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公开(公告)号：CN116974204B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311064634.9
申请日：2023-08-23
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了无人机跟踪控制模型的训练方法、使用方法及终端设备，属于无人机技术领域。解决了无人机在复杂动态环境下易丧失稳定性的技术问题。其技术方案为：训练方法包括以下步骤：步骤一、过自身传感器系统周期性感知双方无人机的态势信息；步骤二、使用深度强化学习算法在离线环境中对无人机进行训练；步骤三、计算出最优的控制输入，并进行实时更新，无人机持续调整自身动作和状态，达到稳定状态；使用方法应用于第一无人机；终端设备包括处理器、存储器、存储在存储器上由处理器执行的计算机程序以及用于处理器和存储器之间的连接通信的数据总线。本发明的有益效果为：本发明建立最优控制模型，提升了无人机作战能力。
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公开(公告)号：CN115933386B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202211492586.9
申请日：2022-11-25
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种考虑输入约束的精馏塔过程抗扰控制结构及控制方法，属于化工精馏塔过程节能控制技术领域。解决了精馏塔过程由于强耦合和输入约束问题导致产物浓度出现较大波动且恢复时间长的问题。其技术方案为：控制结构包括带有优化功能的自抗扰控制器一、带有优化功能的自抗扰控制器二、动态解耦模块和精馏塔过程被控对象；控制方法为：通过设计带有优化功能的抗扰控制方法实现精馏塔过程两端产物浓度的解耦控制。本发明的有益效果为：该控制方法对精馏塔过程数学模型依赖程度低，可以实现塔顶和塔底产物浓度在输入约束下的解耦控制，在进料流量或进料浓度大幅扰动的情况下，保证产物浓度受到较小的影响，该方法具有(56)对比文件Xingang Guo等.Observer-based EconomicModel Predictive Controlfor DirectContact Membrane Distillation《.ES》.2020,86-99.
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公开(公告)号：CN116484262B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310502606.4
申请日：2023-05-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于文本分类对纺织设备故障辅助处理方法，包括：S1、根据目标文本的历史文本维修检测等关联数据获取初始提示特征、样本文本，样本文本的标注类别得到训练文本；S2、将训练文本输入预先构建的文本分类模型，利用文本分类模型的词特征提取网络对训练文本进行处理，得到词特征融合向量；S3、根据初始文本分类模型和初始提示特征，对样本文本进行文本分类，得到样本文本的预测类别，纺织设备通过文本分类辅助处理故障方法布置应用。本发明能够辅助维修人员依据故障现象快速准确定位设备的故障位置及原因，大大降低了人工依赖度，有利于提高基于知识的故障诊断的自主化程度、可解释性和诊
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公开(公告)号：CN116672745A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310602407.0
申请日：2023-05-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了一种精馏控制模型生成方法、精馏控制方法及精馏装置，生成方法包括：构建模拟精馏模型并进行解耦处理以生成各装置参数与精馏产物的模拟浓度信息之间的控制回路；根据控制回路构建对应于装置参数的待整定控制模型，待整定控制模型用于调整装置参数以控制精馏过程；根据待整定控制模型构建包括等效模型；获取目标性能指标以对等效模型进行参数整定以得到定参等效模型；根据定参等效模型整定待整定控制模型的控制器增益与观测器增益以得到目标控制模型，通过在模型的建立过程中结合精馏装置的实际精馏过程对模型参数进行整定，生成抗扰能力强、高精度、高稳定性的精馏控制模型，便于通过模型来控制精馏过程以得到所需的产物浓度。
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公开(公告)号：CN116360307A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310211231.6
申请日：2023-03-07
Applicant: 南通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种考虑输入饱和补偿的精馏过程抗扰控制方法，属于化工精馏过程节能控制技术领域。解决了现有的精馏过程控制技术由于未考虑输入饱和而导致精馏塔内的各状态出现较大的波动且恢复时间长的问题。其技术方案为：控制方法包括一个带有积分结构的饱和补偿环节和一个带有选择增益的自抗扰控制器，其中，饱和补偿环节通过控制器输出与执行机构之间的差值进行控制量补偿。本发明的有益效果为：该控制方法在系统存在输入饱和的情况下，有效降低控制量进入饱和的可能性，从而降低系统超调，能够使精馏过程在受到扰动影响下快速恢复稳定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115877717A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211673317.2
