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公开(公告)号：CN119395528A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411532191.6
申请日：2024-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/327 , G06N3/006 , G01R31/52
Abstract: 本发明公开了一种基于WTD‑VMD‑ZCD相位选择控制合闸的双电源低压电器试验系统及其使用方法。所述系统包括试验电压源回路、电容充放电回路、试验电流源回路和主控制模块，利用WTD算法对试验电压源产生的电压信号进行去噪重构，然后通过BKA算法对VMD的参数进行优化，将WTD去噪后的电压信号进行VMD分解，并将得到的IMF分量做相关性计算，选择相关性高于设定阈值的IMF分量作为去噪后的试验电压源信号，然后使用ZCD算法进行过零检测，通过选相分合闸进行试验电压源和试验电流源时序接通的逻辑控制，进而实现低压电器的试验。满足了低压电器在试验电源电参量和试验质量上的需求，实现了试验的精准控制，且成本低、系统搭建和操作简单易行。
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公开(公告)号：CN119154127A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411160724.2
申请日：2024-08-22
Abstract: 本发明公开了一种智能箱式电力变压器，其结构包括底座、电压箱、柜门、金属盖，柜门合页安装于电压箱侧面，金属盖焊接在电压箱上端，电压箱焊接在底座上端，本发明中远程控制散发机构向上产生风力吹动，使风力从上方往四周的外壳板上流通，进而使外壳板与散发机构上方对外界温度进行隔绝，防止外壳板在外界暴晒后温度传递到内部，且风扇旋转后产生负压状态吸附空气往上吹动，进而部分风力被圆盘引导至支撑板内侧流通，其余风力穿过圆盘的圆形孔洞进入分隔板内部上方，使热量被均匀带动往外壳板位置流通，形成单向向外散热的效果，避免外界热量传导进入内部，防止热量徘徊在内部散热效果较差。
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公开(公告)号：CN108872866B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201810565223.0
申请日：2018-06-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开一种锂离子电池荷电状态动态评估与长效预测融合方法，首先利用扩展卡尔曼滤波法对锂离子电池的电池荷电状态进行评估，得到锂离子电池荷电状态SOCKEF；然后利用回声状态神经网络对锂离子电池的电池荷电状态进行预测，得到锂离子电池荷电状态SOCESN；最后对锂离子电池荷电状态SOCKEF和锂离子电池荷电状态SOCESN进行加权融合，得到最终锂离子电池的电池荷电状态SOC。本发明提高了现有电池SOC检测方法的适应性和评估精度，克服单一方法进行SOC动态评估的局限性，针对性的选取基于模型和数据驱动的融合方法，兼顾SOC检测评估动态实时性和长期长效预测的需求。
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公开(公告)号：CN108804800A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810565231.5
申请日：2018-06-04
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06N3/0445
Abstract: 本发明公开一种基于回声状态网络的锂离子电池SOC直线预测方法，将k折交叉验证法应用于回声状态网络的多个不确定参数的优选过程，简化了寻找最优参数的过程，同时在寻找合适的训练集和测试集过程中，以一定的梯度差间距初选多个训练集和测试集训练和测试网络，根据训练和测试的误差大小，综合考虑选择出合理的训练集和测试集，确保在一定程度上使得网络具有较强的泛化能力，提升网络预测精度。此外，还采用带遗忘因子的递归最小二乘法训练回声状态网络，随后根据最新采集的电池数据，实时调整网络输出权值，确保网络的在线预测。
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公开(公告)号：CN108717165A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810523703.0
申请日：2018-05-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于数据驱动法的锂离子电池SOC在线预测方法，将低计算量的增量式支持向量机方法引入到相关向量机。IRVM算法的样本数据由相关向量和新的在线样本组成，由于相关向量机十分稀疏，即相关向量个数远小于初始样本集，所以在线训练的m值十分小，因此在线预测的速度快、效率高、存储空间及计算复杂度低，实现了对锂离子电池SOC的精确预测。本发明能够解决在线锂离子电池SOC的预测问题，有效克服了传统的增量式在线训练算法，需要在线保持原始训练样本集，这样随着在线样本数据的更新，在线数据集将逐渐增大，其结果是m值逐渐增大，从而导致存储空间和计算复杂度增大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108772424B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN201810782281.9
