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公开(公告)号：CN113156812B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110121072.1
申请日：2021-01-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种基于未知输入观测器的二级化学反应器故障检测方法，根据质量守恒原理构造二级化学反应器模型；考虑时滞、干扰、不确定性和故障的情况，给出系统状态方程的一般表达式；设计未知输入观测器，给出误差动态方程；当不确定项等于零时，得到参考残差模型，给出其渐进稳定且同时具有较佳鲁棒性以及敏感性的充分条件，得出参考残差模型参数；给出系统渐进稳定的充分条件，构造增广系统，并给出其渐进稳定的充分条件，得出未知输入观测器以及实际参考残差模型参数；设计评价函数、阈值，并给出故障决策逻辑。本发明中设计的故障检测方法，对未知输入具有鲁棒性，对故障也具有较高的敏感性，能够实现对二级化学反应器系统的故障检测。
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公开(公告)号：CN113515851A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110631478.4
申请日：2021-06-07
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明涉及光伏故障检测技术领域，公开了一种光伏故障检测特征量提取方法，提出了基于信赖域仿射算法并结合优化观察扰动算法和优化电导增量算法，提取MPPT最大功率点和等效电阻Rs、开路电压Voc、最大功率点电流Im和最大功率点电压Vm。本发明将扰动算法的缺点，用电导增量法去除，并将两种检测得到的结果综合考虑，用以确定最大功率点，提高算法的准确性。运用信赖域仿射算法，提取I‑V曲线的特征参数，并计算每个特征量，综合判断光伏阵列故障，并结合特征量与MPPT检测数据是否有误，以达到高精度检测。
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公开(公告)号：CN112866500A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110023902.7
申请日：2021-01-08
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明涉及自动化生产领域，公开了一种折叠平台控制系统，利用NARX神经网络模型1、NARX神经网络模型2和NARX神经网络模型3分别对升降平台位移的误差、控制量和实际位移值进行预测，将输入和输出向量延时反馈引入网络训练中，形成新的输入向量，具有良好的非线性映射能力，NARX神经网络的输入不仅包括原始升降平台位移的误差、控制量和实际位移值的输入数据，还包含经过训练后的对应输出数据，网络的泛化能力得到提高，使其在升降平台对应参数预测中较传统的静态神经网络具有更好的预测精度和自适应能力，该单片机控制器提高了该控制系统的精确度、鲁棒性和系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN112859599A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110023875.3
申请日：2021-01-08
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及自动化生产领域，公开了一种物体传递凸轮控制系统，利用NARX神经网络模型1、NARX神经网络模型2分别对三角盘控制量进行补偿和三角盘控制量再一次预测控制，由于NARX神经网络通过引入延时模块及输出反馈建立模型的动态递归网络，它将输入和输出向量延时反馈引入网络训练中，形成新的输入向量，具有良好的非线性映射能力，NARX神经网络的输入不仅包括原始控制量输入数据，还包含经过训练后的对应输出数据，网络的泛化能力得到提高，使其在三角盘转动角度控制中较传统的静态神经网络具有更好的预测精度和自适应能力，该单片机控制器提高了该控制系统的精确度、鲁棒性和系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN112839142A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110023903.1
申请日：2021-01-08
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明涉及自动化生产领域，公开了一种遮光控制系统，利用NARX神经网络模型1、NARX神经网络模型2和NARX神经网络模型3分别对升降框位移的误差、控制量和实际位移值进行预测，NARX神经网络通过引入延时模块及输出反馈建立模型的动态递归网络，将输入和输出向量延时反馈引入网络训练中，形成新的输入向量，具有良好的非线性映射能力，输入不仅包括原始升降框位移的误差、控制量和实际位移值的输入数据，还包含经过训练后的对应输出数据，网络的泛化能力得到提高，使其在升降框对应参数预测中较传统的静态神经网络具有更好的预测精度和自适应能力，该单片机控制器提高了该控制系统的精确度、鲁棒性和系统的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112614089A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011404322.4
