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公开(公告)号：CN114661006B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210208945.7
申请日：2022-03-03
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G05B19/418 , G06F30/25 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种耙吸挖泥船抽舱吹岸过程的优化控制系统及方法，系统包括：采集模块，用于采集泥浆运行参数及耙吸挖泥船相关参数；模型构建模块，用于建立神经网络预测模型并采用PSO算法对神经网络进行初始化；模型构建模块用于从泥浆运行参数及耙吸挖泥船相关参数中筛选出泥浆流速、泥沙平均粒径、抽舱门开度及泥泵转速以作为输入变量，用于选取临界流速vc作为输出参数；模型构建模块用于对输入变量进行滤波、异常值处理及归一化的预处理，将预处理后数据划分为训练样本集、验证样本集；训练验证模块，用于利用训练样本集数据对神经网络预测模型进行训练，用于选取验证样本集中数据对训练好的神经网络预测模型进行验证。
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公开(公告)号：CN114254557B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202111386914.2
申请日：2021-11-22
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的变压器在线监测方法步骤1：获取变压器的实时运行数据；步骤2：构建变压器的第一数字孪生模型；步骤3：构建变压器的第二数字孪生模型；步骤4：创建服务系统，服务系统接收并预处理变压器的底层监测数据，对数据、模型、算法、仿真、结果进行服务化封装，以工具组件、中间件、模块引擎的方式支撑数字孪生内部功能运行与实现，并将数据进行可视化处理，显示变压器的实时状态、运行趋势；步骤5：更新第一数字孪生模型和第二数字孪生模型的状态参数，进行变压器实体、第一数字孪生模型、第二数字孪生模型的信息交互。本发明创建两个不同的数字孪生模型，在反映变压器物理实体的状态和特征方面各有侧重。
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公开(公告)号：CN118618580A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410893903.0
申请日：2024-07-04
Applicant: 江苏科技大学 , 镇江市亿华系统集成有限公司 , 中国人民解放军92578部队
Abstract: 本发明公开了水下容器分步锁固与释放机构集成设备及其使用方法，包括底座、安装平台、导流盖板和承压容器，所述安装平台通过底座安装于水下航行器上，所述导流盖板设置于安装平台上，形成放置承压容器的独立区域，所述安装平台朝向水下航行器一侧设置有用于推动承压容器，将承压容器从独立区域内弹出的推顶机构。在正浮力的作用下上浮，此时控制电动把手转动，取消对紧固带的夹持固定，使紧固带松脱，紧固带松脱的同时，控制第二气泵，第二气泵动力输出端推动导向盘，通过滑轮在滑槽内滑动，对导向盘上的承压容器形成导向推动将承压容器推并快速上浮至水面，一体式系统控制承压容器的上浮，结构简单，使用便捷，提升了实用性。
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公开(公告)号：CN114048629B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111422226.7
申请日：2021-11-26
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06F119/04 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F119/10 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种船舶柴油机健康管控系统，包括：柴油机、数字孪生体模块、数据管理模块、运行仿真模拟平台模块、孪生数据处理模块、健康管理模块；柴油机分别与数字孪生体模块、运行仿真模拟平台模块、孪生数据处理模块、健康管理模块连接；数字孪生体模块分别与数据管理模块、运行仿真模拟平台模块数据交互；数据管理模块与健康管理模块数据交互；数据管理模块与运行仿真模拟平台模块数据交互。本发明能够及时预测识别和解决柴油机异常与故障，对柴油机性能有效评估，提高柴油机的工作效率，节省维修成本。
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公开(公告)号：CN118363379A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410394281.7
申请日：2024-04-02
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人船动力定位控制方法，包括以下步骤：S1，构建强化学习环境；S2，将无人船作为智能体，建立马尔科夫过程模型，设置无人船动力定位的状态空间、动作空间并设计奖励函数；S3，引入优先经验回放机制并增加评论家网络层数，得到PER‑SAC_3Critics算法；S4，设置训练环境，利用PER‑SAC_3Critics算法训练智能体，得到神经网络模型最优参数；S5，利用训练好的神经网络模型引导无人船在干扰环境下完成动力定位任务。本发明将无人船动力定位控制与强化学习中SAC算法相结合通过对算法的改进，提高了智能体的训练速度、收敛速度和对经验样本的利用效率，实现无人船在环境干扰下稳定、快速、准确、高效的完成动力定位任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116027821B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202211610499.9
