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公开(公告)号：CN115729095A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211336336.6
申请日：2022-10-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种针对不可测扰动的偏格式无模型自适应扰动补偿控制方法。该方法建立不可测扰动作用下被控对象的动态线性化数据模型；构建并求解代价函数，优化更新伪雅克比输入矩阵和伪雅克比扰动矩阵；设计针对不可测扰动的偏格式无模型自适应扰动补偿控制方案；构建并求解能量函数，优化更新偏格式自适应输入矩阵和偏格式自适应扰动矩阵；采用本发明的控制方案对不可测扰动作用下被控对象进行控制。本发明的控制方法能够明显削弱不可测扰动对被控对象系统输出实际值的影响，实现对期望值轨迹的有效跟踪，显著提升扰动补偿控制性能。
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公开(公告)号：CN114690628A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011644124.5
申请日：2020-12-31
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种伪雅克比矩阵参数自整定的MIMO紧格式无模型控制方法，利用系统误差集作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出伪雅克比矩阵的惩罚因子与步长因子等MIMO紧格式无模型控制器待整定参数，采用MIMO紧格式无模型控制器的控制算法计算得到针对被控对象的控制输入向量，以系统误差函数的值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合控制输入分别针对各个待整定参数的梯度信息集，进行系统误差反向传播计算，在线实时更新BP神经网络的隐含层权系数、输出层权系数，实现伪雅克比矩阵参数自整定。本发明提出的伪雅克比矩阵参数自整定的MIMO紧格式无模型控制方法，能有效克服控制器参数的在线整定难题，对MIMO系统具有良好控制效果。
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公开(公告)号：CN112851824A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110180894.7
申请日：2021-02-09
Applicant: 浙江大学 , 浙江省疾病预防控制中心
IPC: C07K19/00 , C12N15/62 , A61K39/215 , A61P31/14
Abstract: 本发明公开了一种融合蛋白及其在制备新型冠状病毒亚单位疫苗中的应用。所述融合蛋白包括融合表达的SARS‑CoV‑2病毒S蛋白的RBD区域和IgG抗体的Fc区域。本发明通过将SARS‑CoV‑2的棘突蛋白的RBD结构域与免疫球蛋白Fc进行融合表达获得重组融合蛋白，Fc的铰链区以及恒定区能通过二硫键将IgG抗体的两条重链相结合，实现RBD的二聚体，制备的重组融合蛋白可用于作为针对新型冠状病毒肺炎的重组蛋白疫苗。该重组蛋白疫苗可在小鼠体内诱导产生高滴度的特异性IgG抗体和中和抗体，抗体水平可维持3个月以上，该疫苗能同时诱导小鼠产生细胞免疫。
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公开(公告)号：CN112015083A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010559963.0
申请日：2020-06-18
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于集成学习的参数自整定方法，所述集成学习算法包含PSO算法、BP神经网络以及循环神经网络三种个体算法。以系统误差作为集成学习算法的输入，首先进行三种个体算法对SISO紧格式无模型控制器的参数在线整定并输出三组临时整定参数，将结果分别输入到控制器中计算被控对象的控制输入，计算得到三组临时系统误差并利用softmax函数计算个体算法的权重比，将权重比与临时整定参数进行加权求和作为最终SISO紧格式无模型控制器待整定参数，实现参数自整定。本发明提出的SISO紧格式无模型控制器基于集成学习的参数自整定方法，结合不同个体算法优势，增强算法泛化性，克服控制器参数在线整定难题，对SISO系统具有良好的控制效果。
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公开(公告)号：CN112015081A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010558464.X
申请日：2020-06-18
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于PSO-LSTM协同算法的参数自整定方法，首先利用PSO算法优化LSTM初始权系数矩阵，然后利用系统误差数据集作为LSTM神经网络的输入，LSTM神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等SISO紧格式无模型控制器待整定参数，采用SISO紧格式无模型控制器的控制算法计算得到控制输入，以系统误差函数的值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合控制输入分别针对各个待整定参数的梯度信息，利用链式法则进行系统误差反向传播计算，在线实时更新LSTM神经网络中所有待学习的权系数，实现控制器基于PSO-LSTM协同算法的参数自整定。本发明提出的方法，能有效克服控制器参数的在线整定难题，对SISO系统具有良好的控制效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111522230A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010029712.1
