专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于模糊PID控制的精确施肥量控制方法-CN202010909220.1有效
  • 郑夫夫;朱嘉宁;虞镕浩;陈佳丽;王俊杭;郭思嘉;丁荥佳;林思微;付明磊 - 浙江工业大学
  • 2020-09-02 - 2022-09-23 - G05D11/13
  • 一种基于模糊PID控制的精确施肥方法,包括以下步骤:步骤一、构建土壤状况综合指标,根据层次分析法,得出不同元素含量的权重;步骤二、确定当前土壤综合指标与理想值之间的误差;步骤三、将输入量模糊化,并得出隶属度值;步骤四、计算每条模糊规则的激活强度并利用连续重心法解模糊;步骤五、得出适宜的肥液体积以及用于稀释肥液的水的体积;步骤六、建立传递函数;步骤七、隔设定时间后测量土壤氮磷钾元素含量以及土壤pH值,计算土壤综合指标并返回,进行下一轮控制,直至综合指标稳定于最适值。本发明能够对液体肥料的用量更精确地进行控制,并智能调节肥液浓度,能够将土壤中的植物生长必需元素含量与土壤pH均控制在适宜范围内。
  • 一种基于模糊pid控制精确施肥方法
  • [发明专利]一种基于强化学习的无超调PID控制器参数整定方法-CN202110359952.2有效
  • 禹鑫燚;王俊杭;朱嘉宁;欧林林;邹超 - 浙江工业大学
  • 2021-04-02 - 2022-05-24 - G05B11/42
  • 本申请涉及一种基于强化学习的无超调PID控制器参数整定方法。本申请通过构造学习智能体,观测当前状态数据输入到动作神经网络得到动作参数,之后再观测下一状态的数据以及奖励。当前状态,动作,转移后状态,奖励值,四个元素组成了状态转移元组,每一次被控对象执行动作时都会进行一次状态转移,并将状态转移元组存入经验池内。智能体抽取一定量的状态转移元组,用于训练动作网络和评价网络。重复训练动作网络和评价网络直到参数收敛,保存参数权重。最终智能体根据当前状态数据输出最优PID参数提供给PID控制器,使得被控对象的状态值在无超调的基础上以较快的速度达到设定值,进而实现对控制器PID参数无超调整定的方面改进。
  • 一种基于强化学习无超调pid控制器参数方法
  • [实用新型]一种基于STM32的土壤肥力计-CN202021948147.0有效
  • 朱嘉宁;王俊杭;徐涛;郑夫夫;王军晓;葛晨栋 - 浙江工业大学
  • 2020-09-08 - 2021-06-18 - G01N33/24
  • 一种基于STM32的土壤肥力计,包括STM32单片机、电源模块、土壤温湿度检测模块、土壤pH检测模块、土壤氮磷钾元素检测模块、土壤电导率检测模块、OLED显示模块、语音播放模块、WIFI模块、蓝牙模块、土壤肥力计外壳和检测探针,电源模块、OLED显示模块、语音播放模块、WIFI模块、蓝牙模块通过通讯总线与STM32单片机连接,STM32单片机通过通讯总线与土壤温湿度检测模块、土壤pH检测模块、土壤氮磷钾元素检测模块、土壤电导率检测模块均与检测探针连接,检测探针伸出土壤肥力计外壳。本实用新型价格较低、操作简便、体型小巧,并且能迅速得到结果。
  • 一种基于stm32土壤肥力
  • [实用新型]一种基于模糊PID控制的精确施肥系统-CN202021809099.7有效
  • 郑夫夫;朱嘉宁;郭思嘉;王俊杭;丁荥佳;虞镕浩;付明磊 - 浙江工业大学
  • 2020-08-26 - 2021-06-18 - A01C23/00
  • 一种基于模糊PID控制的精确施肥系统,包括土壤元素浓度检测模块、土壤pH检测模块、模糊规则控制器、肥液体积PID控制模块、出水体积PID控制模块、肥液电磁阀、出水电磁阀、混合槽和水泵,土壤元素浓度检测模块、土壤pH检测模块均与模糊规则控制器连接,模糊规则控制器同时与肥液体积PID控制模块、出水体积PID控制模块连接,肥液体积PID控制模块与肥液电磁阀的受控端连接,出水体积PID控制模块与出水电磁阀的受控端连接,混合槽内的出水管上设置水泵。本实用新型能够更精确地调控液体肥料的浓度和用量,且能够将土壤中的植物生长的必需元素浓度与土壤pH均控制在适宜范围内。
  • 一种基于模糊pid控制精确施肥系统
  • [实用新型]一种用于水工建筑物前导流排沙装置-CN202021081267.5有效
  • 王俊杭;吴俊丰 - 王俊杭;吴俊丰
  • 2020-06-12 - 2021-02-02 - E02B3/02
  • 本实用新型公开了一种用于水工建筑物前导流排沙装置,包括导流墙、位于导流墙左侧的挡板,所述导流墙的后侧和挡板的后侧贴合有同一个由卷扬机提供升降驱动的升降板,所述挡板靠近导流墙的一侧倾斜开设有两个圆形安装槽,每个圆形安装槽的左侧均设有一个开设在挡板上的电机安装腔室,电机安装腔室的左侧内壁上固定安装有第一抱闸电机。本实用新型不仅可以对挡板上的导叶片进行旋转调节,还可以在竖直方向上对挡板上的导叶片进行角度调节,使得该装置的除去淤沙的能力得到了极大的提高,给工作人员的使用带来了极大的便利。
  • 一种用于水工建筑物导流装置
  • [发明专利]基于模糊神经网络的土壤肥力评估方法-CN202010837696.9在审
  • 郑夫夫;朱嘉宁;葛晨栋;霍天缘;郭思嘉;王俊杭;李德钊 - 浙江工业大学
  • 2020-08-19 - 2020-12-15 - G06Q10/06
  • 本发明公开了基于模糊神经网络的土壤肥力评估方法。现有方法测量步骤多、效率低、成本高。本发明方法首先构建土壤肥力评价指标体系,对数据进行预处理,设定语言变量矩阵,确定输出量作为TS模糊神经网络第一次学习的初值,将输入向量代入每一条模糊规则,计算每个规则对应的适应度,得到对应于输入向量的加权平均输出,利用迭代优化的方法确定参数,并对输出误差添加矫正回路,达到矫正回路学习次数上限后,输出经过神经网络学习后的最终肥力评估值以及最终误差。本发明方法将误差用矫正回路进行学习,使得肥力评估精度比一般的TS模糊神经网络更高。本发明方法所需土壤参数测量指标较少,具有较高的肥力评估精确度。
  • 基于模糊神经网络土壤肥力评估方法

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