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公开(公告)号：CN111086268B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201911088739.1
申请日：2019-11-08
申请人： 新疆天业(集团)有限公司 , 浙江大学宁波理工学院
摘要： 本发明公开了一种电石炉石灰粉料压球控制系统的积分强化学习控制方法，该方法提出了积分强化学习自适应控制器，包括两个神经网络(Neural Network,NN)：一个估计非二次策略效用函数(Strategy Utility Function，SUF)的评论器NN；另一个生成优化控制输入并使SUF最小化的执行器NN。由于控制以非仿射形式出现，应用隐函数定理得到最优控制律。首次引入离散Nussbaum增益来克服控制方向未知的困难，并采用非二次SUF来处理基于RL控制中的控制约束。采用本发明的电石炉石灰粉料压球控制系统具有调整时间短，超调小的优点，并且鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN109552079B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910080455.1
申请日：2019-01-28
申请人： 浙江大学宁波理工学院
摘要： 本发明公开了一种基于规则与Q‑learning增强学习的电动汽车复合能量管理方法。该方法根据每一时刻车辆的功率需求，锂电池以及超级电容SOC状况来进行能量管理。在基于Q‑learning增强学习的能量管理策略中，能量管理控制器通过观察系统状态采取动作，计算每个动作相应的奖励值并且进行实时更新，利用奖励值通过Q‑learning增强学习算法仿真训练得到一种使系统损耗功率最小的能量管理策略，最后利用学习得到的能量管理策略进行实时功率分配，同时继续对奖励值进行更新，以适应当前的驾驶条件。该方法在满足所需功率的基础上，可以保持锂电池的电量并延长锂电池的寿命，同时降低系统的能量损耗，提高了混合动力系统的效率。
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公开(公告)号：CN111086268A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911088739.1
申请日：2019-11-08
申请人： 新疆天业(集团)有限公司 , 浙江大学宁波理工学院
摘要： 本发明公开了一种电石炉石灰粉料压球控制系统的积分强化学习控制方法，该方法提出了积分强化学习自适应控制器，包括两个神经网络(Neural Network,NN)：一个估计非二次策略效用函数(Strategy Utility Function，SUF)的评论器NN；另一个生成优化控制输入并使SUF最小化的执行器NN。由于控制以非仿射形式出现，应用隐函数定理得到最优控制律。首次引入离散Nussbaum增益来克服控制方向未知的困难，并采用非二次SUF来处理基于RL控制中的控制约束。采用本发明的电石炉石灰粉料压球控制系统具有调整时间短，超调小的优点，并且鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN110796197A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911041081.9
申请日：2019-10-30
申请人： 浙江大学宁波理工学院
摘要： 本发明涉及一种鱼种识别方法及系统，应用于水产识别技术领域，解决了现有技术中，只能依赖人工进行识别，效率低、劳动强度大，并且识别结果不准确的问题，其中，方法包括获取待测鱼的图像；将图像输入预先训练的鱼种识别模型，以对图像的特征信息进行提取，并根据特征信息对待测鱼进行识别，得到待测鱼的鱼种识别结果；输出鱼种识别结果。
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公开(公告)号：CN109854261A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910067966.X
申请日：2019-01-24
申请人： 浙江大学宁波理工学院
IPC分类号： E21D9/093
摘要： 本发明公开了一种地下掘进装备的控制方法，具体包括以下步骤：设置绕着刀头的预设掘进轴线按圆周运动间隔进行布置行走的液压缸；根据预设掘进轴线，获取各个液压缸的位移量对应的矩阵：然后根据滚动优化和反馈校正原理，获得地下掘进装备中液压缸的预测控制律模型公式，根据已知量最终获得控制量；然后将该控制量施加到地下掘进装备的各个液压缸的控制输入端中，并按照上述方法循环获得下一个地下掘进装备的控制量，让地下掘进装备沿着预设掘进轴线轨迹实时行走，直至该地下掘进装备到达预挖掘的终端为止。本发明获取各个液压缸的伸出量，并施加到每一个液压缸上，最终使得液压缸的伸出量符合预设值即时刻按照预设轴线行走，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN108089442A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711320957.4