申请日：2020-12-04
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开一种基于贝叶斯压缩感知和深度学习的FPC缺陷检测方法，该方法以Faster RCNN的残差网络ResNet为模型，设计基于主频率波数域的曲波稀疏基，提出Faster RCNN的自适应采样矩阵，对FPC图像进行压缩采样，再使用Conv+Relu+Pooling层提取压缩采样后FPC图像的特征值，然后利用RPN网络生成的推荐和ResNet网络最后一层得到的特征映射，计算出推荐特征映射，最后对特征映射进行全连接操作，并使用Softmax函数进行FPC图像缺陷分类识别。本发明克服了传统图像处理方法只能检测特定情况下的FPC缺陷检测，具有较好的鲁棒性，且识别精度较高、速度快。
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公开(公告)号：CN110460250A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910432546.7
申请日：2019-05-23
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02M7/217
Abstract: 本发明公开了一种三相PWM整流器直接功率控制方法，根据三相PWM整流器网侧的三相电流和三相电压，计算三相PWM整流器的瞬时有功功率和瞬时无功功率，构建三相PWM整流器的平均状态空间模型，在三相PWM整流器的平均状态空间模型中引入解耦控制信号，计及系统中的不确定项，设计无功功率的神经网络自适应Backstepping控制器和直流输出电压的神经网络自适应Backstepping控制器，将相关参数输入无功功率的神经网络自适应Backstepping控制器和直流输出电压的神经网络自适应Backstepping控制器得到对应的输出控制率，对输出控制率进行耦合变换，根据SVPWM模型得到三相PWM整流器的开关控制信号；本发明提供的控制方法计算量小、参数调节简单，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN109889069A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910164122.7
申请日：2019-03-05
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02M7/5387
Abstract: 本发明公开了一种单项逆变器复合控制方法及系统，包括如下步骤：采集并网实际电流反馈值和参考电流；对速度前馈PID控制器的参数值进行离线优化处理，获取初始参数；获取优化后的二次修正参数，并将优化后的二次修正参数和获取的所述初始参数相加，获取PID实时参数；将采集的所述实际电流反馈值和参考电流进行偏差处理，将处理得到的PID实时控制参数与实际的输出电压瞬时采样值进行比较，获取正弦波电流参考信号；将获取的所述正弦波电流参考信号与预先设定的三角载波信号比较后获取SPWM信号；根据获取的所述SPWM信号控制功率管的导通与关断；本发明修正了普通遗传算法收敛速度慢、易限于局部最优、收敛精度不高的缺点，提高系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109061505A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810991631.2
申请日：2018-08-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明公开了一种锂电池SOH的检测方法，包括以下步骤：1）建立锂电池的等效电路模型，包括由开路电压Uoc、极化电容Cp、欧姆内阻Ro依次串联组成的支路，所述开路电压Uoc两端并联有自放电电阻Rd，极化电容Cp两端并联有极化内阻Rp，得到锂电池的等效电路模型的方程；2）根据锂电池的等效电路模型方程，建立电池SOC、欧姆内阻Ro、自放电内阻Rd的离散系统状态空间方程和观测方程；采用扩展卡尔曼滤波算法进行迭代计算，得到电池SOC、欧姆内阻Ro、自放电内阻Rd的估算值；3）将电池SOC、欧姆内阻Ro、自放电内阻Rd的估算值和锂电池的循环次数H作为输入变量输入神经网络模型，估算得到锂电池SOH。
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公开(公告)号：CN115909541B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202211366254.6
申请日：2022-10-31
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 一种危化品运输车辆数据信息预测融合方法,通过传感器进行状态信息的采集，再将采集到的数据送入改进型海鸥算法优化神经网络中，预测出下一时刻的状态参数并将其送入到模糊融合算法中，对其进行预测结果的融合，从而将危化品运输车辆下一时刻的运行状态预测出来，其可以对单传感器进行实时与预测报警，还可以通过多传感器数据融合进行实时与预测报警；并且将其结果发送到车载终端进行显示。本发明可以有效提高危化品运输车辆在运输过程的安全性，降低事故损失。
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