公开(公告)号：CN118192210A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410442329.7

申请日：2024-04-12

Applicant: 厦门大学

Inventor： 师佳 ,  夏钟升 ,  黄晶琳 ,  刘嘉楠 ,  洪文晶

IPC: G05B11/42

Abstract: 本发明公开了一种结合强化学习补偿的隔壁式精馏塔PID控制方法，包括：分析隔壁式精馏塔的工艺获取生产指标，根据所述生产指标设定控制目标，根据所述控制目标构建隔壁式精馏塔的PID控制模型；获取隔壁式精馏塔的状态变量、操作变量、干扰变量，将隔壁式精馏塔的状态变量、操作变量、干扰变量输入隔壁式精馏塔的所述PID控制模型中分析，输出PID控制信号；构建强化学习模型，将所述隔壁式精馏塔的状态变量、操作变量、干扰变量、PID控制信号输入所述强化学习模型中分析，输出补偿信号；将所述PID控制信号和补偿信号等权相加后生成优化控制信号，通过所述优化控制信号控制隔壁式精馏塔的阀门。

公开(公告)号：CN117935055A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410110222.2

申请日：2024-01-26

Applicant: 厦门大学

Inventor： 师佳 ,  黄晶琳 ,  夏钟升 ,  洪文晶

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06T7/62 ,  G06T7/60

Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑D图像识别的叶类蔬菜生长状态检测方法，包括：使用RGB‑D相机获取叶类蔬菜的实时RGB图像和实时深度图像，对实时RGB图像进行裁剪，得到标准RGB图像，根据所述标准RGB图像对实时深度图像进行裁剪计算，得到三通道图像；将所述标准RGB图像和三通道图像输入预先训练好的叶类蔬菜特征提取模型进行特征提取，得到RGB图像特征和深度图像特征；将所述RGB图像特征和深度图像特征输入预先训练好的叶类蔬菜生长状态预测模型进行计算，得到叶类蔬菜的生长状态数据。实现叶类蔬菜生长状态检测。