申请日：2017-12-12
申请人： 浙江大学宁波理工学院
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于预测函数控制与模糊控制的PI控制器参数自整定方法，该方法基于预测函数控制(PFC)与模糊控制来整定PI控制器参数，在保证控制具有较高的精度和稳定性的同时，也保证计算过程相对简单。本方法首先建立系统的非最小状态空间模型；然后基于PFC来整定PI控制器参数初值，最后基于模糊控制进行参数在线调整，有效提高了控制的精度与稳定性。
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公开(公告)号：CN106487882A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610858503.1
申请日：2016-09-28
申请人： 浙江大学宁波理工学院
CPC分类号： H04L67/10 , H04L41/5038
摘要： 本发明公开一种组合云服务信誉评价及传播方法，其包括：组合云服务根据组件云服务在组合云服务中位置信息计算每个组件云服务的结构化上下文分值；组合云服务根据组件云服务为社区中的多维服务质量的支配信息计算每个组件云服务在社区中不可替代性分值得到每个组件云服务的社区上下文分值；组合云服务通过调谐因子合并每个组件云服务的结构化上下文分值和社区上下文分值得到每个组件云服务的最终上下文分值；组合云服务根据获得总的评价和惩戒分值对每个组件云服务依据其上下文分值进行评价分数和惩戒分值的分配。本发明能公平合理的评价每个组件云服务的质量。
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公开(公告)号：CN110702755A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911097774.X
申请日：2019-11-12
申请人： 浙江大学宁波理工学院
IPC分类号： G01N27/30 , G01N27/333
摘要： 本发明涉及一种全固态硝酸根离子选择电极的制备方法，包括：对玻碳电极表面进行物理打磨和清洗处理；在玻碳电极的表面修饰石墨烯，得到石墨烯玻碳电极；将预设质量的由四十二烷基溴化铵、邻苯二甲酸二丁酯和聚氯乙烯组成的混合物溶解于预设体积的四氢呋喃溶液中得到硝酸根离子敏感膜溶液；将硝酸根离子敏感膜溶液滴涂于石墨烯玻碳电极的表面，得到硝酸根玻碳电极，然后当硝酸根离子敏感膜溶液风干后，将硝酸根玻碳电极在硝酸盐溶液中做活化处理，最终得到硝酸根离子选择电极；测试硝酸根离子选择电极的性能。通过上述方法制备出的全固态硝酸根离子选择电极，可用于检测樱桃番茄中的硝酸根离子含量，利于种植出优质可口的樱桃番茄。
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公开(公告)号：CN109630153A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811398212.4
申请日：2018-11-22
申请人： 浙江大学宁波理工学院
IPC分类号： E21D9/10
摘要： 本发明公开了一种大型掘进装备的无人驾驶方法，具体包括：先设置至少四组用以驱动大型掘进装备的刀头向前掘进，且绕着刀头的预设掘进轴线按上下左右位置进行分区布置行走的液压单元；然后以水平左右对称的两组液压单元为检测对象，并预先建立驱动刀头工作的液压推力、液压气缸位置以及大型掘进装备的载荷之间关系的动态数学模型，然后获取控制量的值并施加到控制输入端中，最终获得实时的一个大型掘进装备所需要的挖掘角度值；按照上述方法循环计算下一步控制量，并施加到大型掘进装备中，让大型掘进装备沿着预设掘进轴线轨迹实时行走；直至该大型掘进装备到达预挖掘的终端为止。本发明能够保证整个过程的实际运行轨迹精度高。
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公开(公告)号：CN106703823B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201611044469.0
申请日：2016-11-24
申请人： 浙江大学宁波理工学院
IPC分类号： E21D9/093
摘要： 本发明公开了一种大型掘进装备的姿态纠偏系统，包括至少四组的用以驱动大型掘进装备的刀头向前掘进，且绕着刀头的预设掘进轴线按上下左右位置进行分区均布的液压单元；一个对大型掘进装备的位置和姿态进行实时监测，并判断大型掘进装备的刀头实时位置相对于预设掘进轴线的相对偏差，进而计算出当前上下分区液压单元压力差Δpz以及左右分区液压单元压力差Δpy的自动测量单元；以及，一个通过实时分析地质数据进而计算得到液压单元的当前预置压力值p0的地质探测单元；同时，本发明中还提供了一种姿态纠偏方法。其解决了“大型掘进装备机掘进过程中的姿态及运行轨迹自行纠偏”的技术问题，具备姿态纠偏控制稳定、姿态纠偏调整精度高等优点。
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