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公开(公告)号：CN109283958A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810919638.3
申请日：2018-08-14
Applicant: 济南大学
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明涉及基于自适应模糊PID解耦控制的焓差温湿度解耦控制方法，包括以下步骤：⑴确定焓差实验室系统中温湿度耦合对象的模型，采用辨识模型参数；⑵焓差实验室温湿度解耦设计；⑶设计自适应模糊PID控制器；⑷设计焓差实验室温湿度解耦控制器。本发明能够实现焓差实验室温度和湿度的完全解耦，进一步验证了前馈补偿算法的简单实用性。能够缩短系统的调节时间，满足国家标准要求，提高焓差实验室的工作效率。能够提高系统的稳定性，减小稳态误差，使干球温度的平均变化幅度小于等于±0.3℃，湿球温度的平均变化幅度小于等于±0.2℃，增强焓差实验室对温度和湿度调节的准确度。
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公开(公告)号：CN104819449B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201510197675.4
申请日：2015-04-24
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于误差估计及蒸汽负荷预测的热电锅炉蒸汽量控制方法，采用基于高斯核函数的径向基函数神经网络建立模型，将建立的模型与实际值进行误差估计；确定模型的可信度；设计bang‑bang控制器和模糊控制器，对比模型的可信度和模型的输出值。本发明可以有效地降低循环流化床锅炉运营成本，提高了循环流化床锅炉运行的安全性和稳定性，延长了运行时间和寿命；提高了燃烧效率，达到节能减排的目的，较好的解决了现有的锅炉运行自动化水平较低，过于依赖有经验的操作人员，操作不当会致使运行效率低、不能满足负荷的需求，人工控制下的燃烧效率不理想的问题。
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公开(公告)号：CN103559382B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310463399.2
申请日：2013-10-09
Applicant: 济南大学 , 山东恒拓科技发展有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种水泥分解炉入炉煤粉低位热值在线估计方法，为解决分解炉入炉煤粉低位热值无法实时监测的问题，通过实时监测分解炉出口温度、分解炉喷煤量、生料下料量、三次风温和三次风量的变化来监测和分析煤粉低位热值的变化，并计算煤粉低位热值的估计值。煤粉低位热值在线估计系统已经应用于工业现场，现场运行效果表明煤粉低位热值在线估计系统运行效果良好。对操作员起到了很好的指导作用。
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公开(公告)号：CN105182740A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201410584172.8
申请日：2014-10-27
Applicant: 济南大学 , 山东恒拓科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种原料粉磨自动控制方法：自动状态下，振幅控制抬落辊中主要通过观察测试振幅范围，对磨辊进行抬落操作。控制水泵开度中，综合料层厚度和出磨温度的运行状况，运用pid模糊控制运算方法，调整水泵开度阀值来达到控制稳定的效果；在控制喂料量环节中，根据磨机电流和选粉机电流来控制喂料量的大小，进而稳定磨机电流和振幅；本方法避免了常规PID中不能快速跟踪参数调节问题，根据模糊控制不依赖精确数学模型，适用于非线性、大延时生产过程的特点，利用模糊PID和Bang-Bang控制方法，加快跟踪误差收敛速度，使得立磨控制过程具有稳定的动态性能，从而达到减小磨机振动、提高产量，以达到精确、快速的控制效果。
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公开(公告)号：CN104696952A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510134032.5
申请日：2015-03-25
Applicant: 济南大学
IPC: F23C10/28
CPC classification number: F23C10/28 , F23C2206/10
Abstract: 本发明公开了一种基于模型在线辨识的流化床锅炉引风量控制方法，包括以下步骤：根据流化床锅炉的实际运行情况，选取引风量作为在线辨识模型的输入，将循环流化床锅炉的料床温度作为模型的输出；建立单输入单输出线性、定常、随机系统的数学模型，使模型拟合残差的平方和最小，基于滚动时间窗的加权最小二乘法对模型进行辨识，输出料床温度值；采用模糊控制策略对引风量进行控制，将得到的料床温度值与所期望的料床温度值做比较，得到模糊控制器的输入，经模糊推理后得到控制器的输出，据此对引风量进行调节。本发明基于滚动时间窗的加权最小二乘算法所建立的模型是在线的，与离线建模相比，这样能更好的辨识出料床温度，比传统的建模要更为准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104639101A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510101141.7
