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[发明专利]一种变循环发动机机载实时模型的部件级无迭代构建方法-CN202010374999.1在审
发明人：鲁峰;李志虎;黄金泉;周文祥;尉询楷 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-05-07 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种变循环发动机机载实时模型的部件级无迭代构建方法，利用现有的变循环发动机非线性部件级动态通用模型，结合航空发动机LPV模型的建模思想，提出变循环发动机机载实时模型的部件级无迭代构建方法。原有的变循环发动机非线性部件级通用模型通过一组非线性共同工作方程将各个部件连接到一起，通过迭代求解非线性共同工作方程组获得各部件的特性参数，这种迭代求解非线性方程组的过程在模型运行过程的耗时很长，变循环发动机部件级无迭代的方法将这种迭代求解非线性方程组的过程用由LPV模型代替，可以在精度损失较低的情况下显著降低变循环发动机模型耗时，提高变循环发动机模型的实时性。
一种循环发动机机载实时模型部件级无迭代构建方法

[发明专利]一种基于PN序列的可见光通信系统非线性模型判别方法、装置及电子设备-CN202210984329.0在审
发明人：凌昕彤;张旭忠;孙瑨;梁霄;王家恒;高西奇 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PN序列的可见光通信系统非线性模型判别方法、装置及电子设备，包括：针对哈默斯坦和维纳模型，利用多级PN序列可以快速地获得模型参数的有效估计。在实际可见光通信系统中分别对这两种模型进行训练、评估以及验证，比较两种模型最小的系统非线性拟合误差，根据训练比较结果与评估比较结果的一致性判断模型类别判别方法的有效性，依据评估结果的比较判断模型的非线性类型本发明所提出的可见光通信系统非线性模型类型判别方法对于深层探究可见光通信系统的非线性机理以及相关技术的研究具有深远意义，为可见光通信的非线性失真补偿和预失真等技术的研究提供了模型假设依据，具有很高的应用价值
一种基于 pn 序列可见光通信系统非线性模型判别方法装置电子设备

[发明专利]一种考虑分时段的非线性光伏出力预测方法-CN201611063594.6有效
发明人：别朝红;刘诗雨;汪宁渤;陈铉;谢海鹏;丁坤;路亮;李津;周识远;邵冲;陟晶 -专利权人：西安交通大学;甘肃省电力公司风电技术中心;国网甘肃省电力公司
申请日： 2016-11-28 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种考虑分时段的非线性光伏出力预测方法，该方法由建立分段模型和非线性时间序列模型对太阳辐射强度预测，以及建立光伏发电功率模型两部分组成；首先由最大后验概率推导得分段模型，该分段模型以工程实际经验作为辐射强度先验信息，同时考虑辐射强度序列本身的分布特性对非平稳时间序列进行分段；分段后的每一段序列都是平稳序列，解决了非线性SIAVAR单指标可加向量自回归模型要求序列必须平稳的假设；然后，分别对每一段序列应用非线性SIAVAR模型进行模拟；非线性模拟对非线性模型中非参函数全局逼近，并用Backfitting回溯法进行半参数估计，完成辐射强度时间序列拟合；根据光伏发电出力与太阳辐射强度之间的关系，建立光伏出力模型，得到光伏出力预测时间序列
一种考虑时段非线性出力预测方法

[发明专利]一种悬架耦合非线性商用车的平顺性建模分析方法及系统-CN202010242626.9在审
发明人：何水龙;陈科任;许恩永;王方圆;王衍学;蒋占四 -专利权人：桂林电子科技大学;东风柳州汽车有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种悬架耦合非线性商用车的平顺性建模分析方法及系统，包括，分别提取板簧非线性动力学数据和减振器非线性动力学数据；将提取的两种非线性动力学数据进行拟合，利用非线性动力学关系数学表达，构建非线性动力学数学模型；利用实车结构建立目标商用车振动模型，并构建平顺性仿真路面；将非线性动力学数学模型替换目标商用车振动模型，连接平顺性仿真路面，建立悬架耦合非线性的商用车平顺性模型；对商用车平顺性模型进行平顺性仿真计算获得频率加权均方根值
一种悬架耦合非线性商用平顺建模分析方法系统

[发明专利]集成超限学习机和Hammerstein-Wiener的复杂非线性系统建模方法-CN201910537272.8在审
发明人：徐康康;杨海东;印四华;朱成就 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供的集成超限学习机和Hammerstein‑Wiener的复杂非线性系统建模方法，包括：利用两个独立的超限学习机ELM网络，即单隐层前馈网络逼近Hammerstein‑Wiener模型的静态非线性单元，对静态非线性单元进行参数表示；利用lipschitz商准则对基于ELM的Hammerstein‑Wiener模型的线性子系统结构进行估计，确定模型阶数；构建ELM算法，计算线性子系统结构和非线性子系统的参数，完成参数识别；构建模型并对模型泛化性能进行评估，得到模型的泛化界。本发明提供的一种集成超限学习机和Hammerstein‑Wiener的复杂非线性系统建模方法，通过构建ELM算法，具有较快的学习速度和较小的计算复杂度，且计算效率高；该方法涉及的算法数学描述简单，用最小二乘解识别未知参数，能较快地逼近工业过程的非线性问题。
学习机超限复杂非线性系统构建建模算法非线性单元线性子系统逼近非线性子系统非线性问题计算复杂度最小二乘解参数表示参数识别泛化性能工业过程计算效率模型阶数前馈网络数学描述未知参数单隐层评估网络学习

