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公开(公告)号：CN114877926B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210440771.7
申请日：2022-04-25
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种传感器故障检测与诊断方法，包括：S1、通过传感器接收工业过程数据，构建工业过程的离散时间线性状态空间模型；S2、在离散时间线性状态空间模型的测量方程中加入表示传感器故障信号的可加向量，对离散时间线性状态空间模型的测量方程进行修正；S3、引入逆Wishart分布来描述故障信号的预测协方差，将逆Wishart分布与系统状态和故障信号本身的概率密度函数一起递归估计后验分布，以估计出传感器故障信号。本发明通过添加可加向量表示传感器故障信号，并引入逆Wishart分布来描述故障信号的预测协方差，将逆Wishart分布与系统状态和故障信号本身的概率密度函数一起递归估计后验分布，可以准确地估计出传感器的故障信号。
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公开(公告)号：CN113189041B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110466490.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明涉及一种基于影响力值的近红外光谱降噪方法。本发明包括利用近红外光谱仪采集待测物表面的近红外光谱；对所述近红外光谱进行主成分分析降维处理；根据降维处理后的近红外光谱，建立状态空间模型；根据所述状态空间模型利用Kalman滤波器进行处理；根据所述状态空间模型进行扩展得到扩展模型，根据扩展模型利用无偏滤波器滤波处理，得到无偏滤波估计值与无偏滤波增益；建立损失函数，得到影响力融合滤波器估计值；根据影响力融合滤波器估计值获得降噪后的近红外光谱。本发明通过基于影响力函数的融合滤波器对近红外光谱进行滤波，以达到对近红外光谱的预处理目的，使的预处理过的近红外光谱可以满足监测、诊断、控制等需求。
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公开(公告)号：CN113552091B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110977213.X
申请日：2021-08-24
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明涉及一种高纯度2,6‑二甲酚近红外光谱在线检测方法，包括以下步骤：S1、在线收集近红外光谱数据，计算获得近红外光谱数据对应的2,6‑二甲酚纯度；S2、剔除近红外光谱首尾噪声较大且无关的波段，对数据进行清洗；S3、设置初始权重和权重更新系数，对初始权重进行迭代，计算得到权重分布；S4、根据权重分布，建立纯度回归模型ft(x)；S5、计算回归模型ft(x)的误差和平均建模误差；S6、对初始权重进行更新，输出最终的2,6‑二甲酚产品塔的2,6‑二甲酚纯度回归模型fN(x)。本发明建立具有可靠性和高预测精度的回归模型，实现对高纯度2,6‑二甲酚的纯度的精确检测，为2,6‑二甲酚产品质量的实时调控提供可能。
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公开(公告)号：CN114454174A
公开(公告)日：2022-05-10
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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公开(公告)号：CN113963752A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111222844.7
申请日：2021-10-20
Applicant: 江南大学
IPC: G16C10/00
Abstract: 本发明公开了一种抗生素发酵过程生物量浓度的估计方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、构建发酵过程动力学模型；S2、求解生物量浓度、底物浓度、产物浓度、不同发酵工况的概率、不同发酵工况之间的切换率的最优近似后验分布；S3、计算生物量浓度、底物浓度、产物浓度、不同发酵工况的概率、不同发酵工况之间的切换率的预测分布参数；S4、迭代更新生物量浓度、底物浓度、产物浓度、不同发酵工况概率、不同发酵工况之间的切换率的均值和方差，获得最终的生物量浓度、底物浓度、产物浓度、不同发酵工况概率、不同发酵工况之间的切换率的估计值。本发明基于抗生素发酵过程生物量浓度的估计方法及系统可以大幅提升生物量浓度的估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113962081A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111222841.3
