公开(公告)号：CN119471385A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411500799.0

申请日：2024-10-25

Applicant: 武汉大学

Inventor： 何怡刚 ,  张朝龙 ,  邵奎 ,  王博文 ,  魏光灿 ,  李文悦 ,  汪欣然 ,  李嘉懿 ,  王迪威 ,  程睿 ,  超筛筛

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种用于估计锂电池健康状态的ER‑BILSTM‑FM模型，包括BiLSTM模型、特征映射层、残差融合层、全连接层；BiLSTM模型用于根据输入的电池健康因子序列，获取不同时刻的前向关联特征和反向关联特征；特征映射层用于对前向关联特征和反向关联特征分别进行特征映射处理，得到第一特征映射输出和第二特征映射输出；残差融合层用于将前向关联特征与第一特征映射输出融合得到第一融合输出，以及将反向关联特征与第二特征映射输出融合得到第二融合输出；全连接层用于根据第一融合输出和第二融合输出得到电池健康状态估计结果。该模型充分考虑了不同维度的充电数据，并减少了数据噪声，具有准确的预估结果。

公开(公告)号：CN119117144A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411444095.6

申请日：2024-10-16

Applicant: 武汉大学

Inventor： 吕仲明 ,  何怡刚 ,  李文悦 ,  刘晓宇 ,  李紫豪 ,  雷蕾潇 ,  孟卓伦 ,  周亚中 ,  王迪威 ,  李嘉懿 ,  王博文 ,  陈天翼 ,  肖云鹏

IPC: B62D57/032 ,  B60R16/08

Abstract: 一种仿生爬行四肢软体机器人步态控制系统及方法，涉及软体机器人领域。该仿生爬行四肢软体机器人步态控制系统包括四个控制气路及控制器；每个控制气路均包括气源、分别通过管道与气源连接的第一电磁阀、第二电磁阀和第三电磁阀；第一电磁阀分别通过管道连接有两个用于驱动对应肢体绕竖直轴线顺时针和逆时针旋转的扭转驱动器，第二电磁阀通过管道连接有第四电磁阀，第四电磁阀分别通过管道连接有两个用于驱动对应肢体绕水平轴线顺时针和逆时针弯曲的弯曲驱动器，第三电磁阀通过管道与外部大气连接。仿生爬行四肢软体机器人步态控制系统及方法在保证软体机器人控制精度的基础上，解决了控制过程中前后腿移动距离不等造成的卡死现象。

公开(公告)号：CN118916589A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410959751.X

申请日：2024-07-17

Applicant: 武汉大学 ,  长江三峡集团江苏能源投资有限公司 ,  国电南瑞科技股份有限公司

Inventor： 刘晓宇 ,  何怡刚 ,  王励 ,  刘剑欣 ,  张滔 ,  李紫豪 ,  雷蕾潇 ,  孟卓伦 ,  李文悦 ,  周亚中 ,  王迪威 ,  吕仲明

IPC: G06F17/12 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种适用于任意结构的耦合空心线圈的端口频响特性快速计算方法，属于电气电子设备元器件和传感测量设计领域，包括：以耦合线圈内某一点为坐标原点建立三维直角坐标系，将耦合线圈离散为若干个线匝单元，得到耦合线圈每一个线匝的空间参数方程；计算两个相耦合线圈的任意线匝间的互感和电容，任意线匝单元的自感和电阻。得到相互耦合线圈中的每个线匝单元的电压和支路电流与线圈一和线圈二其他线匝单元的电气关系式，将电气关系式转变为矩阵，根据耦合线圈的端口条件，基于矩阵的边界条件并代入矩阵方程，将矩阵方程简化为可表达端口电压和端口电流比值的关系式，得到耦合线圈的端口频响特性。本发明通用性强，计算方便，没有经验公式，计算精度高。

公开(公告)号：CN118094121A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410154465.6

申请日：2024-02-04

Applicant: 武汉大学

Inventor： 何怡刚 ,  周亚中 ,  吕仲明 ,  王博文 ,  李嘉懿 ,  张慧 ,  刘晓宇 ,  王迪威

IPC: G06F18/15 ,  G01R31/00 ,  G01R31/62 ,  G01M13/00 ,  G06T5/70 ,  G06T5/50 ,  G06T3/4038 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于信息融合与改进深度残差网络的变压器故障诊断方法及系统，属于电力变压器故障诊断技术领域。利用格拉姆角场将不同位置的一维的振动信号转换为二维图像，并采用引导滤波的方式实现不同位置二维图像的融合；将残差块中的传统卷积替换为空洞卷积以提升卷积感受野；将升维型卷积注意力模块嵌入到含有空洞卷积的残差块，形成最终的改进的深度残差网络模块；将融合后的二维图像输入改进后的深度残差网络模块完成故障诊断。本发明充分考虑现有的故障数据利用不足以及关键故障特征难以提取的问题，所提出的方法能够自适应的实现多位置传感器数据的融合，并将网络的注意力放在对诊断有利的区域，能够实现高精度的电力变压器故障诊断。

公开(公告)号：CN117648674A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202311362193.0

申请日：2023-10-18

Applicant: 国网湖北省电力有限公司直流公司 ,  武汉大学

Inventor： 姚其新 ,  周亚中 ,  何怡刚 ,  胡宇洋 ,  李超 ,  范可 ,  常聚忠 ,  徐惠三 ,  刘建国 ,  邢致凯 ,  李紫豪 ,  王迪威 ,  刘晓宇 ,  雷蕾潇

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/21 ,  G06F18/20 ,  G06N3/006 ,  G01H17/00 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于IOMA‑ARIMA的电力变压器振动信号预测方法，利用ADF检验对变压器原始振动信号进行平稳性检验，若不平稳则进行差分处理直至信号平稳；其次，在OMA算法中引入周期突变机制，使改进后的优化算法在解空间中能够进行较大范围的周期性跳跃，以实现算法更为充分的寻优；最后，利用IOMA算法对ARIMA模型参数p和q进行定阶，实现对变压器振动信号的预测。本发明充分考虑了电力变压器振动信号因非平稳特性而导致难以预测的问题，所构建的模型能够直接对非平稳的振动信号进行平稳化处理，且改进后的优化算法能够帮助模型更精确的预测变压器振动信号，对维护电力变压器安全稳定运行具有重要意义。