-
公开(公告)号：CN110531625B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910868785.7
申请日：2019-09-16
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种有源电子梯形电路的有限频率范围迭代学习容错控制方法，涉及迭代学习控制领域，该方法基于提升技术将重复运行的多维有源电子梯形电路系统转换为二维等效系统，然后设计基于输出信息的迭代学习容错控制律将被控系统转化为线性重复过程，基于重复过程理论对系统的频域稳定性能进行分析并将控制律设计问题转换成相应的线性矩阵不等式求解问题，同时保证输出跟踪误差在时域和频域范围内的收敛性；该方法可以解决有源电子梯形电路的控制问题，不仅考虑了时间和批次维度的系统特性，而且能直接应用于更为复杂的有源电子梯形电路，同时考虑了电路的时滞与执行器故障问题，具有较好的控制精度和容错性能。
-
公开(公告)号：CN118325802A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410412713.2
申请日：2024-04-08
Applicant: 江南大学
IPC: C12N1/21 , C12N15/53 , C12N15/54 , C12N15/60 , C12N15/61 , C12N15/31 , C12N15/70 , C12P1/04 , C12R1/19
Abstract: 本发明公开了一种用于合成黑色素的重组大肠杆菌的构建方法及其应用，属于基因工程领域。本发明以大肠杆菌BL21(DE3)为出发菌株，通过敲除酪氨酸合成的相关竞争途径基因pheA、trpR和pykA并过表达酪氨酸合成相关内源基因aroG、tyrA和tyrB促进前体酪氨酸的合成。通过过表达不同来源的酪氨酸酶操纵子基因melC1和melC2促进黑色素合成，获得的过表达Streptomyces castaneoglobisporus来源的melC基因的重组大肠杆菌具有最优的黑色素生产能力，以葡萄糖为碳源进行摇瓶培养后黑色素产量达到503mg/L。
-
公开(公告)号：CN118325801A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410412709.6
申请日：2024-04-08
Applicant: 江南大学
IPC: C12N1/21 , C12N15/61 , C12N15/60 , C12N15/54 , C12N15/53 , C12N15/31 , C12N15/70 , C12P1/04 , C12R1/19
Abstract: 本发明公开了以酪氨酸为底物发酵制备黑色素的重组菌及其应用，属于微生物代谢工程技术领域。本发明以大肠杆菌BL21(DE3)为出发菌株，敲除基因pheA、基因trpR和基因pykA，分别过表达Streptomyces antibioticus或Streptomyces castaneoglobisporus两种来源的酪氨酸操纵子基因melC1和melC2，获得可合成黑色素的重组大肠杆菌。分别用含有酪氨酸的LB、R/2、MR和M9培养基发酵培养产黑色素，表达Streptomyces antibioticus来源melC的工程菌在M9培养基中可生产635mg/L黑色素。
-
公开(公告)号：CN111580392A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010674050.3
申请日：2020-07-14
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种串联倒立摆的有限频率范围鲁棒迭代学习控制方法，涉及迭代学习控制领域，方法包括：建立串联倒立摆的状态空间方程；对原串联倒立摆的状态空间方程进行转换；根据重复过程理论设计鲁棒迭代学习控制算法；分析有限频率范围内的鲁棒迭代学习控制算法的收敛性；求解鲁棒迭代学习控制算法的控制律增益。所提算法将保证系统频域稳定并且具有鲁棒控制性能，同时在外界干扰存在时确保输出误差在时域和频域范围内的收敛性。本申请不仅考虑了单个倒立摆子系统时间和运行维度的系统特性，而且能直接应用于由多个倒立摆子系统组成的串联倒立摆系统，具有较好的控制精度，对于控制理论的验证以及具有相似结构系统的研究具有良好的应用价值。
-
公开(公告)号：CN109709802B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201811531076.1
申请日：2018-12-14
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代学习控制的有源电子梯形电路的控制方法，涉及迭代学习控制领域，该方法针对有源电子梯形电路具有周期性运行的特点，将迭代学习控制算法用于有源电子梯形电路来设计迭代学习控制律，根据重复过程稳定性条件和KYP引理在有限频域的范围内得到系统稳定和输出跟踪误差批次单调收敛的充要条件，并将该条件转换成相应LMI从而求解出迭代学习控制律，按照该迭代学习控制律确定有源电子梯形电路的输入矢量从而实现电路控制；算法简单、控制精度高、易于工程实现，不仅考虑了时间和批次维度的系统特性，而且能直接应用于更为复杂且具有额外节点维度的有源电子梯形电路，具有较好的控制精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109709802A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811531076.1
