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公开(公告)号：CN106442402A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610972124.5
申请日：2016-11-07
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
CPC classification number: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明是关于一种基于近红外光谱的油砂中钙元素含量的快速检测方法，该方法包括：(1)采集油砂样品并分成校正集和验证集；(2)按照标准方法测定所有样品的钙含量；(3)用反射式近红外分析仪探头采集校正集样品光谱；(4)将光谱预处理，采用主元分析(PCA)降维，选取建模波段；(5)采用偏最小二乘法(PLS)建立钙含量的定量校正模型；(6)用验证集验证模型；(7)测定待测样品光谱，并用所建立的模型验证其钙元素的含量。该方法与传统测量方法相比无需复杂的样品预处理，具有操作简单、快速无损、对样品及环境无污染等特点，为金属含量分析提供了新方法。同时可用于实时在线定量分析，对油砂加工过程的实时控制及优化、提高回收率等都具有直接的现实意义。
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公开(公告)号：CN105527221A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201510917654.5
申请日：2015-12-10
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种摩擦力模拟发生装置，主要由以动摩擦块为主的横向移动部分和以静摩擦块为主的压力调节部分组成。动摩擦块通过耦接器和可动轴连接，可动轴两端安装在摩擦力很小的轴承之上，拉动牵引头可使动摩擦块运动；静摩擦块和动摩擦块紧密接触，其施加在动摩擦块上的压力通过调节手柄调节；调节手柄和静摩擦块之间设置有位移缩放构件、上压力件、下压力件、弹性组件、压力传感器和静摩擦块固定件；在动摩擦块和静摩擦块的动摩擦系数和最大静摩擦系数已知的情况下，通过调节施加于动摩擦块上的压力，可使牵引头上产生不同的摩擦力运动特性，牵引头受力叠加于被测机械部件上。本发明主要用于研究机械部件受摩擦力影响时的运行特性。
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公开(公告)号：CN105466885A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510824306.3
申请日：2015-11-24
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359
CPC classification number: G01N21/359
Abstract: 本发明涉及基于无测点温度补偿机制的近红外光谱分析仪在线实时测量方法，包括设计多温度水平实验方案进行光谱采集，对采集的光谱以温度和待测物性参数为目标分别做预处理以及统计异常值处理，再用偏最小二乘分别建立温度预测模型、低温点物性参数预测模型以及高温点物性参数预测模型；然后从低温段或者高温段对不同温度水平下的预测模型进行修正计算；最后构造在线递归算法，完成具有无测点温度补偿功能的近红外实时在线测量。本发明将补偿效应包含到近红外建模过程中，并基于待测物性参数形成递归算法，从而可以依赖模型本身对温度的适应性完成不同温度下的物性测量。同时对物性参数的递归算法，保证了温度补偿作用可以自动适应温度对近红外在线测量值的影响强度。
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公开(公告)号：CN105373098A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510834481.0
申请日：2015-11-26
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: G05B13/02 , Y02P90/02 , G05B19/41865 , G05B2219/32252
Abstract: 本发明公布了一种基于变量时段分解的间歇过程无模型在线滚动优化方法，通过采集与产品质量密切相关的变量运行数据，利用数据驱动方法在对过程做时间域上变量划分的基础上，整合各个子集上的优化作用量并形成全局优化策略。在此基础上，实施在线滚动误差修正优化策略。本发明方法完全基于间歇过程的操作数据形成在线优化策略，不需要过程本身机理的先验知识和模型。同时在线滚动修正策略的使用，使得所优化的操作轨线具有更好适应性，更好地满足实际工业生产抗干扰的要求。
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公开(公告)号：CN105300923A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510808346.9
申请日：2015-11-19
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359
CPC classification number: G01N21/359
Abstract: 本发明涉及一种近红外光谱分析仪在线应用时的无测点温度补偿模型修正方法，包括在不同温度水平下采集各个样品的近红外光谱，对采集的光谱针对温度和待测物性参数分别做预处理以及主元分析，再将所得光谱进行合并产生新的光谱数据，用偏最小二乘对其建模以获取当前时刻的测量值，最后构造在线递归算法，完成具有无测点温度补偿功能的近红外在线测量。本发明将温度作为分离的隐含因素变量参与到近红外建模过程中，因而在使用近红外测量时，可以依赖模型本身对温度的适应性完成不同温度下的物性测量，不需要直接温度测量信息和相关计算，使得所建立的模型具有更好的通用性。所发明的在线递归算法具有对样品温度和其它测量条件变化的较佳的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102663878A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210164485.9