申请日：2020-01-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种MIMO异因子紧格式无模型控制方法，针对现有的采用同因子结构的MIMO紧格式无模型控制方法的局限性，也就是：在k时刻针对控制输入向量中的不同控制输入只能采用相同数值的惩罚因子与相同数值的步长因子的局限性，提出了一种采用异因子结构的MIMO紧格式无模型控制方法，在k时刻针对控制输入向量中的不同控制输入可采用不同数值的惩罚因子和/或不同数值的步长因子，能够解决强非线性MIMO系统等复杂对象中存在的各个控制通道特性各异的控制难题。与现有的控制方法相比，本发明具有更高的控制精度、更好的稳定性与更广的适用性。
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公开(公告)号：CN111522229A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201911393491.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种参数自整定的MIMO异因子偏格式无模型控制方法，针对现有的采用同因子结构的MIMO偏格式无模型控制方法的局限性，也就是：在k时刻针对控制输入向量中的不同控制输入只能采用相同数值的惩罚因子与相同数值的步长因子的局限性，提出了一种采用异因子结构的MIMO偏格式无模型控制方法，在k时刻针对控制输入向量中的不同控制输入可采用不同数值的惩罚因子和/或不同数值的步长因子，能够解决强非线性MIMO系统等复杂对象中存在的各个控制通道特性各异的控制难题，同时提出了参数自整定的方法以有效克服惩罚因子和步长因子需要费时费力进行整定的难题。与现有的控制方法相比，本发明具有更高的控制精度、更好的稳定性与更广的适用性。
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公开(公告)号：CN109814390A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910103066.6
申请日：2019-02-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种MISO异因子全格式无模型控制方法，针对现有的采用同因子结构的MISO全格式无模型控制方法的局限性，也就是：在k时刻针对控制输入向量中的不同控制输入只能采用相同数值的惩罚因子与相同数值的步长因子的局限性，提出了一种采用异因子结构的MISO全格式无模型控制方法，在k时刻针对控制输入向量中的不同控制输入可采用不同数值的惩罚因子和/或不同数值的步长因子，能够解决强非线性MISO系统等复杂对象中存在的各个控制通道特性各异的控制难题。与现有的控制方法相比，本发明具有更高的控制精度、更好的稳定性与更广的适用性。
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公开(公告)号：CN109814389A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910103031.2
申请日：2019-02-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种参数自整定的MIMO异因子紧格式无模型控制方法，针对现有的采用同因子结构的MIMO紧格式无模型控制方法的局限性，也就是：在k时刻针对控制输入向量中的不同控制输入只能采用相同数值的惩罚因子与相同数值的步长因子的局限性，提出了一种采用异因子结构的MIMO紧格式无模型控制方法，在k时刻针对控制输入向量中的不同控制输入可采用不同数值的惩罚因子和/或不同数值的步长因子，能够解决强非线性MIMO系统等复杂对象中存在的各个控制通道特性各异的控制难题，同时提出了参数自整定的方法以有效克服惩罚因子和步长因子需要费时费力进行整定的难题。与现有的控制方法相比，本发明具有更高的控制精度、更好的稳定性与更广的适用性。
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公开(公告)号：CN109634108A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910103032.7
申请日：2019-02-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/02
CPC classification number: G05B13/024 , G05B13/027
Abstract: 本发明公开了一种参数自整定的MIMO异因子全格式无模型控制方法，针对现有的采用同因子结构的MIMO全格式无模型控制方法的局限性，也就是：在k时刻针对控制输入向量中的不同控制输入只能采用相同数值的惩罚因子与相同数值的步长因子的局限性，提出了一种采用异因子结构的MIMO全格式无模型控制方法，在k时刻针对控制输入向量中的不同控制输入可采用不同数值的惩罚因子和/或不同数值的步长因子，能够解决强非线性MIMO系统等复杂对象中存在的各个控制通道特性各异的控制难题，同时提出了参数自整定的方法以有效克服惩罚因子和步长因子需要费时费力进行整定的难题。与现有的控制方法相比，本发明具有更高的控制精度、更好的稳定性与更广的适用性。
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