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公开(公告)号：CN118012059A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410136544.4
申请日：2024-01-31
Applicant: 江南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明涉及一种无人艇航迹规划和抗干扰控制方法及系统，其中，方法包括：建立无人艇的数学模型，从数学模型中选取无人艇平坦输出，建立无人艇的微分平坦系统；对无人艇平坦输出进行参数化，得到无人艇的航迹规划问题，将航迹规划问题转化为参数求解问题；设计无人艇航迹规划问题的目标函数和约束条件，结合参数求解问题，生成无人艇的最优轨迹；基于无人艇的微分平坦系统，将无人艇的欠驱动系统转化为全驱动系统；根据全驱动系统设计非线性干扰观测器，估计无人艇系统所受的集总干扰；结合全驱动系统得到无人艇的反步控制律，并根据集总干扰和反步控制律设计新型控制律，以实现对无人艇的抗干扰控制。本发明能够对无人艇航迹进行有效规划与控制。
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公开(公告)号：CN111210867B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010085068.X
申请日：2020-02-10
Applicant: 江南大学
IPC: G16B5/00
Abstract: 基于代谢分析及酶调控的微生物生长状态估计方法，属于工业微生物制造过程监测技术及应用领域，涉及一种将代谢分析、酶调控与先进测量方式相结合的微生物生长过程状态估计方法，由模型建立、测量方案构建、线性化环节、基于模型的滤波组成。首先进行细胞代谢途径分析和简化，并引入酶调控机制，建立描述微生物生长代谢状态的数学模型；然后通过近红外光谱、吸光度检测构建过程测量方程；在此基础上应用线性化处理，给出基于数学模型的状态估计方法；用于实现反映微生物生长状态的发酵产物浓度、底物浓度和生物量的估计。该方法适用于微生物代谢网络及化学计量学矩阵已知的酶促反应过程。
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公开(公告)号：CN111611718B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010462038.6
申请日：2020-05-27
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯学习的执行器故障估计方法，包括(1)基于随机走步模型对执行器故障建模；(2)基于变分贝叶斯理论，将系统状态变量和执行器故障信号的联合后验分布用两个相互独立的假设分布来表示；(3)在k‑1时刻，预测出k时刻系统的状态和故障；在k时刻，依据贝叶斯理论对预测出的系统状态和系统故障进行迭代更新，输出k时刻系统状态的估计值和该估计值的方差，以及输出k时刻系统故障的估计值和该估计值的方差。该方法充分利用贝叶斯学习适用于在线估计的结构，通过对相互耦合变量的系统状态和故障信号进行解耦，给出一种针对随机系统下执行器故障信号的估计方法，能够很好地对执行器故障信号进行估计，弥补了现有方法在这一方向的缺失。
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公开(公告)号：CN115070765A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210733585.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 江南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于变分推断的机器人状态估计方法及系统，包括：构建机器人状态估计的非线性系统动态模型；将机器人状态估计的参数作为粒子滤波算法中的粒子，设定每个粒子的状态和粒子权重以及相关参数的初始值；对当前时刻的粒子状态以及Inverse‑Wishart分布参数进行预测，再对当前时刻粒子权重和Inverse‑Wishart分布的参数值进行预设次数的迭代更新，输出最后一次迭代的粒子权重迭代值以及Inverse‑Wishart分布的参数迭代值；根据粒子权重迭代值对粒子进行重采样并对粒子权重进行归一化处理；最后获得机器人状态的估计值以及测量噪声协方差矩阵的估计值。本发明使用基于分贝叶斯理论的粒子滤波算法实现了在非线性系统中对机器人状态和测量噪声协方差的定量描述，提高了估计精度。
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公开(公告)号：CN113723686B
公开(公告)日：2022-06-14
