本发明公开了一种基于改进Adam优化算法的反应釜连续搅拌过程的辨识方法，属于化学工程系统辨识技术领域。其技术方案为：一种基于改进Adam优化算法的反应釜连续搅拌过程辨识方法，包括以下步骤：步骤1)建立反应釜连续搅拌过程的输入非线性Hammerstein‑CARMA模型；步骤2)构建改进Adam优化算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的改进Adam优化算法是一种改进梯度优化算法，它相比较传统的梯度优化算法等有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好地适用于对反应釜连续搅拌过程的建模和参数辨识，具有一定的工程实际应用价值。

本发明提供了一种基于樽海鞘算法的单集气管压力控制模型辨识方法，属于集气管压力控制系统辨识技术领域。在模型上，解决了常用的整数阶模型不够精确，导致辨识精度不够高的技术问题；在辨识方法上，解决了梯度迭代法收敛速度较慢，会使辨识结果陷入局部最优，选择迭代步长时需要考虑辨识结果发散的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)构建单集气管阀位和压力的分数阶CARMA模型；步骤2)构建樽海鞘算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明的樽海鞘算法的单集气管压力控制模型辨识方法进行的参数辨识结果中，可以看出，该方法的辨识精度高，输出的参数估计误差小；同时，也说明本辨识方法对于单集气管压力控制模型具有较好的适用性。

本发明提供了一种基于改进樽海鞘算法的回转窑烧成带温度模型辨识方法，属于回转窑烧成带温度控制系统辨识技术领域。解决了整数阶模型不够精确，以及基本樽海鞘算法精度不够高、收敛速度较慢的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)构建回转窑烧成带温度的分数阶CARMA模型；步骤2)构建改进樽海鞘算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明的改进樽海鞘算法的回转窑烧成带温度模型辨识方法的辨识精度高，输出的参数估计误差小；同时，也说明了该辨识方法对于回转窑烧成带温度模型具有较好的适用性。

本发明提供了一种基于遗忘增广随机梯度算法的分数阶水箱辨识方法，属于供水系统辨识技术领域，解决了随机梯度算法收敛速度慢且辨识精度不高的问题。其技术方案为：一种基于遗忘增广随机梯度算法的分数阶水箱辨识方法，其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立分数阶水箱系统Wiener非线性模型；步骤2)构建遗忘增广随机梯度算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的遗忘增广随机梯度算法有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好的适用于对分数阶水箱系统的建模和参数辨识。

本发明提供了一种基于时滞卷积神经网络的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池技术领域。解决了不能够将时滞与卷积神经网络直接结合的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)测取SOC从1到0的锂离子电池的端电压、电流和温度；步骤2)对测取的数据进行预处理，构建用于SOC估计的时滞卷积神经网络训练数据集和测试数据集；步骤3)使用时滞卷积神经网络对数据集进行训练和测试，实现SOC实时估计。本发明的有益效果为：本发明中的时滞卷积神经网络能够考虑更多的数据且能够拥有更高的估计精度。

本发明教学技术领域，具体涉及一种多媒体教学设备，包括支撑板，两个支撑柱上侧共同固定连接有一个机体，机体左右两侧侧壁共同滑动装配有一个保护罩，机体下侧设有安装座，保护罩设有与两个限位孔相匹配的限位机构，转轴表面固定连接有电源线，转轴一端伸出安装座装配有电滑环，转轴另一端与保护罩之间装配有传动机构，本发明在不使用本设备时，工作人员可直接向上滑动保护罩，利用保护罩环绕机体一周，从而对机体进行保护，这样的设计可防止教室中的同学因为意外造成机体的损坏，且在向上滑动保护罩时可自动对电源线进行收纳，保证用电安全，还能防止电源线将过往同学绊倒。

本发明属于投影幕布技术领域，具体涉及一种投影幕布设备，包括安装底座，安装底座后端转动连接有安装框，安装框中部固接有双轴电机，双轴电机的两个输出端均连接有丝杆，两个丝杆均螺纹连接有与安装框滑动连接的外滑块，两个外滑块内侧均设有弹性伸缩泵，两个弹性伸缩泵的内侧端均固接有与安装框滑动连接的内滑块，双轴电机左右两侧均设有与安装框固接的限位块，两个内滑块的上侧以及下侧均共同装配有一套伸展结构，下侧伸展结构的下端设有幕布自动收卷装置，幕布自动收卷装置设有幕布，该投影幕布设备能够实现双向折叠，同时能够在横屏和竖屏之间进行切换，上述两个功能的实现只需一个电机即可，相比现有技术能够大幅降低生产成本。

本发明公开了一种具有多层符号网络的多智能体系统二分包容同步方法，包括如下步骤：考虑一类具有多层符号网络的多智能体系统，每一层均包含M个跟随者智能体节点、N‑M个领导者智能体节点，建立多智能体系统模型；然后设计一种具有多层符号网络的基于输出测量的控制器；再定义状态误差，得到具有多层符号网络的多智能体误差系统；得到多智能体误差系统渐进稳定条件，调整待设计的控制器增益，使得具有多层符号网络的多智能体系统实现二分包容同步。本发明兼顾实际环境中多层符号网络和多个领导者智能体的共同影响，设计控制器、构造状态误差信号，在误差系统渐进稳定意义下，实现具有多层符号网络的多智能体系统二分包容同步。

本发明公开了一种欺骗攻击下切换多智能体系统的二分一致性方法，属于多智能体系统一致性技术领域，解决了欺骗攻击下,具有合作‑竞争交互关系和网络拓扑切换的多智能体系统二分一致性技术问题，其技术方案包括如下步骤：首先建立切换多智能体系统模型；然后设计受时变时滞和随机欺骗攻击影响的控制器；再构建多智能体系统中领导者节点与跟随者节点之间的误差系统；最后建立欺骗攻击下切换多智能体系统的二分一致性条件。本发明的有益效果为：综合考虑切换符号网络、时变时滞和欺骗攻击等网络诱导因素的影响，在误差系统均方渐近稳定意义下，设计控制器以同时实现欺骗攻击下切换多智能体系统的二分跟踪一致性和二分包容一致性。

本发明公开了一种基于观测器的模糊多智能体系统二分一致性方法，属于多智能体系统二分一致性技术领域，解决了在系统状态难以直接测量情况下，具有合作‑竞争交互关系的非线性多智能体系统的二分一致性技术问题。其技术方案为：包括如下步骤：考虑一类由N个节点构成的非线性多智能体系统，建立T‑S模糊多智能体系统模型；然后设计T‑S模糊多智能体系统的观测器系统；再设计基于观测器的控制器，其中控制器的符号图与观测器的符号图不同；建立模糊多智能体系统的二分一致性条件，得到观测器增益和控制器增益，使模糊多智能体系统实现二分一致性。本发明提出的一种基于观测器的T‑S模糊多智能体系统二分一致性方法，简单方便、适用性更广。