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公开(公告)号：CN111639297A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010468941.3
申请日：2020-05-28
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种引入有限估计区间的系统状态反向估计方法，包括(1)引入有限估计区间[m,n]，m＝n-N+1，m和n为两个不同的时刻，N为估计区间步长；(2)基于正向递推的卡尔曼滤波算法计算出系统在n时刻的状态估计值 和方差Pn；(3)以为初始状态、Pn为初始方差，基于反向递推的卡尔曼滤波算法计算出系统在m时刻的状态估计值 和方差Pm，舍弃估计区间[m,n]内其它的状态估计值和方差，完成系统状态的估计。本发明的反向估计方法可以被用来对正向估计算法的初始化，另一方面还可以在已知当前状态估计值的条件下对系统的历史状态进行重构。
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公开(公告)号：CN108121387A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711324520.8
申请日：2017-12-13
Applicant: 江南大学
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明提供一种放热反应过程的自动开车和优化控制方法。所提供方法可实现放热反应过程的一键自动开车，在此基础上，本发明提供的控制优化方法还包括：1)混合罐液位采取超驰控制；2)反应釜温度控制采用分程控制；3)放热反应过程的最优原料比值控制系数和反应釜最优温度设定值的获取方法是，首先在理论值的基础上构造一个数值区间，测量区间节点值上反应釜出口主产物的浓度，然后画出不同节点值对应的主产物浓度平面图，再通过插值法得到连续曲线，最后以浓度最大值所对应节点值为最优值；4)逐渐降低闪蒸罐压力，当主产物浓度达到要求时，以当前压力值为闪蒸罐最优压力设定值。本发明所提供的自动开车和优化控制方法，操作简单，在设备效能和原料使用率上具有优势。
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公开(公告)号：CN112485399B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202011506021.2
申请日：2020-12-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种污水毒素浓度估计方法，将具有一定细胞指数CI的培养细胞暴露在污水样本中，连续采集污水样本内培养细胞的细胞数量测量值；根据细胞对毒素的摄取机理，以及毒素所引起的细胞数量变化创建细胞毒素动态模型；使用粒子滤波算法对细胞毒素动态模型和细胞数量测量值进行处理，估计出污水样本中的毒素浓度。本发明采用粒子滤波算法根据暴露在污水样本中的培养细胞的细胞数量测量值和细胞毒素动态模型对污水中的毒素浓度做连续在线估计，并准确估计出污水中毒素浓度，而采用的粒子滤波算法对于存在大的过程噪声、观测噪声或建模不确定的非线性动态系统可以取得良好的估计效果，保证毒素浓度估计的准确性。
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公开(公告)号：CN112485399A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011506021.2
申请日：2020-12-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种污水毒素浓度估计方法，将具有一定细胞指数CI的培养细胞暴露在污水样本中，连续采集污水样本内培养细胞的细胞数量测量值；根据细胞对毒素的摄取机理，以及毒素所引起的细胞数量变化创建细胞毒素动态模型；使用粒子滤波算法对细胞毒素动态模型和细胞数量测量值进行处理，估计出污水样本中的毒素浓度。本发明采用粒子滤波算法根据暴露在污水样本中的培养细胞的细胞数量测量值和细胞毒素动态模型对污水中的毒素浓度做连续在线估计，并准确估计出污水中毒素浓度，而采用的粒子滤波算法对于存在大的过程噪声、观测噪声或建模不确定的非线性动态系统可以取得良好的估计效果，保证毒素浓度估计的准确性。
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