申请日：2018-07-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种能够获得抽检段内箔面串泡面积定量值以及精确的板形数据的成品铝箔板形离线动态检测自动控制系统及其使用方法。该系统包括精密机械送箔系统；人机交互界面以及NX控制器；其应用方法包括步骤首先设定送膜电机的初始输出转速和磁粉制动器的阻尼值。其次设置主动辊的转矩、主动辊的转速以及转换效率、膜宽、膜厚、修正系数、补偿系数，NX控制器控制主动辊拉膜；3)对铝膜的负荷和主动辊的扭矩进行调节，使得铝膜的负荷达到设定转矩T0＝FR时保持动态恒定。采用该系统及方法能够准确反映同批次离线产品质量的实际状况，检测效率高，设备技术性能稳定性好。
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公开(公告)号：CN116338466A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310173499.5
申请日：2023-02-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/388 , G01R31/382 , G01R31/3842 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于LightGBM优化平方根中心差分卡尔曼滤波的锂电池荷电状态评估方法，包括以下步骤：(A)建立锂电池二阶等效电路模型；(B)采用遗忘因子递推最小二乘法对锂电池二阶等效电路模型进行参数辨识；(C)采用平方根中心差分卡尔曼滤波(SRCDKF)进行SOC估计；(D)在低SOC区域将SRCDKF的历史新息作为LightGBM算法的训练数据，然后利用LightGBM算法预测新的新息，并将新的新息合并到SRCDKF中。与现有技术相比，本发明将LightGBM算法引入到SRCDKF中进一步提高了预测精度，得到一个在低SOC区域依然具有良好的收敛性的荷电状态评估方法。
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公开(公告)号：CN116008816A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211726572.9
申请日：2022-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于多核集成策略的增量相关向量机电池SOC在线预测方法，包括以下步骤：步骤1、数据预处理；步骤2、训练集采样；步骤3、核函数选择；步骤4、模型训练；步骤5、模型验证；步骤6、自适应核参数；步骤7、RVM模型集成；步骤8、模型预测；步骤9、增量学习策略；步骤10、在线增量预测。本发明从实践角度出发，面对复杂的应用和需求的多样性，借鉴增量学习和集成学习思想，通过训练样本和核函数双重扰动，产生了差异度较大的包含多种核函数RVM个体学习模型，并结合新型增量集成策略，避免了模型过学习的问题，提高了模型的泛化能力和鲁棒性，增大了其应用范围。
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公开(公告)号：CN109255174B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201811007731.3
申请日：2018-08-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种磁耦合谐振式无线能量传输线圈仿真分析方法，考虑磁耦合谐振式无线能量传输系统工作频率较高，谐振线圈中通过高频电流会受趋肤效应与邻近效应的影响，对此进行理论分析并通过Maxwell软件建立线圈2D和3D模型，对模型进行求解仿真，并输出仿真结果以供分析。通过对线圈进行模型建立和仿真分析，根据所得结果可以合理优化的选择线圈的结构和管壁厚度，有效的减小线圈损耗，指导实际装置的设计。本发明通过Matlab软件强大的建模仿真功能，结合Maxwell对磁耦合谐振无线能量传输模型进行仿真，最后通过仿真结果为线圈的结构设计和参数的选择提供参考依据，增强了无线能量传输技术的发射、接收线圈分析和设计的合理性和实用性。
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公开(公告)号：CN110442941B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910678614.8
申请日：2019-07-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子滤波与过程噪声融合的电池状态与RUL预测方法。该发明在采用贝叶斯状态跟踪训练更新提议分布的方法来改善粒子退化现象的基础上，充分运用马尔科夫链‑蒙特卡洛理论(MCMC)丰富采样粒子多样性以解决重采样枯竭问题的优势特征，创建基于MCMC的更新改进PF算法研究模型；同时采用改良自适应算法融合更新改进PF模型的方法对不同实验数据进行噪声多特征寻优，建立噪声分布参数辨识表。基于此，本发明提出构建一套完整的自适应辨识过程噪声分布、电池状态跟踪与RUL预测系统性研究方法体系，且具有状态跟踪拟合度好、RUL预测精度高(误差5％以内)以及稳定鲁棒性、泛化适应性强等优点。
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