申请日：2022-12-14
Applicant: 中国人民解放军92578部队 , 江苏科技大学
IPC: G05D16/20
Abstract: 本发明涉及救生筏系统充气监测控制领域，具体公开一种气胀式救生筏系统充气智能监测控制系统。本发明通过对目标气胀式救生筏系统在释放前的高压气瓶和气路进行自检，并根据监测结果进行对应控制处理，从而减少后续气胀式救生筏系统在充气释放过程中受影响的可能性，提高后续气胀式救生筏系统的释放稳定性，同时通过控制器控制目标气胀式救生筏系统执行释放操作，并监测目标气胀式救生筏系统的电源释放过程信息和释放状态，进而对目标气胀式救生筏系统进行控制处理，从而打破当前技术存在滞后性和时效性的问题，确保能够及时了解气胀式救生筏在充气释放过程中的释放状态，提高气胀式救生筏系统的释放安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN117879184A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311738265.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开了一种水下无线电能传输系统工作频率点切换方法、系统、设备及存储介质，包括：确定水下无线电能传输系统的谐振频率点，谐振频率点为水下无线电能传输系统表现为恒流特性时对应的工作频率点，以及水下无线电能传输系统表现为恒压特性时对应的工作频率点；该谐振频率点与水下无线电能传输系统的耦合系数相关；基于水下无线电能传输系统中线圈的空间磁场云图进行极性识别；基于线圈的极性，将水下无线电能传输系统中线圈的空间磁场云图输入至对应极性的卷积神经网络模型中，得到互感预测值；根据互感预测值，分析得到当前水下无线电能传输系统的耦合系数，切换水下无线电能传输系统的工作频率点至谐振频率点。
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公开(公告)号：CN117775226A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311574251.6
申请日：2023-11-22
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开了无人艇动力装置健康状态评估系统，包括：无人艇动力装置，其特征在于，还包括：数据采集模块、艇载数据预处理模块、岸艇通信模块、岸基监控管理模块；数据采集模块于无人艇动力装置连接，用于采集无人艇动力装置的各种参量数据；艇载数据预处理模块于数据采集模块连接，用于对采集的各种参量数据进行预处理；岸艇通信模块分别于艇载数据预处理模块、岸基监控管理模块通讯连接，用于传递艇载数据预处理模块与岸基监控管理模块之间的数据；岸基监控管理模块根据获取的无人艇动力装置的各种参量数据对无人艇健康状态进行评估，并提供对应的维修决策。本发明通过全新构建的ResCNN‑TCN模型，对各特征状态进行预测，有效提高了状态预测的准确性。
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公开(公告)号：CN112434390B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011384138.8
申请日：2020-12-01
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/2135 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多层网格搜索的PCA‑LSTM轴承剩余寿命预测方法，首先提取轴承故障时间序列数据的多个时频域特征，采用PCA融合多个特征指标量并去除特征指标的冗余数据，得到所需的影响故障主成分数据即一组新的综合指标时序数据，将此时序数据预处理后转换为设备退化程度值数据，输入构建好的LSTM模型进行故障序列预测训练，其中采用多层网格搜索算法以预测损失最小为目标实现LSTM模型参数的最优选取，从而得到最优时序数据预测模型，最后通过多项式曲线拟合计算得到轴承的剩余使用寿命。本发明解决了轴承寿命预测预测精度低、预测速度慢的问题，提高了轴承剩余寿命预测的稳定度和精确度。
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公开(公告)号：CN117369262A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311356424.7
申请日：2023-10-19
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的耙吸船泥舱沉积过程控制方法，步骤如下：步骤1：根据泥船动态沉积过程的机理分析，建立环境模型；步骤2：设置强化学习控制模型的状态量、动作量及奖励函数，构建基于DDPG算法的强化学习控制模型；步骤3：将强化学习控制模型置于环境模型中进行模型训练获得泥舱沉积过程控制模型，训练过程中通过遗传算法和贝叶斯算法对强化学习控制模型的超参数进行优化；步骤4：对耙吸船泥舱沉积过程的进行可视化控制。本发明针对泥舱沉积过程进行机理分析，采用数学方程构建了泥舱沉积环境模型，在模型基础上采用强化学习方法进行泥舱沉积过程的控制策略寻优，提高寻优过程探索的充分性，使得控制过程更加准确。
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