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公开(公告)号：CN111025910A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911354480.0
申请日：2019-12-25
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于混沌引力搜索迭代的pH中和过程维纳模型辨识方法，属于化工系统辨识领域。解决了pH中和过程非线性动态模型问题。其技术方案为：基于混沌引力搜索迭代的pH中和过程维纳模型辨识方法具体包括以下步骤：步骤1)构建出pH中和过程的维纳非线性系统模型，根据系统模型获得pH中和过程的辨识模型；步骤2)构建混沌引力搜索迭代算法的迭代辨识流程。本发明的有益效果为：本发明计算准确，辨识精度高，适用于pH中和反应维纳非线性系统的参数辨识。
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公开(公告)号：CN110688808A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910904154.6
申请日：2019-09-24
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/25 , G06N3/00 , G01R31/3842 , G01R31/36
Abstract: 本发明提供了一种动力电池模型的粒子群及LM优化混合迭代辨识方法，包括以下步骤：步骤一：通过间歇恒流放电法测取动力电池的电流与电压；步骤二：建立动力电池二阶RC等效电路模型；步骤三：推导动力电池二阶RC等效电路的辨识模型；步骤四：构建PSO-LM优化混合迭代辨识算法；步骤五：采用PSO-LM算法确定动力电池模型中的未知参数。本发明的有益效果为：本发明利用粒子群算法优越的群体搜索能力和LM算法较强的局部寻优能力，并克服粒子群算法后期搜索效率不高和LM算法对初值要求高的缺陷，能够迅速收敛到全局最优解，该混合算法具有辨识精度高、收敛速度快、计算准确等特点，完全适用于电动汽车动力锂电池的参数辨识。
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公开(公告)号：CN110480612A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910793216.0
申请日：2019-08-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种归还图书至排布紧密书架的机器人系统及工作方法，包括控制模块、驱动模块、滑动装置、机械臂、分书装置、夹持装置、放书架，控制模块与双摄像模块、摄像头、驱动模块相连接，滑动装置、机械臂、分书装置和夹持装置与驱动模块连接，滑动装置滑动设置放书架上，双摄像模块设置滑动装置上，机械臂固定在滑动装置和分书装置之间，分书装置包括多个分离板、连接杆，夹持装置设有机械手爪和连杆，夹持装置设置在多个分离板之间，摄像头固定在夹持装置与分书装置连接处。本发明通过控制模块控制各装置，在排布比较满的书架等复杂情况下顺利完成图书上架工作，并且自主识别图书信息，将所要上架的书归还至目标书架处，上书工作效率高。
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公开(公告)号：CN110175420A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910466403.8
申请日：2019-05-30
Applicant: 南通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种锅炉床温系统时延非线性模型改进粒子群参数辨识方法，包括构建出锅炉床温系统Hammerstein-Wiener时延非线性模型，获得锅炉床温系统Hammerstein-Wiener时延非线性模型的辨识模型；构建出改进粒子群优化搜索方法，将非线性系统的识别问题转化为参数空间中的函数优化问题，利用粒子群优化的并行搜索能力实现对所有参数的同时估计，最后分离出线性和非线性参数以及时间延迟。本发明还构建了改进粒子群迭代辨识方法的流程和步骤，可以有效地应用到锅炉床温系统Hammerstein-Wiener时延非线性模型的参数估计中去，具有一定的工程实际价值。
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公开(公告)号：CN110053023A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910355397.9
申请日：2019-04-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种图书管理机器人系统，包括:CPU模块、移动平台、储书机构、图书上架装置，所述储书机构安装在移动平台上，所述图书上架装置安装在储书机构侧面，所述CPU模块安装在移动平台的内部，并公开了其管理方法，本发明减少人工劳动成本，使图书管理更加规范化、快速化、自动化，实现图书无人管理，节约了图书管理成本，提高书籍流转速度，从而可帮助用户快速查找到所需书籍，提升了借阅者的借阅体验。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN106647921B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710043076.6
申请日：2017-01-19
Applicant: 南通大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明公开了一种减轻局部阴影对光伏系统影响的改进MPPT算法，第一步：确定一个真正最大功率点的领域，将系统工作电压移到此处，保证跟踪的快速性；已知均匀光照下等效电阻线Rpm=Vpm/Ipm与光伏阵列伏安特性曲线的交点即为最大功率点，利用此线与局部阴影下光伏阵列伏安特性曲线的交点来确定第一步结束时的工作电压；为了防止局部最小值点和伪最大功率点对算法造成误跟踪，在第一步需要记录扫描过程中跟踪到的极值点并进行比较；第二步是利用电导增量法从第一步确定的工作电压开始进行最大功率点跟踪。本发明受环境影响小，精度高，误跟踪小，工作效果好。
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公开(公告)号：CN106950856A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710284898.3
申请日：2017-04-27
Applicant: 南通大学
IPC: G05B17/02
CPC classification number: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于混合逻辑动态的MPPT建模仿真方法，包括T‑G‑P模型构建、基于MLD模型的功率预测控制、参数设计、建模仿真等步骤。本发明主要包含光伏变换器的系统搭建、温度‑光强‑功率（T‑G‑P）三者的环境参数因子的MPPT建模、系统安全运行约束条件的动态模型预测控制算法三个方面。在最优约束条件下对所需的目标参数进行运算，来获得可直接应用于最大功率点跟踪的最优控制函数方程；最终将获得的最优控制输出的占空比从而用来调节变换器来实现跟踪目标电流的目的，最终达到最优控制。
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公开(公告)号：CN106774611A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710043072.8
申请日：2017-01-19
Applicant: 南通大学
IPC: G05F1/67
CPC classification number: G05F1/67
Abstract: 本发明公开了一种基于等功率曲线法的多峰值MPPT算法，首先采用与普通单峰值MPPT跟踪算法相同的步骤，找到任意一个LMPP，同时记录该局部最大功率点对应的三个重要参数PM1、UM1、IM1，此时系统默认Pmax=PM1为最大功率点；从I‑V特性曲线的另一侧分别扫描得到每一个局部峰值点对应的功率值PM2、PM3、PM4......，依次与第一步中的最大功率点进行比较，若此时PM2≥PM1，则此时Pmax=PM2，反之，最大功率点不改变，为Pmax=PM1，以此类推，直到确定全局最大功率点。本发明算法工作效率很高，结构简单、输出功率明显增加，大大提高了系统优化设计流程，对光伏系统的运行具有实际参考价值。
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