[发明专利]存储器、吸收塔液位非线性控制方法、装置和设备-CN201911040810.9在审
发明人：贠莹;高峰;刘伟;金平;王海波;戴金玲 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司大连石油化工研究院
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了存储器、吸收塔液位非线性控制方法、装置和设备，其中所述非线性预测控制方法包括：预设非线性预测控制器的设定值；通过模型辨识构建非线性控制系统的对象模型组；生成所述对象模型组的动态方程，并根据所述动态方程计算所述对象模型组的扰动特性；分别获取所述非线性控制系统当前时刻的实际输出测量值和状态估计值；通过扩展卡尔曼滤波器计算出非线性控制系统下一时刻的最优状态估计值；将所述对象模型组的动态方程的最优状态估计值代入所述非线性控制系统的非线性预测控制算法得到最优解；所述最优解用于所述对象模型组的输入。
存储器吸收塔非线性控制方法装置设备

[发明专利]一种模型训练方法-CN202111628710.5在审
发明人：王中风;邵海阔;鲁金铭;魏敬和 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供一种模型训练方法，包括定义一个新的量化线性层；将量化线性层的多维输入张量中全部元素量化为PINT格式，对量化线性层的待计算张量中全部元素量化为PINT数据格式，将量化后的多维输入张量和待计算张量进行矩阵乘计算得到定点结果；将定点结果反量化为浮点数并传播到后续网络层；将模型中原有的线性层替换为量化线性层，以及基于浮点数和PINT数据格式对模型进行训练。本申请开发了一种基于PINT数据格式的量化线性层，将低比特、高表示能力的PINT数据格式应用到模型训练，用量化线性层替换模型中使用到的线性层，使得在训练出的模型准确度变化很小的情况下有效的降低了数据计算和存储等方面的需求
一种模型训练方法

[发明专利]用于脉冲场源非线性失真的补偿方法、补偿器及系统-CN202211678223.4在审
发明人：彭博;胡欣;何巍;齐万泉;孙豹 -专利权人：北京无线电计量测试研究所
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04B1/12 文献下载
摘要：本发明属于通信技术领域，具体公开了一种用于脉冲场源非线性失真的补偿方法、补偿器及系统。该补偿方法包括：构建用于模拟数字接收机非线性失真的Volterra级数模型，并将数字接收机接收到的待补偿信号载入Volterra级数模型获得失真信号，其中，失真信号携带有非线性失真量，构建用于表征非线性失真量的补偿模型；利用补偿模型消除失真信号中的非线性失真量，获得补偿输出；基于补偿输出，采用最小二乘法更新补偿模型的补偿核向量，以利用补偿核向量更新后的补偿模型实时消除失真信号中的非线性失真量。本发明解决了针对脉冲场源非线性失真的问题，不能在不添加额外模数转换器ADC的情况下，直接对接收机非线性进行补偿的难题。
用于脉冲非线性失真补偿方法系统

[发明专利]基于全局滑模控制的亚临界火电机组协调控制方法-CN201610671321.3有效
发明人：田震;袁景淇;徐亮;张翔;孔磊;王润杉;王景成 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2016-08-15 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于全局滑模控制的亚临界火电机组协调控制方法，包括：选择适用于变工况运行的亚临界锅炉‑汽机系统非线性控制模型，根据实际机组DCS历史运行数据辨识出模型参数，锅炉‑汽机系统是指亚临界锅炉‑汽机系统非线性模型；采用精确反馈线性化方法，对上述非线性系统实现解耦和全局线性化，通过输入变换得到锅炉‑汽机系统的拟线性模型；针对拟线性模型构造时变的二阶滑模函数并设计全局滑模控制律；针对拟线性模型设计增广观测器，估计出外部干扰并在控制器中加入干扰补偿
基于全局控制临界火电机组协调方法

[发明专利]一种软组织手术机器人的控制方法、装置及设备-CN201910376134.6有效
发明人：刘岱远;郭靖;蒋小兵 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-05-07 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： A61B34/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种软组织手术机器人的控制方法，获取手术机器人的末端探针与软组织之间的实际接触力和位移，将实际接触力和位移分别输入线性力学模型和非线性力学模型，得到线性输出力和非线性输出力，进而确定线性输出力和非线性输出力中与预期接触力差值较小的输出力可见，该方法设计了线性模型和非线性模型，模型结构简单，计算速度较快，此外该方法通过对两个模型的输出进行比较，择优输出，一定程度上满足了准确性的需求。
一种软组织手术机器人控制方法装置设备

