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公开(公告)号：CN118094133B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311716765.0
申请日：2023-12-13
摘要： 本发明涉及一种针对安装在SG端的同步相量测量单元的故障检测方法，包括以下步骤：S1、获取系统的参数数据，所述系统包括同步发电机和同步相量测量单元；S2、基于所述系统的参数数据，构建包括执行器误差和传感器误差的线性系统状态空间模型；S3、基于所述线性系统状态空间模型，构建系统状态和同步相量测量单元的故障观测器估计传感器误差；S4、基于所述传感器误差值计算下一检测阶段的误差阈值，并返回步骤S2得到下一检测阶段的传感器误差值；S5、判断所述下一检测阶段的传感器误差值是否小于所述误差阈值，若是，则输出故障检测结果，若否，则返回步骤S4，直至故障检测完成。与现有技术相比，本发明具有检测准确高、抗干扰能力强等优点。
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公开(公告)号：CN117856216B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311715160.X
申请日：2023-12-13
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明涉及一种基于信任基础的智能电网弹性分布式状态估计方法及介质，该方法包括以下步骤：获取智能电网系统的相关信息；基于所述相关信息建立智能电网系统的状态空间模型；基于所述状态空间模型，建立信任基础的异常测量检测机制，获得异常测量的检测结果；基于所述检测结果，计算分布式状态估计器增益参数；基于所述分布式状态估计器增益参数构建分布式状态估计器，对智能电网系统分布式状态轨迹进行估计，得到智能电网系统的分布式状态轨迹估计值。与现有技术相比，本发明考虑异常值的检测与补偿，更满足实际工业的应用需求，提高估计精度。
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公开(公告)号：CN117856216A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311715160.X
申请日：2023-12-13
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明涉及一种基于信任基础的智能电网弹性分布式状态估计方法及介质，该方法包括以下步骤：获取智能电网系统的相关信息；基于所述相关信息建立智能电网系统的状态空间模型；基于所述状态空间模型，建立信任基础的异常测量检测机制，获得异常测量的检测结果；基于所述检测结果，计算分布式状态估计器增益参数；基于所述分布式状态估计器增益参数构建分布式状态估计器，对智能电网系统分布式状态轨迹进行估计，得到智能电网系统的分布式状态轨迹估计值。与现有技术相比，本发明考虑异常值的检测与补偿，更满足实际工业的应用需求，提高估计精度。
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公开(公告)号：CN118094133A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311716765.0
申请日：2023-12-13
摘要： 本发明涉及一种针对安装在SG端的同步向量测量单元的故障检测方法，包括以下步骤：S1、获取系统的参数数据，所述系统包括同步发电机和同步向量测量单元；S2、基于所述系统的参数数据，构建包括执行器误差和传感器误差的线性系统状态空间模型；S3、基于所述线性系统状态空间模型，构建系统状态和同步向量测量单元的故障观测器估计传感器误差；S4、基于所述传感器误差值计算下一检测阶段的误差阈值，并返回步骤S2得到下一检测阶段的传感器误差值；S5、判断所述下一检测阶段的传感器误差值是否小于所述误差阈值，若是，则输出故障检测结果，若否，则返回步骤S4，直至故障检测完成。与现有技术相比，本发明具有检测准确高、抗干扰能力强等优点。
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公开(公告)号：CN118410269A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410622171.1
申请日：2024-05-20
申请人： 同济大学
摘要： 本发明公开了一种基于期望‑最大化算法的批次状态估计方法，包括：采用期望‑最大化思想作为基础框架，通过混合高斯模型(GMM)拟合没有解析表达形式的后验分布，并利用杰森不等式放缩的策略，结合对系统状态的观测值，得到了状态相关丢包环境下对远程状态的最优估计。根据本发明，该方法解决了状态相关丢包引入的非线性问题，提出了一种批次处理的估计算法，并得到了闭合形式的最优解，提高了估计的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN113848703A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110999034.6
申请日：2021-08-28