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114093433B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111437280.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于观测器的精馏过程单吨能耗预报精度评价方法，包括建立精馏过程的状态空间模型，基于状态空间模型得到模型预测值，同时获取精馏过程的观测值；基于观测值和模型预测值确定状态估计手段，从而得到状态变量的估计值；根据状态变量的估计值，结合精馏过程机理，得到精馏过程单吨能耗预报值；利用预先确定的单吨能耗预报精度观测器对单吨能耗预报值进行评价，其中单吨能耗预报精度观测器基于预先求解得到的单吨能耗预报性能指标函数确定。本发明能够实时且灵敏的反应精馏过程单吨能耗预报精度，并且还可以适用于不同的精馏过程对象，还可以适用于不同的环境，使得观测到的性能结果可以跨越不同的精馏过程对象仍然具有实用性。
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公开(公告)号：CN114036810A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111301428.6
申请日：2021-11-04
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/12 , G16B5/00 , G01N21/65 , G01N21/359 , G01N21/25 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种细胞培养状态在线估计及优化补料调控方法，包括以下步骤：建立细胞培养状态模型；确定细胞培养过程需要满足的约束条件；选定经济效益优化目标；进行细胞状态估计，获得当前时刻的细胞状态估计值；求解细胞培养状态模型，获得未来时刻细胞状态向量；采用非线性规划方法，得到满足约束条件的最优补料速率轨迹；将补料速率轨迹中当前时刻的补料速率实施于细胞培养生产过程，重复优化求解补料速率轨迹，直至生产过程结束。本发明集细胞生长状态估计、生产效益优化、过程在线控制及结果实时反馈于一体，可及时感知菌体细胞生长状况，针对不同阶段进行滚动优化补料，提供最优的培养环境，实现经济效益最大化。
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公开(公告)号：CN113918873A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111263423.9
申请日：2021-10-28
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种污水溶解氧浓度的估计方法，包括：S1、建立污水溶解氧浓度状态空间方程；S2、建立第一污水溶解氧浓度传感器的观测方程和第二污水溶解氧浓度传感器的观测方程；S3、分别利用第一污水溶解氧浓度传感器和第二污水溶解氧浓度传感器估计系统的状态值；S4、利用污水溶解氧浓度状态空间方程和第一污水溶解氧浓度传感器的观测方程建立概率密度函数，利用第二污水溶解氧浓度传感器预测第一污水溶解氧浓度传感器的观测值分布的概率密度函数，并估计系统的状态值；S5、用步骤S4中估计的系统的状态值替换步骤S3中第一污水溶解氧浓度传感器估计的系统的状态值，得到每个时刻污水溶解氧浓度值。本发明在保证实时性的同时提升了准确性。
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公开(公告)号：CN113671508A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110955269.5
申请日：2021-08-19
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种水下淤泥测量方法、装置及系统，包括无人船，其行驶在河道上；双声呐模块，其设置在无人船上，所述双声呐用于采集水深数据；GPS模块，其设置在无人船上，所述GPS模块用于测量水下位置数据，所述水下位置数据包括经度和纬度；中央处理器，其与双声呐模块和GPS模块连接，所述中央处理器根据水深数据和位置数据绘制三维地貌图。其通过无人船实现淤泥深度的自动测量，节省人力，效率高，测量误差小。
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公开(公告)号：CN113657367A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110950904.0
申请日：2021-08-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘AI的机械仪表智能读数装置及读数方法，包括外壳，其罩设在机械仪表的上方；所述外壳内设置有ESP32‑CAM模块，在所述ESP32‑CAM模块上集成有图像采集单元、照明单元及WIFI单元；所述图像采集单元的采集端正对所述机械仪表的表盘，以捕捉所述机械仪表的表盘图像；所述图像采集单元将捕捉到的所述表盘图像输入至所述ESP32‑CAM模块中解析；所述WIFI单元与所述ESP32‑CAM模块连接以将解析后的所述表盘读数上传。其能够采用机器视觉对机械仪表数据进行自动采集，能够实时或者分时地对机械表进行读数和监测，提高识别速度和数据可靠性，降低自动系统的构造成本，安装容易。
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