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公开(公告)号：CN111061154A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911358087.9
申请日：2019-12-25
Applicant: 北方工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明实施例提供一种用于工程控制的增量式网络化预测控制方法及系统。该方法包括：将输出数据缓存在传感器中并与时间戳打包，得到传感器的反馈数据发送至控制器；基于被控对象的增量式输入输出模型，计算控制量预测值，得到控制量预测值序列并发送至执行器，由执行器根据时间戳选择预设控制信号，对系统反馈通道随机网络时延和系统前向通道随机网络时延进行主动补偿。本发明实施例通过设定将闭环网络化控制系统的稳定性与跟踪性能与反馈通道和前向通道中随机网络诱导时延、数据包乱序与丢失等通信约束无关，不仅便于控制系统的设计与实现，而且可以保证良好的跟踪性能，即使系统与其模型不匹配，只要闭环系统稳定，仍可实现零稳态输出跟踪误差。
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公开(公告)号：CN104639293B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510051479.6
申请日：2015-01-30
Applicant: 北方工业大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种网络化控制系统丢包补偿方法，包括以下步骤：基于参数估计算法，在每个采样时刻利用被控对象的输出数据与控制数据建立等价数据模型；基于所述等价数据模型以及一定的控制律，利用参考输入信号与被控对象的输出数据得到控制增量预测值序列；根据前向通道与反向通道的随机丢包的情况从所述控制增量预测值序列中选择一个值作为确定的控制增量，利用所述控制增量得到控制信号并施加于被控对象进行丢包补偿。该方法解决了现有技术中基于模型的丢包补偿方法高度依赖被控对象的数学模型的问题，提高了控制系统的收敛速度和跟踪性能。该丢包补偿装置构造简单，控制参数少，便于在实际工程中进行应用。
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公开(公告)号：CN105607603B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201610073153.8
申请日：2016-02-02
Applicant: 北方工业大学 , 北京科慧德自动化技术有限公司 , 青岛亿海联盟信息科技有限公司
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明公开了一种能够补偿时延与丢包的网络化控制系统及控制方法，该系统包括传感模块，位于反馈通道被控端，实时采集被控对象的输出数据，并将当前采样时刻作为与所述输出数据对应的时间戳；控制模块，位于前向通道控制端，根据参考输入信号及接收到的所述输出数据获取控制增量；执行模块，位于前向通道被控端，根据所述时间戳确定反馈通道和前向通道的时延与丢包的情况，并基于所述时延与丢包的情况及所述控制增量构造控制信号施加于被控对象。该系统在不需要知道被控对象的数学模型、阶数、时滞以及其他先验知识的情况下对反馈通道和前向通道中的随机时延、数据包乱序与丢失进行补偿，节省网络带宽和能量消耗，便于在实际工程中应用和推广。
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公开(公告)号：CN105607603A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610073153.8
申请日：2016-02-02
Applicant: 北方工业大学 , 北京科慧德自动化技术有限公司 , 青岛亿海联盟信息科技有限公司
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/4185
Abstract: 本发明公开了一种能够补偿时延与丢包的网络化控制系统及控制方法，该系统包括传感模块，位于反馈通道被控端，实时采集被控对象的输出数据，并将当前采样时刻作为与所述输出数据对应的时间戳；控制模块，位于前向通道控制端，根据参考输入信号及接收到的所述输出数据获取控制增量；执行模块，位于前向通道被控端，根据所述时间戳确定反馈通道和前向通道的时延与丢包的情况，并基于所述时延与丢包的情况及所述控制增量构造控制信号施加于被控对象。该系统在不需要知道被控对象的数学模型、阶数、时滞以及其他先验知识的情况下对反馈通道和前向通道中的随机时延、数据包乱序与丢失进行补偿，节省网络带宽和能量消耗，便于在实际工程中应用和推广。
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公开(公告)号：CN118313414B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410439091.2
申请日：2024-04-12
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出的基于动态LSTM神经网络的污水处理出水COD预测方法、设备、介质及产品，涉及数据处理技术领域。该方法包括：预处理污水厂生化池进出水数据；创建动态LSTM神经网络模型，设计门权重动态调整算法，动态调整模型输入门和遗忘门的权重配比，实现污水厂输出指标的精准预测，缩减预测时间，减少污水处理成本；初始化动态神经网络模型并设定模型训练参数，调用粒子群算法对门权重动态调整算法的超参数进行寻优，基于随机梯度下降法进行模型训练直至损失函数的曲线收敛；调用预处理好的测试数据集作为模型输入，得到标准化处理输出的预测结果，根据预设的目标变量计算预测结果的准确率，为增加或者减少曝气量或投药量提供指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119559633A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411610334.0