申请日：2021-10-20
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、构建精馏塔单吨能耗状态空间模型，利用贝叶斯状态估计计算引入再沸器热负荷数据和辅助测量数据的贝叶斯后验分布；S2、求解最优的精馏塔单吨能耗预测分布；S3、对修正后的精馏塔单吨能耗的均值和方差的预测值进行更新；S4、更新模态概率；S5、将更新的均值和方差以及模态概率进行融合，得到最终的贝叶斯估计值，即待估计的精馏塔单吨能耗的均值和方差。本发明基于基于辅助量测信息的精馏塔单吨能耗估计方法借助于高质量的辅助测量数据，从贝叶斯状态估计的角度，充分利用更有价值的辅助测量分布，大幅提升精馏塔单吨能耗估计的精度。
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公开(公告)号：CN113723686A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111016250.0
申请日：2021-08-31
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种有机硅单体分馏过程能耗的多任务灰箱预测方法，确定精馏塔的第一原理模型；获取运行数据，将其划分为训练集和测试集；利用训练集对第一原理模型进行训练，得到待估计的模型参数向量，假设模型参数向量wt由共享参数w0和特定参数vt组成，同时估计模型参数；建立精馏塔的能耗模型；利用测试集对能耗模型进行测试，得到测试集中的测试样本的能耗预测值，将其与测试样本的能耗实际值进行对比以评估该能耗模型的性能。本发明利用精馏塔的动态特性和有机硅单体分馏过程中不同精馏塔之间的相似性，提升模型泛化性能，解决了现有技术有机硅单体分馏过程的能耗预测方法存在建模成本高、忽视各塔之间相关性以及数据不足情况下难以建模的缺陷。
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公开(公告)号：CN113361177A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110694085.8
申请日：2021-06-22
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种模拟移动床分离装置的工艺参数寻优方法，包括S1、建立模拟移动床的数学模型；S2、设定初始工艺参数，基于所述数学模型，使所述模拟移动床在所述初始工艺参数下运行；S3、搜寻所述模拟移动床的新的鲁棒性工艺参数以替换所述初始工艺参数；S4、使模拟移动床在所述S3得到的鲁棒性工艺参数下运行，并判断所述鲁棒性工艺参数能否满足模拟移动床的分离性能指标，保存满足所述分离性能指标的鲁棒性工艺参数为最优工艺参数。其能够寻找一组鲁棒的模拟移动床工艺参数值,模拟移动床运行在鲁棒的新工艺参数下能有效克服扰动对其分离性能的影响,能够确保生产过程平稳运行。
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公开(公告)号：CN113189041A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110466490.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明涉及一种基于影响力值的近红外光谱降噪方法。本发明包括利用近红外光谱仪采集待测物表面的近红外光谱；对所述近红外光谱进行主成分分析降维处理；根据降维处理后的近红外光谱，建立状态空间模型；根据所述状态空间模型利用Kalman滤波器进行处理；根据所述状态空间模型进行扩展得到扩展模型，根据扩展模型利用无偏滤波器滤波处理，得到无偏滤波估计值与无偏滤波增益；建立损失函数，得到影响力融合滤波器估计值；根据影响力融合滤波器估计值获得降噪后的近红外光谱。本发明通过基于影响力函数的融合滤波器对近红外光谱进行滤波，以达到对近红外光谱的预处理目的，使的预处理过的近红外光谱可以满足监测、诊断、控制等需求。
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公开(公告)号：CN111141704B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202010106463.1
申请日：2020-02-21
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3577
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱的冰酒控温缓慢发酵过程实时监测方法，属于流程工业生产加工领域。所述方法包括：获取近红外光谱数据集、近红外光谱数据预处理、建立特征提取模型、建立回归监测模型、基于近红外光谱的冰酒控温缓慢发酵过程实时监测。本发明利用机器学习特征提取和回归监测模型，将微观监测技术与数据分析算法有机结合并融入到了冰酒酿造过程，使得在控温缓慢发酵环节中对于糖度和酒精潜能的监测能够更直接地反映其微观趋势。
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