申请日：2018-12-14
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代学习控制的有源电子梯形电路的控制方法，涉及迭代学习控制领域，该方法针对有源电子梯形电路具有周期性运行的特点，将迭代学习控制算法用于有源电子梯形电路来设计迭代学习控制律，根据重复过程稳定性条件和KYP引理在有限频域的范围内得到系统稳定和输出跟踪误差批次单调收敛的充要条件，并将该条件转换成相应LMI从而求解出迭代学习控制律，按照该迭代学习控制律确定有源电子梯形电路的输入矢量从而实现电路控制；算法简单、控制精度高、易于工程实现，不仅考虑了时间和批次维度的系统特性，而且能直接应用于更为复杂且具有额外节点维度的有源电子梯形电路，具有较好的控制精度。
-
公开(公告)号：CN111580392B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202010674050.3
申请日：2020-07-14
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种串联倒立摆的有限频率范围鲁棒迭代学习控制方法，涉及迭代学习控制领域，方法包括：建立串联倒立摆的状态空间方程；对原串联倒立摆的状态空间方程进行转换；根据重复过程理论设计鲁棒迭代学习控制算法；分析有限频率范围内的鲁棒迭代学习控制算法的收敛性；求解鲁棒迭代学习控制算法的控制律增益。所提算法将保证系统频域稳定并且具有鲁棒控制性能，同时在外界干扰存在时确保输出误差在时域和频域范围内的收敛性。本申请不仅考虑了单个倒立摆子系统时间和运行维度的系统特性，而且能直接应用于由多个倒立摆子系统组成的串联倒立摆系统，具有较好的控制精度，对于控制理论的验证以及具有相似结构系统的研究具有良好的应用价值。
-
公开(公告)号：CN110531625A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910868785.7
申请日：2019-09-16
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种有源电子梯形电路的有限频率范围迭代学习容错控制方法，涉及迭代学习控制领域，该方法基于提升技术将重复运行的多维有源电子梯形电路系统转换为二维等效系统，然后设计基于输出信息的迭代学习容错控制律将被控系统转化为线性重复过程，基于重复过程理论对系统的频域稳定性能进行分析并将控制律设计问题转换成相应的线性矩阵不等式求解问题，同时保证输出跟踪误差在时域和频域范围内的收敛性；该方法可以解决有源电子梯形电路的控制问题，不仅考虑了时间和批次维度的系统特性，而且能直接应用于更为复杂的有源电子梯形电路，同时考虑了电路的时滞与执行器故障问题，具有较好的控制精度和容错性能。
-
公开(公告)号：CN109039281A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810907602.3
申请日：2018-08-10
Applicant: 江南大学
IPC: H02S50/10
Abstract: 本发明公开了一种基于改进随机森林算法的光伏阵列故障诊断方法，涉及光伏技术领域，该方法通过光伏阵列总干路和各个支路的参数反映光伏阵列中各条支路的运行状态，通过不同支路之间的阵列间电压差反映支路中各个光伏电池组件的运行状态，从而实现对光伏阵列的故障定位，同时利用包外样本在决策树赋权投票、平局处理和故障特征的重要性度量三个部分进行优化改进，可以使得故障诊断的精度更高、可靠性更强。
-
公开(公告)号：CN110617966A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910899768.X
申请日：2019-09-23
Applicant: 江南大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于半监督生成对抗网络的轴承故障诊断方法，包括：获取轴承在不同状态下的振动信号，并划分为多个样本；将样本随机划分为训练集和测试集，在训练集中构建少量不同故障的标签样本；构建一维半监督生成对抗网络模型；将训练集输入该对抗网络进行训练；训练好的对抗网络用于测试集中轴承故障的诊断。本发明直接输入原始采集的振动信号，经过训练直接输出测试集中轴承故障类别，实现了端到端的最优诊断模型；并通过使用一维卷积层和一维反卷积层，强化了一维半监督生成对抗网络提取特征的能力；本发明为一种半监督训练方式，不需要大量的人工标签样本，大大节约了时间和人力成本，并且轴承故障诊断效果和抗噪声能力强，稳定性好。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.024 seconds)
