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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN112225796B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202011086514.5
申请日：2020-10-12
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种具有DPP‑IV抑制活性的羊皮胶原蛋白肽及其制备方法，其中，羊皮胶原蛋白肽的氨基酸序列为Gly‑Pro‑Ala‑Gly‑Pro‑Ile‑Gly‑Pro‑Val。本发明提供一种具备DPP‑IV抑制活性的胶原蛋白肽及其制备方法，不仅实现了羊皮的综合利用，充分利用了其食用品质和营养价值，而且避免了资源的浪费、环境的污染，具有巨大的经济效益和社会效益。
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公开(公告)号：CN113918873B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202111263423.9
申请日：2021-10-28
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种污水溶解氧浓度的估计方法，包括：S1、建立污水溶解氧浓度状态空间方程；S2、建立第一污水溶解氧浓度传感器的观测方程和第二污水溶解氧浓度传感器的观测方程；S3、分别利用第一污水溶解氧浓度传感器和第二污水溶解氧浓度传感器估计系统的状态值；S4、利用污水溶解氧浓度状态空间方程和第一污水溶解氧浓度传感器的观测方程建立概率密度函数，利用第二污水溶解氧浓度传感器预测第一污水溶解氧浓度传感器的观测值分布的概率密度函数，并估计系统的状态值；S5、用步骤S4中估计的系统的状态值替换步骤S3中第一污水溶解氧浓度传感器估计的系统的状态值，得到每个时刻污水溶解氧浓度值。本发明在保证实时性的同时提升了准确性。
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公开(公告)号：CN113838530B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110950873.9
申请日：2021-08-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种利用细胞代谢网络监测生物制造过程的方法，包括如下步骤：基于代谢网络进行通量均衡分析，得到反映细胞生长与繁殖过程的代谢通量；将细胞内代谢通量与生产过程变量一起构成训练数据集，建立生物发酵过程监测模型及统计量控制限；基于监测模型，利用实时采集的生产过程变量和代谢通量计算值进行运行状况在线监测。本发明的利用细胞代谢网络监测生物制造过程的方法，该方法既利用微生物制造过程可检测或可观测信息，又充分挖掘细胞生长繁殖过程中不可检测的胞内代谢信息，能够更加有效的实施对生产制造过程运行状况评估及故障监测。
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公开(公告)号：CN113326618B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110615110.9
申请日：2021-06-02
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种连续发酵过程中估计培养基初始条件的方法，包括建立连续发酵过程的三变量数学模型、线性化的连续发酵过程的状态方程和系统测量方程，将连续的方程离散化得到离散状态空间模型；在卡尔曼滤波的基础上引入辅助变量得到服从学生分布的预测分布；使用变分贝叶斯理论表示系统状态和辅助变量；预测系统状态和辅助变量，更新系统状态和辅助变量直到达到设置的迭代次数，输出此时的系统状态和辅助变量；直到达到设置的运行步数结束更新，得到初始时刻培养基中的关键变量的估计值。本发明通过建立连续发酵过程的三变量数学模型、引入学生分布，快速且准确地估计出培养基中关键变量初始条件，保证发酵过程安全和发酵质量。
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