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公开(公告)号：CN118230804A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410434348.5
申请日：2024-04-11
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种多任务嗜酸乳杆菌发酵系统在未知噪声下的参数辨识方法，涉及生物制造过程的生产加工与监测技术领域，该方法包括建立嗜酸乳杆菌发酵过程的非线性模型；基于嗜酸乳杆菌发酵过程的非线性模型，计算逆伽马分布的参数更新值；根据计算得到的逆伽马分布的参数更新值，更新传感器的的方差估计值；根据各个传感器更新后的方差估计值，更新各个传感器权值；根据各个传感器更新后的权值，计算迭代后的参数估计值；设定阈值，判断迭代后的参数估计值是否符合性能指标。本发明在噪声变化的情境下，能够根据估计到的噪声随时地进行调整，对变化环境的适应性较好。
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公开(公告)号：CN116669212B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202310773612.3
申请日：2023-06-27
Applicant: 江南大学
IPC: H04W72/542 , H04W72/541 , H04B17/391 , H04B17/336 , H04B17/382 , H04W72/50
Abstract: 本发明公开了一种面向时变噪声功率的最优DoS能量调度方法及系统，该方法包括：对物理过程构建线性时不变状态空间模型；基于所述线性时不变状态空间模型，获取物理过程的测量数据进行处理，然后将处理后的测量数据传输给远端估计器，判断远端估计器是否收到所述测量数据；以远程估计器的估计误差协方差的期望的迹与攻方的对抗功率的成本代价构建目标函数并求解最优对抗策略；根据最优对抗策略，输出最优对抗策略结果。本发明能解决攻方在时变噪声环境下的最优对抗能量调度问题，在时变的噪声环境进行最优的对抗能量选择，具有普适性和实用性。
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公开(公告)号：CN117806331A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311869902.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于JPS算法的微机器人群体协同控制方法及系统，涉及微机器人协同控制领域，协同控制方法包括提供原始栅格化地图以及n个微机器人，基于各个微机器人在原始栅格化地图中的起始节点与目标节点生成n条初始路径；基于原始栅格化地图以及n条初始路径，通过障碍物搜索依次更新栅格化地图，基于每次更新的栅格化地图以及对应微机器人的起始节点与目标节点进行路径规划，依次生成n条相互独立的安全路径，其中，每个微机器人对应于一条初始路径以及一条安全路径；控制多个微机器人沿对应的安全路径独立运动，使得多个微机器人从对应起始节点移动至对应目标节点。该方法提高了微机器人群体并行协作的控制精度及控制效率。
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公开(公告)号：CN111581905B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202010413759.8
申请日：2020-05-15
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/367
Abstract: 本发明公开了一种隧道二极管电路系统在未知测量噪声下的状态估计方法，创建非线性随机跳变系统模型；使用变分贝叶斯理论将每一模态下的系统状态和测量噪声协方差的联合后验分布用两个独立的分布表示；根据k时刻的测量值对每一模态下的粒子权重和逆伽马分布参数进行更新；重采样获得每一模态下新的状态粒子及权重，并输出k时刻系统各模态下的状态估计值；根据系统模态概率的更新值，将各模态下的状态估计值进行融合得到k时刻的系统状态估计值和测量噪声协方差矩阵估计值。本方明的状态估计方法在测量噪声未知的情况下，同时估计出系统状态以及测量噪声协方差矩阵，测量噪声协方差矩阵的准确估计使得系统的状态估计更加精确。
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公开(公告)号：CN117195489A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310999858.2
申请日：2023-08-09
