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本发明涉及基于无模型强化学习的内燃机起动控制策略、控制系统及汽车，首先建立了内燃机起动系统框图，然后设计基于嵌入辅助轨迹的算法并应用，基于此设计了带有自适应控制器的内燃机起动系统结构，进一步更新设计了基于辅助轨迹的嵌入式神经网络算法并应用，最后给出了速度模块的方框图。本发明开发出一种不引入探测噪声的完全无模型算法，并且在内燃机起动系统的框架内保证了收敛性和稳定性，大大提高了系统的性能，改进了传统的无模型算法，并将其与强化学习算法结合起来，利用现代控制理论设计了一种具有最优自适应控制的系统，其更好地解决了内燃机起动问题。
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本发明公开了一种热对流式电化学倾角传感器，包括：倾角测量模块，用于测量传感器的倾角信号；所述倾角信号包含有角速度噪声；角速度测量模块，与所述倾角测量模块背对设置，用于测量传感器的角速度噪声信号；信号处理电路，分别与所述倾角测量模块和所述角速度测量模块连接，用于对所述倾角信号和所述角速度噪声信号进行差分放大及滤波处理，得到动态倾角信号，所述动态倾角信号不包含角速度噪声。本发明结合了静态倾角传感器与速率陀螺仪的特点，实现了倾角传感器的静态测量和动态测量的互补。
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本发明提供了一种毛细管电泳电化学发光检测联用分离检测手性三甲丙咪嗪的方法,分析条件为:检测电位1V～1.4V,进样时间2s～8s,进样高压10kV～20kV,分离高压13kV～20kV,光电倍增管电压为700V～900V;检测池溶液为三联吡啶钌,NaH2PO4-Na2HPO4缓冲溶液;分离溶液为β-CD溶液,HP-β-CD溶液,Tris缓冲溶液,体积百分比浓度为20%～30%的乙腈溶液。本发明对三甲丙咪嗪的分离检测方法成本低、操作简单、分离能力强,检测灵敏度高,重现性好。
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本发明的水样中芳香胺化合物的检测方法属于分析化学的技术领域。所述的芳香胺化合物,是对氯苯胺、1-萘胺和4-氨基联苯;检测方法有萃取和检测两个过程,以离子液体[C6MIM][PF6]或[C4MIM][PF6]做萃取剂,采用涡流振荡辅助离子液体微萃取,采用超快速液相色谱仪进行检测,使用曲线回归方程得到检测结果。本发明的检测方法灵敏度高,检出限低,精密度好;使用绿色试剂做萃取剂,避免了有机试剂的使用,减少了环境污染;具有快速、稳定等特点,大大缩短了样品检测的时间;能应用于检测各种水样中的芳香胺化合物,对于保护环境和人类的健康具有一定的社会意义。
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本发明公开了一种EB病毒衣壳抗原IgG抗体检测试剂盒，包括：EB病毒衣壳抗原包被的磁微粒试剂、化学发光标记物标记的抗人IgG抗体试剂和中间相试剂。本发明的试剂盒基于化学发光免疫分析法，能够以全自动化学发光免疫分析仪为检测工具，与化学发光免疫检测仪器组成封闭系统，完成对血清中EB病毒衣壳抗原IgG抗体的检测。试剂、样本的添加及检测任务均由仪器自动完成，降低了人为操作的误差，提高了整个系统的灵敏度与准确度，缩短了临床检测所需的时间，具有灵敏度高、准确定量、操作简单、检测时间短等优点。此外，本发明的试剂中添加的胆碱和酶抑制剂大大提高了试剂的抗干扰性及稳定性，特别是有自身免疫疾病或其他并发症患者的检测。
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本实用新型属于现场电化学—顺磁流动式电解池。本实用新型是用玻璃电解槽,氟塑料中间转换套和石英样品管并配有工作电极铂、银/氯化银参比电极和辅助电极铂丝构成的流动式电解池,由于三电极设置尽量合理地考虑了电化学和顺磁测量对电解池的不同要求,更好地适合了不同体系电解—顺磁的需要,转换头可以根据需要换接不同的电解池和石英管,以达到适应不同体系的电解—顺磁测量需要,可以组成系列电解池使实验结果准确。
