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公开(公告)号：CN103905198A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410081193.8
申请日：2014-03-07
申请人： 宁波大学
发明人： 王晓东 , 胡珊逢 , 周宇 , 叶庆卫 , 其他发明人请求不公开姓名
CPC分类号： Y02D70/20
摘要： 本发明公开了一种基于MD5散列信息摘要的移动CA节点选举方法，其首先对申请的节点生成的证书请求文件进行MD5散列信息摘要计算，得到请求数据，然后每个节点根据由生成的随机数、IP地址和MAC地址组成的数据经MD5散列信息摘要计算后得到的整型数据与接收到的请求数据，选举一个节点担任CA节点，由于确定CA节点的关键因素在于申请的节点生成的证书请求文件及Ad-hoc网络中的节点生成的随机数，因此对于同一个申请的节点，每次CA节点的选举结果也是不同的，对于不同的申请的节点，CA节点的选举结果也是不同的，这样有效地避免了CA节点长时间的提供证书服务，节省了CA节点的耗能；同时，大大降低了CA节点被攻击的概率。
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公开(公告)号：CN111914886B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010570549.X
申请日：2020-06-13
申请人： 宁波大学
发明人： 蓝艇 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于在线简略核学习的非线性化工过程监测方法，旨在利用部分正常工况下的训练数据来实施基于核学习的非线性过程监测，并且在实施特征分析时，提取出最有利于分离正常工况数据与故障工况数据的特征成分。与传统方法相比，本发明方法首先通过不断的迭代优化筛选出部分数据向量作为具代表性的数据向量，在线计算核向量时只需利用筛选出的具代表性的数据向量即可。因此，本发明方法能够在很大程度上降低在线计算负担。其次，本发明方法为每个新测量的样本数据设计各自的投影变换向量，从而提取相应的特征成分用于计算监测指标。因此，本发明方法的特征分析与提取是在线数据驱动型的，从而提取最适合监测故障数据的特征成分。
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公开(公告)号：CN111913446B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010570611.5
申请日：2020-06-13
申请人： 宁波大学
发明人： 葛英辉 , 蓝艇 , 其他发明人请求不公开姓名
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开一种适用于多采样率化工过程的故障检测方法，旨在解决多采样率化工过程建模与在线故障检测问题。具体来讲，本发明考虑了化工过程多采样率导致测量样本个数不一致问题，且本发明方法解决的技术难点在于：如何在充分考虑测量变量间相关性的基础上实施多采样率样本数据的特征提取。为此，本发明为多采样率化工过程发明出一个全新的多采样率建模算法。本发明不仅解决了多采样率化工过程的数据建模问题，而且多采样率建模算法充分地考虑了不同采样频率测量变量之间的相关性。最后，通过具体的实施案例，对比验证了本发明在多采样率化工过程的故障检测上的优越性。
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公开(公告)号：CN112267978B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202011142672.8
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 方浩杰 , 葛英辉 , 其他发明人请求不公开姓名
IPC分类号： F03D17/00 , F03D9/25 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/16 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F111/10
摘要： 本发明公开一种基于分散式ESN模型的风力发电机故障检测方法，通过利用ESN来建立风力发电机各个测量变量之间的量化模型，从而利用数据驱动模型的误差来反映风力发电机运行过程中出现的故障。具体来讲，本发明方法通过结合使用ESN与分散式建模策略的优势，为风力发电机各个测量变量建立分散式的ESN模型，再通过监测分散式ESN模型的估计误差来实现风力发电机故障检测目的。一方面，本发明方法利用ESN模型量化描述了风力发电机各测量变量之间体现在时序特征上的非线性关系。另一方面，本发明方法通过监测分散式ESN模型的估计误差的异常变化情况来反映是否出现故障，借鉴参考了利用机理模型生成误差的思想的优势。
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公开(公告)号：CN113233806A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110478595.1
申请日：2021-04-30
申请人： 宁波大学
发明人： 巴明芳 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开了重金属污泥高温处理渣料在硅酸盐水泥基材料中的应用，将重金属污泥与建筑渣土混合后高温处理得到的渣料磨细所得的磨细粉，作为活性矿物掺合料掺加到硅酸盐水泥基材料中。同时公开了含有重金属污泥高温处理渣料的硅酸盐水泥基材料，该硅酸盐水泥基材料的组成包括硅酸盐水泥、磨细粉和水，磨细粉作为该硅酸盐水泥基材料制备中的活性矿物掺合料等量替代5～35wt%的硅酸盐水泥。本发明为重金属污泥的高值资源化利用提供了一种新的解决方案，磨细粉可以保证硅酸盐水泥基材料的工作性能，降低硅酸盐水泥基材料的早期自由收缩变形，并降低硅酸盐水泥基材料的抗氯离子渗透性。本发明硅酸盐水泥对Ni、Cr、Zn和Cu等重金属具有固结作用。