申请日：2012-05-25
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及传感网、电信网、物联网等领域，是一种新型汽车事故自动报警装置。按照本发明提供的技术方案，所述汽车事故自动报警装置，包括传感器监测模块、中央处理器(单片机)、GPS定位模块、GSM通信模块及一个扬声报警器。所述传感器监测模块能够实时监测汽车状态并传送监测数据到中央处理器，所述中央处理器能对传感器检测模块传送的数据进行处理分析且能触动扬声报警器和GSM通信模块，所述GSM通信模块可发送信息到急救中心以及绑定手机。多方位监测，多重措施报警，适应性广，安全可靠。
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公开(公告)号：CN102657906A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210164512.2
申请日：2012-05-25
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ZigBee无线传感器网络的输液自动提示系统，其在输液完成时能做出准确的提示信号，同时监控中心还能够得出输液完成输液管所在的床位，从而有效地提高了医务人员的工作效率，也减少了陪护人员不必要的烦恼。其包括输液管、输液检测器(节点)、路由器、zigbee协调器、网关，所述的输液检测器以一个特质塑料夹为载体，安装有无线信号发射模块，所述的无线信号发射模块由锂电池供电；所述的无线信号发射模块连接光控电路、数据处理模块和信号灯；所述的监控中心由通信服务器和数据服务器两部分构成。
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公开(公告)号：CN118896928A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410790585.5
申请日：2024-06-19
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明涉及近红外光谱分析技术领域，具体为一种基于温度校正的近红外光谱分析方法及装置。获取不同温度下待测物质多个样本的初始近红外光谱数据、温度及目标成分信息，进行光谱数据预处理，选取目标校正波段，在每个目标校正波段中，选取特征波长点，得到特征波长点吸光度与温度之间的拟合函数，根据预处理后多个样本在不同温度下的近红外光谱数据与温度建立回归模型，基于回归模型，利用影响力函数计算同一波长点吸光度的温度敏感度，对目标校正波段中各个波长点对应的吸光度进行校正，通过完成训练的近红外光谱在线检测模型，测定待测产品的目标成分信息，提高了近红外光谱模型预测的样品的化学成分精度。
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公开(公告)号：CN118888021A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410748642.3
申请日：2024-06-12
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种提基于信息共享的有机硅分馏过程在线能耗预测方法，具体步骤如下：S1：根据有机硅单体的分馏过程，建立多个精馏塔的能耗数学模型；S2：基于所述能耗数学模型，利用联合正则化和辅助参数连接多个精馏塔的分馏过程，构建模型参数和辅助向量的在线递推辨识方程；S3：通过交替优化和参数迭代推导求解所述在线递推辨识方程，得到在线辨识参数，将所述在线辨识参数代入所述能耗数学模型中进行迭代计算，得到每个精馏塔的能耗预测值；S4：利用所述能耗预测值优化和调整精馏塔的节能降耗策略。本发明解决了现有技术在有机硅单体分馏过程的在线能耗预测方法存在的计算成本高，参数辨识精度低以及模型适应性低的问题。
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公开(公告)号：CN118400182B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410809444.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 江南大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , G06F18/23213 , G06F18/2321 , G16Y10/35 , G16Y20/10 , G16Y20/30 , G16Y30/10 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/30 , G16Y40/50
Abstract: 本发明属于攻击检测技术领域，涉及一种CPS系统远程状态估计方法、装置及可读存储介质；获取#imgabs0#时刻传感器的CPS系统状态估计数据；对#imgabs1#时刻所有传感器的CPS系统状态估计数据进行聚类，得到受到攻击簇和未受到攻击簇；利用GMM聚类法对#imgabs2#时刻所有传感器的CPS系统状态估计数据进行重新聚类，得到受到攻击高斯分布簇及混合系数、未受到攻击高斯分布簇及混合系数；基于#imgabs3#时刻各个传感器的CPS系统状态估计数据属于未受到攻击高斯分布簇的权重、各个传感器的测量数据和#imgabs4#时刻待检测CPS系统的状态估计数据计算得到#imgabs5#时刻待检测CPS系统的状态估计数据，从而准确反映系统运行状态。
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