申请日：2022-12-26
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于自抗扰控制的飞行器容错控制结构与控制方法，属于飞行器容错控制技术领域。解决了四旋翼无人飞行器由于执行机构故障和传感器测量噪声导致的飞行不稳定或飞行事故的问题。其技术方案为：控制结构包括带执行机构故障描述的动力学模型、改进卡尔曼滤波模型、观测模型以及总控制模型；控制方法为：通过设计改进卡尔曼滤波模型用作预滤波级，实现在测量噪声环境下对执行机构故障系数以及飞行状态的估计。本发明的有益效果为：在有测量噪声情况下保证四旋翼无人飞行器能够快速准确地估计故障系数和实现容错控制，确保飞行任务安全和稳定。
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公开(公告)号：CN115577622A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211183329.7
申请日：2022-09-27
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/12 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种地埋管换热器模型的多种群自适应差分进化参数辨识方法，其特征在于，属于地埋管换热器参数辨识技术领域。解决了传统建模方法过于依赖地埋管换热器的内部机理致使其模型结构过于复杂、辨识参数量大、辨识过程中需要考虑岩土热物性和季节性变化等不稳定因素的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立地埋管换热器的Wiener‑Hammerstein模型用来描述其输入输出关系；步骤2)构建多种群自适应差分进化算法的辨识过程。本发明的有益效果为：本发明的算法有着较好的辨识精度和收敛速度，能很好地适用于地埋管换热器传热过程的参数辨识。
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公开(公告)号：CN114510078B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210144676.2
申请日：2022-02-16
Applicant: 南通大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的无人机机动规避决策方法，属于无人机技术领域；其技术方案为：包括以下步骤：S1、依据无人机机载传感器系统获取敌我态势信息；S2、构建无人机机动规避决策深度强化学习模型结构；S3、构建层次目标导向学习模型结构；S4、依据交互训练完成无人机机动规避决策方法学习；S5、无人机机动规避决策方法部署应用。本发明的有益效果为：本发明能够赋予无人机由浅向深的学习能力，能够令无人机自主完成机动规避决策，提高无人机在战场上的生存能力。
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公开(公告)号：CN114239392A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111503559.2
申请日：2021-12-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了一种无人机决策模型训练方法、使用方法、设备及介质，训练方法包括：获取第一无人机的第一态势信息与第二无人机的第二态势信息；根据第一态势信息与第二态势信息生成第一融合信息并输入待训练模型的评估层网络，评估层网络基于第一策略生成分值期望，待训练模型的决策层网络根据分值期望生成第二策略并基于第二策略生成第一动作指令；向第一无人机发送第一动作指令，并获取第一无人机的第三态势信息与第二无人机的第四态势信息；将根据第三态势信息与第四态势信息生成的第二融合信息输入评估层网络以更新第一策略，直至待训练模型训练完成，得到无人机决策模型，通过该模型提升无人机的适应能力、实现无人机决策的自主化与智能化。
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公开(公告)号：CN119395989A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411451991.5
申请日：2024-10-17
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种基于态势预测的深度强化学习空战决策方法，属于技术领域，解决了无人机在复杂空战环境中不能实现自主决策和环境自适应的技术问题。技术方案为：通过无人机的运动学和动力学特征建模以适应实际飞行状态；建立深度强化对抗环境进行无人机对抗训练；利用LSTM预测算法动态评估敌方无人机状态，快速获取其下一时刻状态；根据奖励分配作为决策器输入，结合预测状态和奖励结果，推理敌方无人机态势动作，实现跟踪打击。本发明结合机器智能计算优势与人类经验判断，在复杂不确定环境下提高敌方无人机意图识别准确性，增强我方无人机的决策能力和战术优势。
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