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公开(公告)号：CN119265865A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411789655.1
申请日：2024-12-06
Applicant: 合肥工业大学
IPC: D06F34/08 , D06F33/32 , D06F33/46 , D06F34/14 , D06F34/18 , D06F34/22 , D06F34/24 , D06F34/28 , G05B13/04 , G06N3/043 , G06N3/084 , D06F103/04 , D06F103/06 , D06F103/16 , D06F103/20
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式模糊神经网络的工业洗衣机控制优化方法及系统，由数据采集单元采集待洗衣物和洗涤环境信号，中央处理器接收并在显示单元显示该数据信号，通过搭载的模糊神经网络模型计算得到最佳的洗涤设置发出控制信号，由控制器控制各执行器执行相应的洗涤设置，洗衣机在每次执行完洗涤操作后通过数据采集单元再次采集当前洗涤信号，并通过增量式优化算法实现对模糊神经网络样本追加及不利样本的剔除，完成对模糊神经网络的更新。本发明克服现有工业洗衣机控制技术中控制方法不灵活和资源浪费严重的缺陷，提供一种能够快速预测洗涤信息、执行洗涤操作并具备高鲁棒性的智能控制方法及系统，大大提高了洗衣机的使用寿命。
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公开(公告)号：CN118965842A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411451549.2
申请日：2024-10-17
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种功率半导体器件结温预测方法及系统，方法包括：载入功率半导体器件的当前法向载荷，作为功率半导体器件结温预测模型的输入，输出当前工况下功率半导体器件对应的结温值。通过本发明公开的一种功率半导体器件结温预测方法及系统，能够提高结温预测结果准确性。
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公开(公告)号：CN118332877B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410736433.7
申请日：2024-06-07
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及电磁多物理场建模技术领域，且公开了一种基于极坐标映射的物理信息神经网络电磁场计算方法，其操作步骤如下：S1、物理模型的建立和有限元求解；S2、将问题转换到极坐标系；S3、构建神经网络结构；S4、动态调整卷积核的策略应对极坐标系的特性；S5、优化损失函数和边界条件；S6、训练神经网络；S7、测试数据的获取；S8、模型精度评估。本方法通过将传统的基于有限差分的物理信息神经网络和极坐标映射方法相结合，提高了问题解决的灵活性与准确性，通过对损失函数和边界条件进行特定设计，引入权重矩阵优化和精确控制Dirichlet、Neumann及周期性边界条件，可以有效增强模型对电磁场问题的预测精度。
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公开(公告)号：CN118395070A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410823208.7
申请日：2024-06-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开一种变电站巡检四旋翼无人机健康状态评估方法，包括获取无人机动态参数和基础参数；按照动态参数的正常范围值，计算动态参数发生异常的异常概率值；采用概率隶属度分布函数对异常概率值进行计算，得到第一隶属度矩阵；确定每种动态参数对应的参数异常严酷度等级评分，并采用严酷度隶属度分布函数对每种动态参数对应的最大评分值进行计算，得到第二隶属度矩阵；将第一隶属度矩阵和第二隶属度矩阵分别与各健康状态等级向量进行灰色关联，得到第一健康状态隶属度向量；采用劣化隶属度分布函数对各基础参数进行计算，得到第二健康状态隶属度向量；基于第一健康状态隶属度向量和第二健康状态隶属度向量，确定无人机综合健康状态。
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公开(公告)号：CN118332877A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410736433.7
申请日：2024-06-07
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及电磁多物理场建模技术领域，且公开了一种基于极坐标映射的物理信息神经网络电磁场计算方法，其操作步骤如下：S1、物理模型的建立和有限元求解；S2、将问题转换到极坐标系；S3、构建神经网络结构；S4、动态调整卷积核的策略应对极坐标系的特性；S5、优化损失函数和边界条件；S6、训练神经网络；S7、测试数据的获取；S8、模型精度评估。本方法通过将传统的基于有限差分的物理信息神经网络和极坐标映射方法相结合，提高了问题解决的灵活性与准确性，通过对损失函数和边界条件进行特定设计，引入权重矩阵优化和精确控制Dirichlet、Neumann及周期性边界条件，可以有效增强模型对电磁场问题的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113129279B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202110378524.4