申请人： 同济大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种多智能体系统状态估计方法，基于动力学模型，得到当前时刻智能体对其相邻智能体的观测状态值；基于增广模型的状态预测方程，得到所述智能体和其相邻智能体在上一时刻对当前时刻的增广模型的状态预测值；通过传输信道量化并传输相邻智能体在上一时刻对当前时刻的增广模型的状态预测值；基于增广模型的状态估计方程，得到所述智能体在当前时刻的增广模型的状态估计值；基于增广模型状态与动力学模型状态的变换方程，得到所述智能体在当前时刻的动力学模型的状态估计值；本发明能够获取自身观测与其他节点的相对观测，利用量化信道传输状态预测值，通过分布式二次滤波实现状态估计，减少算法计算量并提高准确度。
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公开(公告)号：CN113610916A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110674138.X
申请日：2021-06-17
申请人： 同济大学
摘要： 本发明提供了基于点云数据的不规则物体体积测定方法和系统，将被测不规则物体的点云数据的信息投影到空间系Z轴，确定z轴上的概率密度函数，进而确定z轴投影上的曲率函数，利用曲率函数计算z轴投影上各点的曲率；根据各点的曲率、设定的基准间距、基准曲率和相对间距系数确定z轴上相邻切片间距较优长度列表；按照列表对点云进行切片，依次得到z轴方向点云台体；对每一切片横截面进行边界检测并计算各个点云切片的横截面面积；根据各个点云切片的横截面面积以及各个台体的高度确定各台体的体积，将全部台体加和得到被测不规则物体的最终体积。本发明测定过程简单，结果可靠、高效、精度可控。
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公开(公告)号：CN118823466A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410911082.9
申请日：2024-07-09
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/082
摘要： 本发明公开了一种基于存储体加强的反向蒸馏无监督异常检测方法，包括：构建目标工业产品正常图像样本集作为训练数据集；搭建基于存储体加强的反向知识蒸馏网络模型，自动编码器的教师学生网络能提取多尺度表征并通过异质的网络结构与数据流有效识别与定位异常，存储体模块进一步阻止教师网络的异常信息传递给学生网络，提高异常输入的表征差异和模型对异常识别的准确率；将待检测的工业产品图像输入训练好的模型中，根据所得的异常分数和异常图，设定阈值得到图像异常判断结果和异常区域定位结果。根据本发明，该方法用于自动化的工业质检系统进行工业产品的异常检测，避免高额的人力成本，及时发现潜在的产品缺陷，避免进一步的安全、经济隐患。
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公开(公告)号：CN113848703B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202110999034.6
申请日：2021-08-28
申请人： 同济大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种多智能体系统状态估计方法，基于动力学模型，得到当前时刻智能体对其相邻智能体的观测状态值；基于增广模型的状态预测方程，得到所述智能体和其相邻智能体在上一时刻对当前时刻的增广模型的状态预测值；通过传输信道量化并传输相邻智能体在上一时刻对当前时刻的增广模型的状态预测值；基于增广模型的状态估计方程，得到所述智能体在当前时刻的增广模型的状态估计值；基于增广模型状态与动力学模型状态的变换方程，得到所述智能体在当前时刻的动力学模型的状态估计值；本发明能够获取自身观测与其他节点的相对观测，利用量化信道传输状态预测值，通过分布式二次滤波实现状态估计，减少算法计算量并提高准确度。
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公开(公告)号：CN115905188A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211160479.6
申请日：2022-09-22
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/25 , G06F16/36
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的数据质量提升方法，包括，对数据库中的建表语句进行预处理，再进行实体抽取和关系抽取；提取数据库中的数据仓库加工流程之间的关系自动化建立知识图谱；基于知识图谱的关系检索，对数据处理和加工过程进行关联关系映射；在运用异常检测算法的过程中，利用知识图谱中的关联关系，为相近数据特征的异常检测提供数据补充，提升大数据的异常值检测效果。本发明简单利用了两种不同的异常检测算法模型对样板用电量数据进行检测，算法本身具有一定的局限性，在利用知识图谱进行群体划分对算法进行优化后，一定程度上提升了算法的精准度，通过知识图谱很好的反映出数据加工结构，有效地提高异常检测的精确度。
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