[发明专利]一种精度可控的空间数据非线性脱密方法-CN202110374692.6有效
发明人：徐建新;张磊;李宗桦 -专利权人：江苏省测绘资料档案馆
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种精度可控的空间数据非线性脱密方法，包括如下步骤：S1.建立非线性函数扰动模型，所述非线性函数扰动模型用于作为坐标偏移的扰动量；S2.根据非线性函数扰动模型，针对精度要求输入函数参数并建立非线性函数脱密模型；S3.采用非线性函数脱密模型对矢量数据进行坐标转换后，输出矢量数据的脱密数据；S4.采用非线性函数脱密模型对栅格数据选取的控制点进行坐标转换，拟合重采样后输出栅格数据的脱密数据。本发明通过修改非线性函数参数，控制脱密后的空间数据满足精度要求，很好的解决了空间数据保密性和共享性问题，在维护数据拓扑关系不变前提下，有效降低数据密级，从而极大地发挥空间数据共享价值。
一种精度可控空间数据非线性方法

[发明专利]一种谐波雷达非线性目标散射截面积计算方法-CN202211042513.X在审
发明人：雷红文;吴涛;彭文灿;李财品;李东涛;李渝 -专利权人：西安空间无线电技术研究所
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种谐波雷达非线性目标散射截面积计算方法，包括以下步骤：建立非线性目标谐波散射面电流元模型；获取谐波雷达入射电磁波参数和待求非线性目标参数；利用待求非线性目标参数和入射电磁波参数，结合非线性目标谐波散射面电流元模型计算待求非线性目标表面激发三次谐波散射的感应电流密度；采用面元法建立待求非线性目标表面模型，使用三角形面元对待求非线性目标表面进行网格划分，采用数值方法对各三角形面元进行积分，计算待求非线性目标的三次谐波散射电场强度；计算非线性目标谐波散射面积。本发明通过考虑微观非线性伏安特性建立非线性目标散射面电流元模型，为谐波雷达非线性目标散射特性计算提供了一种有效方法。
一种谐波雷达非线性目标散射截面计算方法

[发明专利]一种面向弱非线性动态行为的转子系统轴承参数确定方法-CN202010135601.9有效
发明人：蒋勉;刘双奇;何宽芳;王宇华;李学军 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向弱非线性动态行为的转子系统轴承参数确定方法，即选择需要确定的参数及其范围；根据需要确定各参数大小间隔，对各参数区间进行离散；从各区间中选取参数值组，建立包含确定参数值的转子系统非线性动态模型；对步骤3非线性模型的非线性项进行泰勒展开获得线性近似动态模型；根据非线性和线性动态模型进行数值求解计算非线性度量值；根据遍历所有参数值计算得到非线性度集合，并选择集合中的最小值；根据得到的最小值评估系统动态行为非线性程度的强弱本发明利用非线性度构建面向弱非线性动态行为的转子系统轴承参数确定方法，使得可以采用线性框架下的方法对转子系统进行状态识别与故障诊断。
一种面向非线性动态行为转子系统轴承参数确定方法

[发明专利]一种回声消除方法及装置-CN201911330149.5有效
发明人：陈孝良;冯大航;常乐 -专利权人：北京声智科技有限公司
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本申请提供一种回声消除方法及装置，通过深度学习模型拟合得到特定结构的电子设备的非线性函数，获取到参考信号后，将参考信号输入深度学习模型中，基于深度学习模型拟合得到的非线性函数对参考信号进行非线性变换，得到非线性变换后的音频信号，再对非线性变换后的信号进行回声消除，不仅实现了线性回声消除还实现了非线性回声消除，有效地完成了回声消除。而且相较于基于人为引入的非线性函数对待消除回声信号进行非线性变换，本申请基于深度学习模型拟合得到特定结构电子设备的非线性函数，并基于拟合得到的非线性函数对待消除回声信号进行非线性变换，对非线性变换后的信号进行回声消除
一种回声消除方法装置

[发明专利]存储器、加热炉出口温度控制方法、装置和设备-CN201911040806.2在审
发明人：高峰;贠莹;金平;刘伟;韩天竹 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司大连石油化工研究院
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了存储器、加热炉出口温度控制方法、装置和设备，其中所述非线性预测控制方法包括：预设非线性预测控制器的设定值；通过模型辨识构建非线性控制系统的对象模型组；生成所述对象模型组的动态方程，并根据所述动态方程计算所述对象模型组的扰动特性；分别获取所述非线性控制系统当前时刻的实际输出测量值和状态估计值；通过扩展卡尔曼滤波器计算出非线性控制系统下一时刻的最优状态估计值；将所述对象模型组的动态方程的最优状态估计值代入所述非线性控制系统的非线性预测控制算法得到最优解；所述最优解用于所述对象模型组的输入。
存储器加热炉出口温度控制方法装置设备