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了精馏过程单吨能耗估计实时优化补偿方法及系统，所述方法包括：建立精馏过程的状态空间模型；设计状态估计权重矩阵，根据权重矩阵和状态空间模型得到精馏过程单吨能耗估计值；利用传感器实时测量数据和精馏过程单吨能耗估计值量化负面因素对估计性能影响大小；根据影响大小计算负面因素引起的测量误差；根据测量误差计算负面因素引起的估计误差，并将估计误差实时补偿到单吨能耗估计值上，从而优化估计性能，减少负面因素的影响。本发明可以在存在负面因素的情况下通过实时优化补偿的方式降低负面因素对估计性能的影响，得到一个尽可能接近真实值的精馏过程单吨能耗估计值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116679026A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310772649.4
申请日：2023-06-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及污水处理技术领域，公开一种自适应无偏有限脉冲响应滤波的污水溶解氧浓度估计方法，包括：根据污水处理机理建立污水溶解氧浓度系统的数学模型，使用传感器监测污水溶解氧浓度，建立污水溶解氧浓度的传感器的观测模型；在窗口区间内使用无偏有限脉冲响应滤波器估计系统的状态值，获取不同窗口尺寸下的无偏有限脉冲响应滤波器的系统状态的估计值，根据马氏距离选择出估计值精度最高时对应的窗口尺寸作为最优窗口尺寸；使用最优窗口尺寸对应的窗口区间下的无偏有限脉冲响应滤波器实时估计污水溶解氧浓度的状态值。本发明可以实现对污水溶解氧浓度的实时估计、减小滤波器估计误差、增加估计精度。
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公开(公告)号：CN115274004B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210885437.2
申请日：2022-07-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于知识复用的发酵过程菌体浓度预测方法及系统，给方法包括：构建发酵过程中菌体浓度软传感器通用模型；采集并预处理发酵阶段A的过程数据；确定发酵阶段A的菌体浓度软传感器模型；设计发酵阶段B的菌体浓度在线软传感器；根据所述发酵阶段B的菌体浓度在线软传感器，对发酵阶段B的菌体浓度进行预测。本发明解决了菌体浓度软传感器模型泛化能力弱、各发酵阶段单独建立模型成本高的问题，提高了菌体浓度软传感器预测精度。
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公开(公告)号：CN115933399A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211609914.9
申请日：2022-12-12
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种高阶无模型自适应迭代学习控制方法，属于工业过程控制领域。所述方法利用输入输出数据，旨在对具有往复运动的非线性被控对象进行直接控制，避免了建立精确的数学模型。首先实时采集被控制系统的输入输出数据建立起一个包含伪时变的偏导数的动态线性化模型。由于被控系统输出误差收敛的速度与为偏导数初值选取有关，因此采用高阶算法对伪偏导数进行估计继而消除伪偏导数初值设置的影响，然后根据估计的伪偏导数值重新设计控制器，随着迭代次数的增加，系统输出误差逐渐减小并快速跟踪期望轨迹。该方法计算量小，调节参数少，控制精度高且具有较强误差收敛性。
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公开(公告)号：CN115166635B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210724152.0
申请日：2022-06-24
Applicant: 江南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于风险敏感FIR滤波的机器人定位方法，包括：建立机器人运动的状态空间模型，建立测量值和当前时刻的系统状态；根据测量值和当前时刻的系统状态建立含有判断性能准则类型α的风险敏感FIR滤波器的初始化性能准则和联合概率密度函数，使用联合概率密度函数优化初始化性能准则得到最终的性能准则；将最终的性能准则进行代价函数变形；根据α的不同取值将最终的性能准则分为不同类别，在不同类别的所述最终的性能准则下根据代价函数理论求出此时的状态估计值。本发明可以在具有不确定性时实现对扫地机器人位置的有效、精确定位。
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公开(公告)号：CN115687868A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211329545.8
申请日：2022-10-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种改进的聚苯醚生产过程状态快速估计方法，包括建立由苯酚和甲醇烷基化作用生成聚苯醚的线性高维系统动态模型；将高维系统的状态向量分成低维度的多个状态块，同时引入一个辅助变量来修正因分块带来的系统误差。本发明方法可以满足线性高维系统状态估计低计算代价的同时达到更高精度的要求。
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