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公开(公告)号：CN110703744B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201911217581.3
申请日：2019-12-03
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及化工技术领域，公开了一种基于未知输入观测器的化工液位控制系统故障检测方法，包括1)建立连续时间切换系统模型，完成准备工作；2)涉及故障检测观测器，进行鲁棒性与敏感性分析，得到其增益矩阵；3)设计阈值评估系统是否发生故障。与现有技术相比，本发明能在线检测出发生的故障并且准确地对故障进行估计，具有高敏感性和较强的鲁棒性，得到有效的H∞/H‑条件，实现了故障诊断系统对外部扰动的消除，满足对系统进行在线故障检测。
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公开(公告)号：CN114282431A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111500028.8
申请日：2021-12-09
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F30/27 , G06N20/20 , G06K9/62 , G06N7/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于改进SCA和QRGRU的径流区间预测方法及系统，包括：(1)对预先获取的原始数据进行预处理，并将处理后的各项数据按时间转换成为矩阵型序列；(2)利用PSR方法与RF模型对时间训练进行特征选择，挑选出RF中重要性高的时间序列与PSR重构出的多维序列组成数据集；(3)采用混沌Tent映射和非线性因子对SCA算法进行改进，并利用改进后的SCA算法对GRU模型的隐藏层单元数目与学习率进行寻优；(4)构建QRGRU模型，初始化模型的参数；(5)建立QRGRU的径流区间预测模型，对径流时间序列进行预测，输出误差与区间预测的结果。本发明用QRGRU模型的对径流进行区间预测，预测结果能够描述确定性预测难以反映的不确定性问题，且其结果具有更高的可信度。
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公开(公告)号：CN113486572A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110665692.1
申请日：2021-06-16
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于IGWO‑SVM模型的风速预测方法及系统，所述方法包括：(1)对风速数据使用EEMD，将分解后得到的函数分别构建自己的训练集和测试集；(2)改进灰狼算法，使用logistic混沌初始化灰狼种群，使种群具有多样性，同时引入莱维飞行策略对头狼位置进行全局搜索；(3)对分解后得到的每个函数分别建立IGWO‑SVM模型的风速预测子模型；(4)将各训练集送入IGWO‑SVM模型，寻找SVM最佳参数组合(c,g)；(5)将各测试集分别送入各自含有最佳参数组合(c,g)的SVM模型进行计算，得到各风速预测值，对各风速预测值进行组合叠加，得到最终的风速预测输出值。本发明提高了风速预测的准确度。
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公开(公告)号：CN113468803A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110642031.7
申请日：2021-06-09
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种改进的WOA‑GRU洪水流量预测方法及系统，所述方法包括：(1)对预先获取的原始数据进行预处理，并将处理后的各项数据按时间序列转换成为矩阵型数据；(2)建立随机森林模型进行特征选择，训练相关数据并进行重要性衡量；(3)对数据进行归一化处理，并将样本数据按时间顺序划分为训练集和测试集；(4)构建GRU模型，初始化GRU模型的参数；(5)利用改进后的WOA算法对GRU模型的隐藏层单元数目与学习率进行寻优；(6)建立改进的WOA‑GRU的洪水流量预测模型，利用测试集数据和模型对洪水流量进行预测，输出误差与预测结果。本发明用改进的WOA‑GRU模型进行洪水流量预测，具有收敛速度快，泛化能力强，预测精度高的特点，更适合洪水流量预测。
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公开(公告)号：CN116880384B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202310830679.6
申请日：2023-07-07
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度系统及方法，所述系统包括：厂房能源调度系统物理空间模块、厂房能源调度系统数字空间模块、孪生数据服务平台模块、云平台模块；本发明结合数字孪生系统，将实体工业厂房车间及生产线进行数字化精准模拟，实现精准调控；通过优化后的鱼算法对系统能源供给策略进行优化，达到系统供给策略最优，有效降低工厂车间碳排放量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119382272A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411358291.1
申请日：2024-09-27
