母细胞的位置与大小进行标注，得到训练数据集，利用特征提取网络模型GhostNet提取所述训练数据集中酵母图像的特征信息，得到特征图像训练集，利用FPN特征金字塔网络对所述特征图像训练集加强特征提取，得到加强特征图像训练集，利用所述加强特征图像训练集对YOLOv3模型训练，得到训练结束的酵母检测模型。实现了特征提取网络参数总数和计算复杂度的降低，在保证识别精度的同时，提高算法的识别速度；有利于提取出更好的图像特征值，有效的降低了现有技术中存在漏检、误检问题，提高了检测准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
356
records
(took 0.032 seconds)