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本发明公开了一种基于路径规划的深度强化学习智能车行为决策方法，属于智能车自动驾驶技术领域，所述一种基于路径规划的深度强化学习智能车行为决策方法包括将任务建模为马尔科夫决策过程，搭建深度强化学习算法，智能体输入设计，智能体输出设计，搭建训练网络结构，对任务环境进行路径规划，改进奖励函数，以及训练和测试智能体模型，具有处理复杂决策、简化仿真场景到实际应用的过程、解决了训练速度慢和难以收敛的问题以及提高智能体模型的实际泛化能力的优点。
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本实用新型公开了一种用于制备纳米材料的多功能化学反应容器，属于化学实验装置技术领域，包括釜体、密封盖、安装槽、窗口、石英皿、排液管路、微透镜阵列板。所述的密封盖位于釜体上，在密封盖上开有两个通孔，两个通孔上分别插入第一带有通孔的密封胶塞及第二带有通孔的密封胶塞，密封盖的中心设置有安装槽，用于安装机械搅拌器；所述釜体的侧壁上设置有一个凹入釜体内部的窗口；釜体的侧壁上粘接一个石英皿；釜体的侧壁上设置有微透镜阵列板；釜体的侧壁下方还设置有排液管路。通过对化学反应容器的多功能设计，实现了在化学制备反应过程中加入多个控制和监测装置，从而为实现对产物的尺寸和形貌的可控制备创立了实验条件。
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一种用于电梯提升和牵引的化学纤维复合带，其主要结构包括一根或者多根化学纤维绳或带以及其外表包覆的有机包覆层,包覆层表面还有一层均匀分布的耐磨光感涂层。它的形态为带状、月牙状、梯形状、凸形状或者椭圆形状。这种化学纤维复合带主要用于电梯中轿厢的提升和牵引作用，同时还具有辅助监测电梯轿厢意外滑移、超速、异常振动等的功能。该复合带通过光感涂层传递给光电传感器或者其它类似传感器信号，可以实时的监控电梯的状态，是否有意外的滑移、异常的振动、加速超限以及冲顶等。本发明同时还解决了常规电梯的牵引缆绳自重过大、为应对受力过大而增加缆绳的直径。本发明起到了降低成本、提高转速、结构紧凑的效果，减少机房空间的目的。
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一种基于强化学习的电热负荷消纳新能源方法，属于综合能源系统运行技术领域，本发明基于强化学习的马尔科夫决策过程，区别于传统的模型预测控制方法，无需新能源波动性的日前调度精确预测数据，而是根据历史数据在实时市场下做出最优决策，调整当前电热负荷功率以获得长期运行收益的最大化；无需对电热转换设备进行精细建模，在实时市场中仅根据当前的电价和负荷水平给出目前状态的最优制热策略，能够提高新能源的消纳水平并实现市场各主体收益最大化。
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本发明属于电化学扩散式气体传感器的设计。本发明首先将三根接线柱窜过下壳体,再将三根铂导线通过点焊机,焊接在三根接线柱上,上面覆盖防水膜,防水膜上覆盖O型密封圈,O型密封圈上吸湿材料,再将导线通过下壳体内壁的电极引线通过直口,链接到上壳体,通过超声波热焊机,将两壳体连接,之后,依次将工作电极,对电极,参考电极复合电极叠加一起,加上压盖,通过超声波热焊机,将压盖封上,再加防尘阻气膜加封盖。完成组装。本发明的设计解决了传感器外观工艺粗糙,同时提高传感器的响应时间,提高传感器的测量精度。
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本发明公开了一种基于深度强化学习的自动驾驶智能车轨迹跟踪控制策略，针对智能车自动驾驶任务，根据深度确定性策略梯度(DDPG)算法中的“动作‑评论家”结构，采用“双动作”网络分别输出方向盘转角命令和车速命令，并设计“主评论家”网络用以指导“双动作”网络的更新过程，具体包括：将自动驾驶任务描述为马尔可夫决策过程:＜st,at,Rt,st+1＞；采用行为克隆算法对改进DDPG算法中的“双动作”网络进行初始化；对深度强化学习DDPG算法中的“评论家”网络进行预训练；设计包含多种驾驶场景的训练道路进行强化学习在线训练；设置新的道路对训练好的深度强化学习(DRL)模型进行测试。本发明通过模仿人学车过程设计控制策略，实现了智能车在简单道路环境下的自动驾驶。