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02J7/00 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/392 , G06Q10/04 , G06F30/27 , G06F17/11 , G06N3/006 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种采用参数辨识方法的锂电池控制优化方法及装置，收集锂电池的实时电压、电流和温度等数据，运用辨识算法准确提取健康状态参数；设计一种优化算法，综合考虑超级电容的容量、电压和锂电池的健康状态，建立数学模型，描述了锂电池与超级电容的寿命衰减关系；通过优化算法训练该模型，确定了最优的超级电容接入时机和容量分配方案。本申请提出了一种寿命优化控制策略，为储能设备指定了超级电容的接入时机和容量大小，实现最优功率控制，延长锂电池寿命。
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公开(公告)号：CN118331067B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410567646.1
申请日：2024-05-08
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种分数阶多Euler‑Lagrange系统有限时间跟踪控制方法，设计合适的非奇异终端滑模控制NTSM使得多Euler‑Lagrange系统状态在有限时间内收敛，包括：基于多双连杆机械臂模型建立带有外部扰动的多Euler‑Lagrange动力学方程，定义关节位置误差、关节速度误差，引入Caputo分数阶微积分概念得到二者的分数阶局部形式，并借助Kronecker积，将二者简化为全局形式；设计一个NTSM控制下新的有限时间控制器，引用分数阶多Euler‑Lagrange系统的Lyapunov稳定性理论；设计一类NTSM函数，并构造一个合适的Lyapunov函数，从理论角度证明分数阶系统状态在有限时间内收敛，最终实现多Euler‑Lagrange系统有限时间跟踪控制。本发明基于NTSM函数下设计一个新的有限时间控制器，这样可以避免多双连杆机械臂系统出现奇异现象和抖振现象。
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公开(公告)号：CN119078951A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411085906.8
申请日：2024-08-08
Applicant: 淮阴工学院
IPC: B62D6/00 , G05B13/04 , B62D101/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车智能控制方法，包括：根据电动汽车动力学模型构建二阶状态方程；针对电动汽车横向速度和横摆角速度不可测量的问题，并考虑前轮转向角对控制力矩影响，本发明构建了一个模糊状态估计器来估计上述未知参数；为提升电动汽车自动驾驶的安全性，本发明采用一种新型时变约束的方法将汽车横向速度和横摆角速度变化限制在一定范围内；纵向速度变化使得横向控制方向难以确定，本发明在控制器的设计中引入了未知控制方向设计避免控制方向对汽车稳定性的影响；最后，通过严格的理论分析，证明了本发明提出的控制方法在有限时间内使得电动汽车系统稳定，满足控制目标。本发明实现了汽车的智能控制，提高了车辆的安全性与稳定性。
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公开(公告)号：CN116719287B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202310758789.6
申请日：2023-06-26
Applicant: 淮阴工学院
Inventor： 苏姣月 , 汤健康 , 王嘉慧 , 周孟雄 , 郭仁威 , 纪捷 , 陈帅 , 闫文杰 , 赵环宇 , 杜董生 , 黄佳惠 , 孙娜 , 张楚 , 彭甜 , 黄慧 , 荆佳龙 , 井淑慧 , 崔建蓉 , 鞠家福
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于皮带输送机的生产安全调控系统，包括：采集生产任务输入参数M、生产线连接处温度参数T、生产线运转速度参数V；经过数模转化将不同种类的输入参数转换为计算机识别的参数，构建针对生产任务环境参数的模型，以经济成本为优化目标，利用鲸鲨捕食优化算法计算得出最优目标，获取最优目标对应的最优生产线运行速度、温度；根据优化输出结果进行速度与温度的控制。与现有技术相比，本发明通过一种鲸鲨捕食优化算法对生产设备安全系统做出优化，可以实时监测生产线安全系数，进行自动调节生产线运行速度、温度，在完成生产任务的前提下降低经济成本，并有效预防事故和故障的发生。
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公开(公告)号：CN118962502A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411031679.0
申请日：2024-07-30
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 一种锂电池SOH智能估计方法与系统，包括：传感器采集不同种类和工况的锂电池运行数据；构建VAE‑GAN组合模型，进行数据增强，生成更多锂电池运行数据；根据不同种类和工况的锂电池运行数据，对模型库中所有模型分别建模，挑选出源模型并加权叠加成一个堆叠模型；输入待评估锂电池的运行数据，ART网络对堆叠模型中的各个源模型进行自适应权重分配得到预测模型并输出初步预测结果；建立基于随机森林的误差修正模型，完成初步预测结果的误差修正，输出锂电池SOH的最终预测值。本发明构建了新型VAE‑GAN组合模型，降低了采集多源数据的难度；构建了基于多个源模型的堆叠模型，增加了模型的泛化能力；并对预测结果进行了误差修正，提高了模型预测的精度。
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