申请日：2024-11-12
Applicant: 北方工业大学 , 北京金控数据技术股份有限公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的微生物图像识别方法、装置、设备、介质及产品，涉及微生物检测领域。该方法包括采集活性污泥中多种微生物的图像，并标注图像中微生物的类别；对图像进行数据增强，并与标注的图像中微生物的类别一起构成活性污泥微生物图像数据集；利用活性污泥微生物图像数据集训练Faster RCNN网络，获得微生物识别模型；将待检测微生物的图像输入微生物识别模型，识别待检测微生物的类别。本申请能够对活性污泥中的微生物进行高效、准确地检测与分类。
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公开(公告)号：CN115309042B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210845209.2
申请日：2022-07-18
Applicant: 北方工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种数据驱动控制方法、装置及系统，所述方法包括：将系统输出增量、系统广义输入增量和预设增量式三角数据模型的时变参数的估计值作为第一准则函数的输入值，当所述第一准则函数取得最小值时得到预设时刻时变参数的估计值关于预设时刻的上一时刻时变参数的估计值、预设时刻的上一时刻系统广义输入增量和预设时刻系统输出增量的辨识方程；基于所述辨识方程，得到所述预设时刻时变参数的估计值；基于所述预设时刻时变参数的估计值更新自适应控制方程，得到实时控制指令。本发明实施例提供的数据驱动控制方法、装置及系统，实现了对被控系统的高效精准控制。
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公开(公告)号：CN118313414A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410439091.2
申请日：2024-04-12
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出的基于动态LSTM神经网络的污水处理出水COD预测方法、设备、介质及产品，涉及数据处理技术领域。该方法包括：预处理污水厂生化池进出水数据；创建动态LSTM神经网络模型，设计门权重动态调整算法，动态调整模型输入门和遗忘门的权重配比，实现污水厂输出指标的精准预测，缩减预测时间，减少污水处理成本；初始化动态神经网络模型并设定模型训练参数，调用粒子群算法对门权重动态调整算法的超参数进行寻优，基于随机梯度下降法进行模型训练直至损失函数的曲线收敛；调用预处理好的测试数据集作为模型输入，得到标准化处理输出的预测结果，根据预设的目标变量计算预测结果的准确率，为增加或者减少曝气量或投药量提供指导。
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公开(公告)号：CN116633220A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310664712.2
申请日：2023-06-06
Applicant: 北方工业大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/14 , H02P25/022 , H02P27/08
Abstract: 本发明公开一种永磁同步电机自适应控制方法、系统、电子设备及介质，涉及工程控制技术领域。所述方法包括：采用前向欧拉法对永磁同步电机的电压方程进行离散化处理得到当前时刻的离散化模型和上一时刻的离散化模型；将两个离散化模型做差得到增量式模型；根据增量式模型得到参数辨识模型；根据辨识值计算当前时刻各待辨识模型参数的值；根据参数辨识模型和当前时刻各待辨识模型参数的值得到当前时刻增量式校正预测模型；以性能指标函数值最小为目标，采用当前时刻增量式校正预测模型对当前时刻永磁同步电机进行控制，并更新当前时刻返回根据辨识值计算当前时刻各待辨识模型参数的值。本发明可提高永磁同步电机控制的精度。
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公开(公告)号：CN116577992A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310675322.5
申请日：2023-06-07
Applicant: 北方工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于偏差校正的多智能体协同跟踪控制系统及方法，涉及工程控制领域，该多智能体协同跟踪控制系统，包括：数据缓存器、双预测发生器、控制预测器和时延补偿器；数据缓存器获取并缓存智能体的输出数据包；双预测发生器根据输出数据包、系统参考输入信号、历史控制量和随机网络时延，采用预测控制方法计算预测量，并将预测量分为自身控制预测量和输出预测量；控制预测器根据自身控制预测量和接收到的其他的双预测发生器的输出预测量计算控制量，从而得到控制包；时延补偿器根据智能体的前馈通道的随机网络时延和控制包中的时间戳，从控制序列中选取相应的控制量施加到智能体上。本发明能提高多智能体系统的控制性能和稳定性。
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