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本发明涉及一种硝铵炸药快速准确检测方法，属于分析化学技术领域。该方法包括制备离子液体储备液、制备标准NH4+和NO3-储备液、制备离子液体毛细管电泳缓冲溶液、毛细管预处理、标准浓度曲线测量和爆炸残余物分析六大步骤。本发明所提供的方法采用新型的绿色溶剂——离子液体，同时作为电泳缓冲溶液和间接紫外检测背景电解质，避免了一般方法需采用多种试剂，操作复杂且对环境造成污染的缺点；其次，本方法能够同时分离和检测硝铵炸药爆炸残余物的主要成分，NH4+和NO3-离子，对硝铵炸药的检测具有针对性；同时，结合高效毛细管电泳-紫外检测技术，分析准确，检测灵敏度高，重现性好，试剂用量少，且分析快速，易于推广应用。
本发明涉及一种不饱和叶绿素的电化学聚合薄膜及其在超级电容器上的应用。本发明的不饱和叶绿素的电化学聚合薄膜，是将叶绿素溶解到二氯甲烷四丁基六氟磷酸铵的电解液中，在电化学工作站的协助下使用动电位方法，利用叶绿素C3位置的不饱和双键、三键进行电化学聚合到导电玻璃上。将得到的聚合叶绿素薄膜放入三电极体系进行电化学测试，发现其具有极好的储能性能。本发明首次合成了聚合叶绿素薄膜，将其作为超级电容器电极材料，绿色环保，可持续性强，材料来源广泛，同时具有极高的比电容，合成工艺简单易行，设备要求低，有良好的应用前景。
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本发明属于一种多电极电化学气体传感器的制备方法,该传感器采用两片工作电极、两片辅助电极及一片参比电极组成,其中两片工作电极分别采用铂空气电极和金空气电极,参比和辅助电极均采用铂空气电极,传感器的组装,电极采用叠层放置呈三明治式结构,由上至下分别是金、铂一体工作电极,参比电极、两片辅助电极。传感器测试一氧化碳与硫化氢混合气体时,在铂工作电极上是两种混合气体的总响应信号,而金工作电极上是硫化氢气体的响应信号,这样通过差值计算,就可以在该传感器上同步得到两种气体的响应信号,不但简化了测试方法,还大大降低了实际应用成本。
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本发明涉及一种二氧化碳电化学还原催化剂及其制备方法。二氧化碳电化学还原催化剂为“金字塔”状钯纳米粒子，所述的“金字塔”状钯纳米粒子，其合成原料包括氯化钯、7～10mL的乳酸四甲基胍离子液体、抗坏血酸、聚乙烯吡咯烷酮、温度范围保持在80～130摄氏度范围内。应用于二氧化碳电化学还原。采用透射电子显微镜，测定循环伏安曲线等方法对样品进行了表征。本发明显著提高了催化剂的比表面积和导电能力，增大了催化剂对二氧化碳电化学还原的催化活性，有效抑制析氢反应，增强了产物甲酸的选择性。
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一种基于强化学习自适应比例积分微分配电静止同步补偿器控制方法,首先根据瞬时功率平衡式推导出在D-Q坐标系中电流—电压的转换公式,在控制实现的过程中,将电压给定值与实际测量值的误差和直流侧电容电压指令值与实际测量值的误差分别通过强化学习自适应PID控制算法调节后得到有功指令信号和无功指令信号,在经数学模型中的电压与电流的关系变换后,得到电压信号,在经坐标变换后得到所需的电压调制信号。其中系统采用强化学习自适应PID控制算法避免了传统PID控制中等效参数发生变动时,控制器性能不稳定的情况,很好的实现了控制器的自适应能力,提高了控制的精确度。
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本发明涉及一种提高光电化学分解水光阴极铜锌锡硫薄膜质量的方法，属于光电化学分解水光阴极材料制备技术领域。溶液旋涂法制备铜锌锡硫预制膜；在预制膜上表面插入掺氟的富锡修饰层；快速退火炉中高温硫化处理，调控升降温中吹扫氮气气流量；对硫化后铜锌锡硫薄膜进行CdS及Pt助催化剂修饰，制备光电化学分解水光阴极，测试其光电化学分解水性能。本发明获得无孔、大晶粒垂直贯穿、且附着牢固的高质量铜锌锡硫薄膜材料，可有效抑制硫化亚铜、硫化锌、过量硫单质等杂相在薄膜表面的吸附，避免常用的溶剂刻蚀去杂质处理方法对薄膜的伤害，将此薄膜应用到光电化学分解水体系，其光电化学分解水能力得到显著提升。