申请日：2015-03-09
Applicant: 济南大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于频率遮掩法的热电厂助燃风机压力滤波器设计方法，包括以下步骤：基于频率遮掩法热电厂助燃风机压力滤波器给定滤波器设计指标；选择合适的热电厂助燃风机原型滤波器插值因子，并计算热电厂助燃风机各子滤波器的截至频率；计算热电厂助燃风机频率遮掩滤波器的两个互补滤波器的零相位响应，选取零相位响应在通带和组带的幅值，设计互补滤波器；依据窗函数法，设计原模型滤波器；确定通带边界和阻带边界，对原型滤波器及其互补滤波器进行插值、频罩处理，得到最终滤波器，频率响应和相位；本发明可以实现任意带宽、尖锐过渡带的滤波处理，在相同的滤波技术指标下，降低了滤波器设计上的复杂度。
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公开(公告)号：CN120087183A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510057380.0
申请日：2025-01-14
Applicant: 济南大学
IPC: G06F30/27 , H01M10/44 , H01M10/633 , H01M10/615 , H01M10/0525 , G06N3/04 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及基于强化学习的锂离子电池低温预热充电分段优化方法及系统，包括：建立电池的热电耦合模型，并建立电压、温度和SOC的状态转移表达式；当电池温度低于预设的切换温度时，启动基于强化学习的高频脉冲预热优化过程；当电池温度到达预设的切换温度时，进入基于强化学习的加热充电过程，加热、充电、同时加热充电三种模式自适应切换，实现低温下安全快速充电。本发明通过深度强化学习技术，分段优化预热和充电阶段，精确控制预热和充电过程中的参数，实现快速预热和高效充电，同时减少电池损害，显著延长电池使用寿命。
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公开(公告)号：CN118640898A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410739354.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑有色噪声的室内目标组合定位方法及系统，所述方法包括：基于状态向量，构建卡尔曼滤波算法的原始状态方程；基于惯性导航系统INS测量的当前时刻目标节点与参考节点之间的距离，以及超宽带UWB测量得到的当前时刻目标节点与超宽带UWB参考节点之间的距离，构建卡尔曼滤波算法的原始观测方程；基于卡尔曼滤波算法的原始观测方程，构建新的观测方程；基于新的观测方程和原始状态方程，构建新的状态方程；基于新的观测方程和新的状态方程，采用卡尔曼滤波算法进行数据融合，预估出惯性导航系统INS测量的目标节点位置的误差；基于所述误差和惯性导航系统INS测量的目标节点位置，确定目标节点的最终位置。
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公开(公告)号：CN116386129A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310072228.0
申请日：2023-01-28
Applicant: 济南大学
IPC: G06V40/20 , G09B21/00 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化GLnet网络的手语识别方法及系统，该方法包括：将N×M个标注手语词汇的手语视频作为训练样本集；对训练样本集中的手语视频进行预处理，获取每一手语视频对应的L帧手语连续帧图像；构建基于轻量化GLnet网络的手语识别模型，该GLnet网络为引入改进的Ghost模块的CNN‑LSTM网络；利用训练样本集训练手语识别模型；将待识别的手语视频进行预处理后输入至训练完成的手语识别模型中，输出识别结果。本发明在CNN‑LSTM网络的基础上引入改进的Ghost模块，构建轻量化GLnet网络，大幅降低网络模型的体积和计算量，实现高识别率的手语识别。
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公开(公告)号：CN116203959A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310181970.5
申请日：2023-02-24
Applicant: 济南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出基于HAC算法的机器人路径规划方法，属于路径规划领域。包括提取历史订单品项数据，形成特征矩阵；构建仓库栅格模型，基于HAC算法对特征矩阵中的数据进行相似度聚合，获得由高到低排序的货物需求度，将待分配订单任务分配给对应的机器人；基于A*算法代价估算函数对机器人路径寻优，得到机器人代价最小的最优路径；获取每一时刻每个机器人的位置信息，将位置信息按照时间调用形成预约表；将每两个机器人的最优路径和预约表进行对比，查询是否存在路径冲突，若存在冲突，则利用动态加权表确定机器人通过顺序，若不存在冲突，机器人按照最优路径执行订单任务。本发明针对不同场景下的仓库拣选需求，基于历史订单数据，运算效率高、动态自适应强。
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