申请日：2021-04-08
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/00 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公布了一种复合绝缘子鸟啄损伤风险等级评估方法，方法包括：获取实际绝缘子尺寸参数与技术要求，建立完好的三维电场仿真模型，并由此建立存在损伤的三维电场仿真模型，进而通过相对应的电场计算，获取复合绝缘子电场强度变化规律；其次，采集实际复合绝缘子损伤图像，结合图像增强技术扩展为图像数据库；接着，结合复合绝缘子鸟啄损伤电场强度变化规律，建立复合绝缘子电场强度和图像数据库对应关系，生成图像标签库，作为深度学习样本，并按一定比例划分为学习集、测试集和验证集；最后，在YOLOv3神经网络深度学习算法中，使用标签数据库训练复合绝缘子鸟啄缺陷风险等级评估模型，形成一套系统性的复合绝缘子鸟啄损伤风险等级评估方案。
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公开(公告)号：CN114386598B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202210001946.4
申请日：2022-01-04
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06N3/045 , G06F111/04 , G06F111/18
Abstract: 一种复合绝缘子实时状态检测方法，包括：建立复合绝缘子仿真模型并使用有限元法对仿真模型进行周围电场和表面温度场计算；在仿真模型上选取多个数据点，将每个数据点处的参数构建成一组矩阵数组；搭建神经网络模型，并通过多组矩阵数组对神经网络模型进行训练；通过训练好的神经网络模型与仿真模型构建出复合绝缘子数字孪生模型；采集待检测复合绝缘子的材料参数、实时运行环境参数，并将采集到的材料参数、运行环境参数输入复合绝缘子的数字孪生模型中，数字孪生模型即可实时显示待检测的复合绝缘子上各点的实时温度值和实时电场强度。本发明可便捷、准确的获取待测绝缘子的实时状态，为运维巡线人员的工作提供更多的参考。
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公开(公告)号：CN117454707A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311480756.6
申请日：2023-11-08
Applicant: 河北电力工程监理有限公司 , 合肥工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/10 , G06Q50/06 , G06F113/16
Abstract: 本发明公开了一种电缆支架全生命周期碳排放计算方法，涉及电缆支架搭建技术领域，包括以下步骤：S1：建立电缆支架全生命周期碳排放核算模型；确定碳排放系统核算边界；包括原料获取阶段的碳排放、加工生产阶段的碳排放、运输阶段的碳排放、使用阶段的碳排放以及废弃阶段的碳排放；确定各个阶段的碳排放因子；S2：计算电缆支架碳排放的活动数据；电缆支架碳排放活动数据包括：电缆支架总耗材质量、电缆支架涡流损耗电量；本发明的有益效果是：建立电缆线路支架全生命周期碳排放模型，并给出了电缆支架碳排放活动数据计算方法，进一步能够计算电缆支架全生命周期碳排放量，使计算更加快速便捷。
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公开(公告)号：CN119556094B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510128909.3
申请日：2025-02-05
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R31/26
Abstract: 本发明涉及晶闸管运行可靠性分析技术领域，尤其涉及一种中子辐照下大功率晶闸管电性能衰减测试系统及方法。其技术方案包括处于重铅屏蔽体内的辐照区子系统和处于重铅屏蔽体外的测试区子系统，所述辐照区子系统内设置有人工中子源、阶梯式样品测试架、限流电阻和接地连接的采样电阻，所述阶梯式样品测试架上分别安装有晶闸管组一、晶闸管组二和晶闸管组三，晶闸管组一、晶闸管组二和晶闸管组三均由四个被测大功率晶闸管以人工中子源为中心呈环形分布组成。本发明实现大功率晶闸管在中子辐照下电性能衰减情况的实时在线监测，可实现不同中子注量导致大功率晶闸管电性能衰减的同步测试，测试效率高，测试成本低。
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公开(公告)号：CN119251875B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411776921.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及变电站小动物监测预警技术领域，且公开了一种变电站小动物入侵监测与预警方法及系统，该系统包括考虑微气象因素的图像预处理模块、基于图像识别与目标跟踪的入侵目标检测模块和无监测区域的轨迹预测模块；本发明采用改进的YOLOv5s算法作为基准检测模型，针对模型中损失函数的缺陷，采用改进型EIOU损失函数进行替换，同时，通过替换可变形卷积的方式解决普通卷积难以提取不规则目标特征的缺陷，提升了模型的识别的准确率，从而实现对变电站中的目标进行检测，判断是否为入侵小动物，有效的减少了识别时间，同时提高了准确率，满足了日益增长的智能化需求。
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