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本发明的鉴别高速生长的化学气相沉积金刚石单晶的方法属金刚石材料技术领域。通过以甲烷、氢气、氮气为反应气体获得的CVD金刚石单晶的生长表面及沿生长方向侧面不同位置的光致荧光光谱的测试,光谱强度规律变化的金刚石单晶是掺氮高速化学气相沉积金刚石单晶。进而根据和氮含量相关的光致荧光峰的强度的规律变化,区分CVD金刚石单晶和其他金刚石单晶。本发明的方法简单、适用、快速;不对所生长的CVD单晶金刚石造成破坏。
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本发明涉及一种在黄金找矿、黄金生产和海水分析中应用化学发光法快速定量分析痕量及超痕量金的装置及其方法。在透明材料上设有凹槽,侧面设有所测样品流入口和流出口,凹槽上覆盖离子交换膜和压盖,将装置置于光电倍增管的暗箱中,利用离子交换膜对于金的吸附作用使金得到分离和富集,该装置既是痕量金分离富集装置又是化学发光测定光源。经试验,本发明与泡沫塑料或阴离子交换树脂相比,具有流道简单、易于清洗的特点,阴离子交换膜表面上金产生的化学发光,光路无阻挡,发光效率高,检出限低,操作简单、化学试剂用量少、灵敏度高、分析速度快,装置简单、造价低廉,所使用的阴离子交换膜可重复使用上百次,极大地降低了测试成本低。
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本发明提供了一种化学式为2SrOCeO2的蓝白色磷光体的应用，其 作测量温度材料。该蓝白色磷光体在254nm或365nm波长的激发光 源激发下发射出明亮的蓝白色荧光，主发射波长位于484nm附近。 该磷光材料的发光相对强度随温度的升高而降低，将该材料用PVA或 PVB喷涂到发热物体的监控部位时，可根据发光亮度随温度的响应关 系实现物体表面温度或局部温度的测量，测量温度范围为：室温～160 ℃。
本发明属于自动驾驶技术领域，具体为基于深度强化学习的自动驾驶车辆交叉口无冲突合作方法，包括步骤1：交叉口问题马尔可夫建模，综合考虑安全约束马尔可夫决策(constrained Markov decision process,CMDP)与马尔可夫博弈(Markov Game,MG)理论，将道路交叉口环境转化为为符合强化学习算法要求的模型；步骤2：单策略网络与双价值网络更新过程设计，设计单策略‑双评论家(Actor‑Critic1‑Critic2)网络架构；步骤3：马尔可夫形式数据搜集；步骤4：强化学习训练，训练单策略‑双评论家(Actor‑Critic1‑Critic2)神经网络；步骤5：强化学习测试，在仿真器Carla中实际测试该强化学习算法的性能，能够针对时变的交通网络拓扑结构输出符合预期的车辆通行策略，在安全、舒适与效率方面均能够获得良好性能。
本申请提供一种基于多Agent环境的深度强化学习算法、设备和存储介质，涉及深度强化学习算法技术领域；通过步骤S101、利用Agent中的目标网络，基于初始状态信息和动作信息，确定时间差分；步骤S102、根据预设的遮盖率，对初始状态信息进行随机遮盖，得到目标状态信息，利用Agent中的预测网络，以及时间差分，确定误差值；步骤S103：基于误差值，以及自适应修改参数，对Agent中的预测网络和目标网络各自对应的加权值进行更新；步骤S104：重复步骤S102和步骤S103预设次数，确定目标加权值，从而确定目标深度强化学习模型。具有保证了样本学习效率，并通过自适应修改参数对深度强化学习模型中的Agent进行迭代更新，以提高收敛速度的效果。
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本实用新型涉及一种化学品仓库危险监控系统，该系统布置在化学品仓库内的监测终端节点实时采集监测区域内的环境监测数据并通过无线传感器网络发送给布置在化学品仓库外的协调器；协调器通过串口将环境监测数据通过串口数据线发送到网关模块；网关模块将帧格式转换和协议转换后的环境监测数据通过WiFi或4G网络实时传送到服务器进行存储；同时，网关模块将接收到的环境监测数据通过无线传输方式发送给自动控制器，自动控制器将报警信息或安全信息发回到网关模块，网关模块将环境监测数据、报警信息或安全信息显示在显示屏上。本实用新型能够及时解决出现火情、气体泄漏、温湿度不合适等问题。
