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公开(公告)号：CN109473741A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811216953.6
申请日：2018-10-18
Applicant: 中南大学
IPC: H01M10/42 , H01M10/48 , H01M10/0525
Abstract: 本发明公开了适用于锂离子电池的独立封装的参比电极，包括壳体、集流体、引脚、电极、界面稳定层、封装层、封装盖；所述壳体为圆柱体或长方体；所述集流体与壳体内腔底部连接，所述电极与集流体的上侧连接，所述界面稳定层与电极的上侧连接，所述封装层与界面稳定层的上侧连接；所述封装盖与壳体顶部连接；参比电极使用时将去除封装盖使得封装层与锂离子电池的电解液联通，所述引脚伸出锂离子电池的壳体与检测外电路连接。本发明有效促进参比电极的产业化、规模化，提高了产品性能的稳定性、一致性，互换性，有效降低了企业的生产成本。
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公开(公告)号：CN107065902A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710035809.1
申请日：2017-01-18
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G05D1/0808 , G05B13/042 , G05D1/101
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性模型的无人机姿态模糊自适应预测控制方法及系统，使用离线数据辨识方法建立系统的Cubic‑RBF‑ARX非线性模型，然后在所建立的非线性模型基础上设计了模糊自适应预测控制器，该预测控制器根据无人机姿态控制的实时状态在线调整预测控制器中目标函数的权重系数。该模糊自适应预测控制器可以保证无人机在姿态控制过程中，所选目标函数符合姿态调整的动态及稳态规律和趋势，与一般的无人机预测控制器相比，其目标函数参数的设定考虑到了控制的整个动态及稳态过程，从而能起到提高无人机姿态控制动静态响应指标的作用，具有较高的实用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN109473741B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201811216953.6
申请日：2018-10-18
Applicant: 中南大学
IPC: H01M10/42 , H01M10/48 , H01M10/0525
Abstract: 本发明公开了适用于锂离子电池的独立封装的参比电极，包括壳体、集流体、引脚、电极、界面稳定层、封装层、封装盖；所述壳体为圆柱体或长方体；所述集流体与壳体内腔底部连接，所述电极与集流体的上侧连接，所述界面稳定层与电极的上侧连接，所述封装层与界面稳定层的上侧连接；所述封装盖与壳体顶部连接；参比电极使用时将去除封装盖使得封装层与锂离子电池的电解液联通，所述引脚伸出锂离子电池的壳体与检测外电路连接。本发明有效促进参比电极的产业化、规模化，提高了产品性能的稳定性、一致性，互换性，有效降低了企业的生产成本。
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公开(公告)号：CN106021829B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201610569906.4
申请日：2016-07-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF‑ARX模型稳定参数估计的非线性系统建模方法，针对实际工业过程中普遍存在的非线性动态和物理模型难以获取的情况，采用RBF‑ARX模型描述对象的动态特性，并针对该类模型参数较多及潜在的病态可能导致的模型参数过大或不稳定的问题，将待估计的模型参数分类成线性参数和非线性参数分开优化，设计了一种融合了正则化技术和非线性最小二乘法算法的可保证该类模型参数稳定的离线参数估计方法。与现有技术相比，本发明可大幅提高RBF‑ARX模型的长期预测精度和鲁棒性，并适用于所有能将参数进行分类成线性参数部分和非线性参数部分的非线性模型参数优化问题。对于基于计算机数值仿真分析的工程设计和优化问题具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN108009362B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201711261032.7
申请日：2017-12-04
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于稳定性约束RBF‑ARX模型的非线性系统建模方法，采用RBF‑ARX模型描述对象的非线性动态特性，并针对该类模型结构相对复杂且模型参数较多可能导致模型的稳定性与实际系统不一致的问题，设计一种带有稳定性约束的结构化非线性参数优化方法，以保证辨识的RBF‑ARX模型具有与实际系统一致的稳定性。与现有技术相比，本发明可在保证模型的一步预测精度的基础上提高模型的长期预测能力，对于基于数据驱动方法的建模与预测控制算法设计问题具有很高的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107065902B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710035809.1
申请日：2017-01-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性模型的无人机姿态模糊自适应预测控制方法及系统，使用离线数据辨识方法建立系统的Cubic‑RBF‑ARX非线性模型，然后在所建立的非线性模型基础上设计了模糊自适应预测控制器，该预测控制器根据无人机姿态控制的实时状态在线调整预测控制器中目标函数的权重系数。该模糊自适应预测控制器可以保证无人机在姿态控制过程中，所选目标函数符合姿态调整的动态及稳态规律和趋势，与一般的无人机预测控制器相比，其目标函数参数的设定考虑到了控制的整个动态及稳态过程，从而能起到提高无人机姿态控制动静态响应指标的作用，具有较高的实用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN108009362A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711261032.7
申请日：2017-12-04
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稳定性约束RBF-ARX模型的非线性系统建模方法，采用RBF-ARX模型描述对象的非线性动态特性，并针对该类模型结构相对复杂且模型参数较多可能导致模型的稳定性与实际系统不一致的问题，设计一种带有稳定性约束的结构化非线性参数优化方法，以保证辨识的RBF-ARX模型具有与实际系统一致的稳定性。与现有技术相比，本发明可在保证模型的一步预测精度的基础上提高模型的长期预测能力，对于基于数据驱动方法的建模与预测控制算法设计问题具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN107844834A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201710857386.1
申请日：2017-09-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的非线性系统建模方法，在进行系统建模和参数估计时，将系统分为线性部分和非线性部分，使用线性AR模型通过最小二乘法对线性部分进行估计，将对线性部分进行预测后所得出的残差再使用DBN-AR模型进行拟合。系统的最终预测值为使用线性AR模型预测的值和使用DBN-AR模型拟合的值两者相加得到。本发明可大大提高非线性系统的预测精度，并提高系统的鲁棒性。该类混合模型可以用于数据预测，并可给控制器的设计提供可靠的系统建模方法，具有广泛的应用前景以及实用价值。
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公开(公告)号：CN107748543A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710857389.5
申请日：2017-09-21
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: G05B19/41885 , G05B2219/32339
Abstract: 本发明公开了一种基于DB型的非线性系统建模方法，针对一类复杂的工业生产过程等系统，在难以获取其精确机理数学模型的情况下，可以采用DBN-ARX模型来描述系统的动态特性。本发明运用深度学习技术、局部线性化方法以及状态相依ARX模型结构构建出DBN-ARX模型结构，并实现对该模型的参数优化估计。与现有的技术相比，本发明可以显著提高系统辨识模型的预测精度和鲁棒性，适合于一般具有光滑非时变非线性系统的建模问题，对于基于计算机数值仿真分析的实际工程设计和参数优化问题具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN106021829A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610569906.4
申请日：2016-07-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF‑ARX模型稳定参数估计的非线性系统建模方法，针对实际工业过程中普遍存在的非线性动态和物理模型难以获取的情况，采用RBF‑ARX模型描述对象的动态特性，并针对该类模型参数较多及潜在的病态可能导致的模型参数过大或不稳定的问题，将待估计的模型参数分类成线性参数和非线性参数分开优化，设计了一种融合了正则化技术和非线性最小二乘法算法的可保证该类模型参数稳定的离线参数估计方法。与现有技术相比，本发明可大幅提高RBF‑ARX模型的长期预测精度和鲁棒性，并适用于所有能将参数进行分类成线性参数部分和非线性参数部分的非线性模型参数优化问题。对于基于计算机数值仿真分析的工程设计和优化问题具有很高的实用价值。
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