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公开(公告)号：CN110057820B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910299333.1
申请日：2019-04-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种在线检测氯化氢合成炉氯氢配比的方法、系统及存储介质，针对难以实现氯化氢合成炉中氯氢配比自动识别的问题，本方法利用摄像机采集氯化氢合成炉观察孔的图像，并对图像进行统计分析，提取火焰的颜色特征和形状特征来确定火焰的燃烧状态，最后结合历史样本库，利用BP神经网络进行多特征融合，快速确定氯化氢合成炉中当前的氯氢配比。并基于此方法设计了一套测试系统，以满足实际生产过程中控制氯氢配比的精度和速度的要求，保证生产的安全，提高生产产品的质量，降低生产成本。
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公开(公告)号：CN110149074B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910451044.9
申请日：2019-05-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于辨识模型的多电机同步控制方法，考虑到在高速及变负载情况下伺服控制系统的位置控制性能会受到影响,提出了基于辨识模型的速度给定修正算法，可以在高速变负载伺服控制系统中得到很好的应用。本发明能够有效提高系统的高速剪切精度，使系统具有快速响应性和克服带材与送料辊间打滑等干扰的能力。
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公开(公告)号：CN111144052A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911302533.4
申请日：2019-12-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN-ARX模型的直线一级倒立摆系统建模方法及模型，倒立摆是一类强非线性、不稳定的较为复杂的系统，系统精确的机理数学模型难以获得，可以采用CNN-ARX模型来描述该类系统的动态特性。本发明运用卷积神经网络(CNN)技术、局部线性化方法以及状态相依ARX模型构建CNN-ARX模型结构，并通过RMSProp算法优化卷积神经网络的参数，采用随机失活技术(dropout)将卷积神经网络隐含层的输出随机归零，降低节点间的相互依赖性，减小模型过拟合的风险。本发明可以提高该类倒立摆系统辨识模型的预测精度和鲁棒性，具有较高的实用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN109885077A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910217142.6
申请日：2019-03-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种四旋翼飞行器姿态控制方法及控制器，针对四旋翼飞行器系统难以建立精确物理模型的缺点，采用系统辨识方法建立局部线性、全局非线性的RBF-ARX模型来描述系统的非线性动态特性。针对该模型的特点以及为了满足系统快速响应特性和较高控制性能的要求，首先将模型转化为带有积分环节的非最小状态空间模型，然后，设计预测控制器并使用拉盖尔函数将输入参数化，使得预测控制系统在线优化的变量减少，并能精确跟踪给定参考信号。针对增大预测时域所带来的数值稳定性问题，通过在目标函数中引入指数型衰减权值，使得闭环系统具有指定稳定度。本方案具有在线优化时间短、较大预测时域情况下数值稳定的特点，又较高的实用价值以及应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109507882A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811382705.9
申请日：2018-11-20
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF-ARX模型的快速鲁棒预测控制方法，首先采用数据驱动技术离线建立被控系统的非线性状态相依RBF-ARX模型。其次，利用建立的非线性RBF-ARX模型构造出能够包裹被控系统非线性动态特性的多面体。然后，利用min-max优化原理、基于不变集设计方法，在未知系统的稳态平衡点信息的情况下，设计基于RBF-ARX模型的可通过求解凸优化问题实现最优输出跟踪的鲁棒预测控制算法。最后，为了解决在线求解凸优化问题存在的繁重计算量问题，本发明将离线计算方法和在线综合技术相结合，设计了基于RBF-ARX模型的快速鲁棒预测控制方法。
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公开(公告)号：CN106021829B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201610569906.4
申请日：2016-07-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF‑ARX模型稳定参数估计的非线性系统建模方法，针对实际工业过程中普遍存在的非线性动态和物理模型难以获取的情况，采用RBF‑ARX模型描述对象的动态特性，并针对该类模型参数较多及潜在的病态可能导致的模型参数过大或不稳定的问题，将待估计的模型参数分类成线性参数和非线性参数分开优化，设计了一种融合了正则化技术和非线性最小二乘法算法的可保证该类模型参数稳定的离线参数估计方法。与现有技术相比，本发明可大幅提高RBF‑ARX模型的长期预测精度和鲁棒性，并适用于所有能将参数进行分类成线性参数部分和非线性参数部分的非线性模型参数优化问题。对于基于计算机数值仿真分析的工程设计和优化问题具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN104896660B
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201510260247.1
申请日：2015-05-20
Applicant: 中南大学
IPC: F24F11/00
Abstract: 本发明公开了一种办公建筑室内空调温度优化设定方法，根据室内外的环境因素，实时地改变空调温度设定值的动态设定方法。为了能够实现空调温度的动态设定，建立了一个简化的房间热力学模型，模型中白天空调开放，夜间自然通风。通过对房间模型的分析建立了空调负荷与室外温度、热物质温度、室内温度设定值等环境变量的动态关系。以空调负荷最小为目标函数，以人体舒适度指标PMV值在规定范围内为限制条件，建立空调温度设定值的优化模型，对该模型进行优化求解，得出各时刻的最优空调温度设定值。得出的动态温度设定值能够保证室内人员热舒适水平较好，同时能够有效地降低空调的能耗。
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公开(公告)号：CN106773698A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611236149.5
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了一种基于在线参数辨识的饮料灌装控制方法，针对饮料灌装机的时变和非线性特点，该方法根据所设定灌装量和历史灌装数据智能调节灌装伺服器的伺服行程，达到提高灌装精度的目的。本发明在进行灌装控制器设计时针对灌装过程不同阶段的问题，设计出智能控制算法来自动矫正灌装误差，为了更加合理地设定智能控制器中的参数，本发明根据历史灌装数据在线辨识出饮料灌装系统的灌装灵敏度，根据辨识出的灌装系统灵敏度实时修改仿人智能控制器的补偿系数，进而提高灌装精度，并防止调节过度出现震荡或者调节不足造成不合格率增大的情况发生。
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公开(公告)号：CN105893654A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610139588.8
申请日：2016-03-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种一阶连续搅拌釜式反应器的鲁棒预测控制方法。该方法采用一种非线性状态相依ARX模型的建模方法，离线建立非线性CSTR系统的动态数学模型。其次，利用非线性ARX模型的结构特点以及模型所蕴含的系统未来非线性动态特性的变化信息，构造出能够包裹CSTR系统非线性动态的可变线性多面体模型。最后，本发明专利利用min?max优化原理、基于不变集设计方法，在未知CSTR系统稳态平衡点信息的情况下，设计基于该非线性ARX模型的、考虑了CSTR系统约束的鲁棒稳定、控制性能良好、可通过求解凸优化问题实现最优输出跟踪的CSTR系统鲁棒预测控制算法。
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