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本实用新型属于精细化学反应控制技术领域，具体涉及一种化学反应室恒温控制装置，包括化学制备反应室、第一温度探测器、第二温度探测器、半导体制冷器、加热器、第一风扇、第二风扇、第三风扇、第四风扇、计算机、驱动电源、模/数转换器、供电线路和数据采集与传输线路，是一种可以稳定控制化学反应环境温度的技术，该技术的核心是：利用计算机(包括微处理器)、传感、通讯和自动控制技术，通过在不同的位置设置温度探测器、加热器、制冷器、风扇部件，实现对化学反应室内部温度的控制和调节，实现化学材料制备过程中环境温度均匀和一致，具有恒温控制功能。
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本发明公开了一种识别激光辐射后单层TMDs中物理和化学吸附方法；将单层TMDs在常压和真空环境下分别进行光致发光强度测量得PLA0和PLB0；再对其进行激光辐照后在真空环境下测试获取PLB1；随后，利用环境空气回填至常压后测试获取PLA1；分别将PLA0和PLA1，PLB0和PLB1进行归一化，分别做差获得常压/真空时的ΔPL1和ΔPL2；在光致发光过程中，物理吸附比例＝(ΔPL1‑ΔPL2)/ΔPL1，化学吸附比例＝1‑物理吸附比例。本发明识别了化学吸附和物理吸附分别对荧光强度做出贡献的组份并且通过计算判断了二者在激光辐照增强单层TMDs光致发光过程中谁做出了更主要的贡献，该研究还揭示了化学和物理吸附在增强单层TMDs光致发光强度中的协同效应。
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一种用于开发强化学习系统的框架及方法,其特征在于它是由与外部环境交互的学习者接口、表示环境状态的状态接口、系统通过执行部件执行动作的动作接口、基本的测试环境等部分组成框架,然后利用框架开发强化学习系统,其中学习者接口通过状态接口获取环境状态,经过学习更新内部状态并做出决策,调用动作接口作用于环境,同时提供了本研究组提出的新的基于量子理论的多机器人强化学习算法实现作为实例演示。开发人员只需要按照一定步骤实现相应的接口即可完成机器人或其他智能装置学习模块的开发。本发明可移植性高,可以在众多平台运行,可与其他机器人系统框架结合使用,大大降低了学习算法编写的复杂度,方法简单。
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本发明提供了一种用于水质在线监测的检测装置，包括：进样装置；进样口与所述进样装置的出样口相连的微生物固定装置，所述微生物固定装置为微生物膜反应器，所述微生物膜反应器包括容器和设置于所述容器中的微生物膜；所述微生物膜包括微生物载体和附着于所述微生物载体上的微生物；所述微生物膜反应器置于恒温装置中；进样口与所述微生物膜反应器的出样口相连的电化学检测装置，所述电化学检测装置包括：检测池；设置于所述检测池中的电极系统；与所述电极系统相连的电化学工作站；和控制所述电化学工作站的程序控制装置。本发明还提供了一种水质在线监测方法。以本发明提供的在线监测装置在对水样的生化需氧量和毒性进行检测时，结果较为准确。
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本发明涉及一种电化学流体陀螺仪。该陀螺仪包括：电解液流道、流体驱动模块、电化学换能器和信号处理模块；电解液流道内充满可逆氧化还原反应的电解液；流体驱动模块用于采用电机或磁流体驱动方式驱动电解液流道内的电解液以y轴为旋转轴匀速圆周转动；电化学换能器固定于电解液流道内；电化学换能器用于测量电解液流道内电解液沿x轴方向运动产生的电流数据；电化学流体陀螺仪随被测物体圆周转动时，电解液流道内电解液产生相对电解液流道沿x轴方向的运动；信号处理模块的输入端与电化学换能器的输出端连接，信号处理模块用于根据电化学换能器测量的电流数据计算被测物体圆周转动的角速率。本发明的陀螺仪性能显著优于现有技术的流体陀螺仪。
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