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公开(公告)号：CN112287537A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011142605.6
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 陈泰麒 , 蓝艇 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于回声状态网络的光伏电板故障检测方法，通过利用回声状态网络模型这种有监督型的建模策略来量化光伏电板采样数据之间的非线性时序关联特征，从而对光伏电板实施数据驱动的故障检测。本发明方法利用回声状态网络模型建立多个测量变量之间的关系模型，起到了量化测量变量间复杂非线性时序关系的作用。其次，本发明方法使用的回声状态网络模型对时间序列数据有较好的拟合作用，可以进一步体现出光伏电板采样数据在时间前后的关联性。因此，利用模型误差的变化来检测光伏电板故障可以保证本发明方法的有效性。本发明方法通过将无监督型的特征提取转化为分布式的有监督建模，从而成功将回声状态网络模型应用于光伏电板故障检测中。
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公开(公告)号：CN112232427A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011142029.5
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 方浩杰 , 葛英辉 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于分布式回归模型的风力发电机故障检测方法，旨在以数据驱动的方式来描述风力发电机自身的测量属性以及环境风速之间的关联性，从而利用误差的异常变化来实施风力发电机的故障检测。本发明方法的优势在于：首先，本发明方法从数据驱动的角度建立了风速数据和风力发电机自身测量数据相互之间的关系模型，并使用支持向量回归这种非线性建模策略挖掘了测量数据间的非线性关系特征。其次，本发明方法通过监测分布式回归模型的误差变化情况来反映是否出现故障，借鉴参考了利用机理模型生成误差的思想优势。最后，在具体的实施案例中，通过实际应用验证了本发明方法的可行性。
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公开(公告)号：CN112231982A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011142028.0
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 陈泰麒 , 蓝艇 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于分布式软测量模型的光伏电板故障检测方法，通过挖掘光伏电板自身电信号与环境测量信号之间的相关性特征的基础上，实现对光伏电板运行状态是否出现故障进行实时检测。具体来讲，本发明方法首先为光伏电板的九个测量变量建立分布式的软测量模型，从而描述出变量之间的相关关系，具体采用的软测量建模方法为遗传算法优化的最小二乘回归算法；其次，本发明方法利用分布式软测量模型的误差来实施故障检测，具体实现方式是计算误差的平方马氏距离指标，并结合上限值来实现故障发生与否的诊断。本发明方法的优势在于：通过建立多个变量之间的软测量模型的方式来量化测量变量间的相关关系，起到了精准量化相关关系的效果。
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公开(公告)号：CN111916156A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010630129.6
申请日：2020-06-23
申请人： 宁波大学
发明人： 葛英辉 , 朱莹 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于栈式自编码器的尾气含硫物质浓度实时预测方法，旨在应用栈式自编码器解决尾气中硫物质浓度的在线预测问题，并且深度考虑栈式自编码器的无监督特性以及逐层特征提取的信息丢失问题。具体来讲，本发明方法通过在训练的过程，将栈式自编码器各层编码器的输出数据设定成硫物质浓度数据，从而解决了无监督型问题，此外，将各层自编码器的输入数据同时包含可实时测量的流量数据，从而避免信息丢失问题。与传统方法相比，本发明方法充分利用各层自编码器的输出估计值，使用最小二乘回归进一步提升软测量的精度，并且通过一个具体的应用案例验证了本发明方法相对于传统方法的优越性。
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公开(公告)号：CN111914888A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010570615.3
申请日：2020-06-13
申请人： 宁波大学
发明人： 葛英辉 , 蓝艇 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种多工况识别与故障检测一体化的化工过程监测方法，解决的主要问题涉及两个方面：其一，在正常生产工况数不明确的前提下，怎么识别出多工况；其二，识别出各个工况数据的归属后，怎么进一步挖掘多工况采样数据间的差异，并建立故障检测模型。本发明方法是集多工况识别与故障检测为一体的多工况化工过程状态监测方法，所涉及的多工况识别的实施过程不需要事先知晓正常生产工况的总数。此外，本发明方法所涉及的在线状态监测过程不需要在线实时判别当前采样数据归属于哪个生产工况。最后，通过具体实施案例，可以充分说明本发明方法在监测多工况的连续搅拌反应釜运行状态上的有效性。
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