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公开(公告)号：CN104050354A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410111240.9
申请日：2014-03-24
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种卷式膜法海水淡化系统建模与模拟求解方法。过去虽然研究者也对反渗透过程的机理进行过多方面的分析，但是主要考虑系统在额定情况下的性能情况；并且为了系统模拟求解的简单快速性，一般不考虑海水在膜元件通道内的空间变化情况，采用集总参数法建立的模型精度不高。本发明给出了一种以微分-代数方程建立的卷式海水淡化系统机理模型，并通过采用联立求解技术实现模型准确和稳定模拟求解的方法。该模型及其求解方法具有模型预测准确，对温度等参数变化适应能力强，求解稳定性和精度高等优势。
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公开(公告)号：CN103077319A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201310018120.X
申请日：2013-01-18
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种海水淡化系统中过滤预处理最佳清洗周期确定方法。本发明首先建立机械过滤的流体动力学约束模型，建立滤饼孔隙率与滤饼流量之间的关系，以及随着时间的变化，过滤器的滤层体积比、沉淀量、滤出液浓度以及过滤系数的变化情况。然后建立机械过滤运行过程的费用目标函数，目标函数包括机械过滤在过滤过程中所损耗的电能耗以及机械过滤装置清洗过程中所消耗的基本费用，采用SQP算法求解最佳以上优化命题，获得最佳操作周期值。本发明可以快速的得到机械过滤器的最佳清洗周期，用以代替原先人工经验得出的清洗周期。不仅计算方便、可靠，而且降低生产成本。
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公开(公告)号：CN114355915B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111614329.3
申请日：2021-12-27
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的AGV路径规划，本发明依据ros操作系统搭建仿真环境，搭建AGV模型；设计强化学习的状态、动作、奖励，搭建深度强化学习的算法框架；训练网络，让AGV从环境中学习策略；使用训练完成的网络，实现AGV的路径规划。本发明从AGV摄像头中获取的原始图像中获取最优动作，自动提取特征；解决了传统算法容易陷入局部最小值的问题。不需要对环境的先验知识，自行探索环境，学习可行的策略。在环境是实时改变或者环境情况复杂时，能动态的去做出改变，去规避动态的障碍物，达到目标点。
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公开(公告)号：CN111901773B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010581578.6
申请日：2020-06-23
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种工业园区空气质量检测方法，可以用于环境检测行业，基于部分可测的传感器节点信息进行工业园区内的空气质量检测，采用对数量化器对传感器网络的测量信息进行量化处理，同时采用Round‑Robin协议来缓解网络拥堵和节约传感器节点的能量损耗。利用Lyapunov方法进行随机有界性分析，并通过线性矩阵不等式方法对分布式估计器进行求解，解决了现有技术难以实时准确地对工业园区空气质量进行检测和估计的不足，满足实际工业园区空气质量检测的要求。
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公开(公告)号：CN117312903A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311039407.0
申请日：2023-08-17
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了面向冷水机组LSTM故障诊断的协变量偏移修正方法，属于冷水机组故障诊断方法领域。本发明针对单一神经网络如1DCNN网络无法充分提取数据特征的缺点，选择使用LSTM网络与1DCNN相结合的深度学习故障诊断方法。该方法结合1DCNN提取样本局部特征和LSTM处理样本时间序列的优点，从空间与时间维度充分提取数据样本特征；针对神经网络中存在内部协变量偏移导致网络训练过程不稳定、过拟合问题，利用层归一化(LN)技术，在数据特征信息进入LSTM层之前对其进行归一化操作，有效解决协变量偏移导致的网络训练过拟合问题，提高了各故障的诊断准确率，从而提升模型总体诊断性能，实现了冷水机组故障的有效诊断。
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公开(公告)号：CN111462830B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010074177.1
申请日：2020-01-22
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明涉及铝电解的工业过程控制领域，针对Hall‑Héroult制铝反应过程中存在复杂的干扰因素而难以对阴阳极距离、氧化铝浓度等重要参数进行实时测量，提出了一种基于电解铝工艺模型的状态观测方法。该方法区别于传统的经验计算模型，经验模型往往只能对特定的某个槽或一系列槽在某一段运行时期内的参数进行比较可靠的评估，本发明提出的方法是通过将物理化学规律和系统辨识理论结合起来，对难以监测的物理量建立了相应的微分方程，并使用时变卡尔曼滤波器对以上参数进行实时状态估计，进而更好地控制反应过程。
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公开(公告)号：CN111460726B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010074232.7
申请日：2020-01-22
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明涉及燃煤电厂NOx污染物处理领域，针对现有技术的煤泥流化床锅炉脱硝系统氨逃逸量过大的问题，本发明公开了一种煤泥流化床锅炉脱硝系统氨逃逸的优化方法，主要包括四大步骤。该方法采用了神经网络学习和拉格朗日插值法的方式分别对喷氨前NOx生成量和喷氨后NOx生成量进行建模，在规定周期内，分别通过神经网络模型和SQP方法对喷氨前NOx、喷氨后NOx和氨逃逸进行优化，以及采用预测控制使一二次风与喷氨开度分别达到最优值并且不断循环，该方法弥补了现有的脱硝系统中氨逃逸量过大等不足，便于节省氨水费用，以及提高脱硝效率，为脱硝系统中氨逃逸的优化控制提供保障，对于实现电厂超低排放以及节省资源具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN116227550A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310148799.8
申请日：2023-02-22
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/082 , G06N3/048 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/21
摘要： 本发明公开了一种基于残差时间注意力时间卷积网络的软测量建模方法，属于软测量建模领域。本发明首先将时间注意力模块与时间卷积网络结合，将之前时间步长和当前时间步长之间的相互影响集成到当前时刻。然后，在时间注意力的基础上加入残差连接。最后，进行质量变量的预测。本发明能更好地提取数据之间的非线性以提高预测性能，更准确地提取出数据之间的相关特征。
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公开(公告)号：CN115933641A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211438018.0
申请日：2022-11-17
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及基于模型预测控制指导深度强化学习的AGV路径规划方法，针对阿克曼结构AGV，设计了MPC算法，在代价函数中加入了障碍物代价，这使得MPC在轨迹跟踪过程中能实现避障功能；设计强化学习的状态、动作、奖励，搭建了深度强化学习的算法框架；利用MPC的策略训练强化学习网络，设计了训练完成的标准，这使得在训练网络过程中有高效的规划策略，加快了网络的训练效率，训练结束后能以较低的运算负载执行路径规划，让AGV在未知动态环境中也能可靠地、高效地完成规划任务，到达目标点。
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公开(公告)号：CN112099347B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010783015.5
申请日：2020-08-06
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种饱和非线性网络化工业控制系统的事件触发控制方法。该方法包括：建立饱和非线性网络化工业控制系统状态空间模型、设计基于事件触发的饱和非线性网络化工业控制系统状态反馈控制器，建立闭环系统状态空间模型，分析闭环系统的稳定性和无源性，求解基于事件触发的饱和非线性网络化工业控制系统的反馈控制器。本发明通过设计基于事件触发的状态反馈控制器，解决了目前工业控制系统的控制方法很少同时考虑到状态饱和、执行器饱和、外部干扰对工业控制系统控制性能的影响，导致了系统不能持续有效和安全运行的问题。可以用于复杂网络化非线性工业控制系统的有效控制和安全运行。
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