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公开(公告)号：CN116340766B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202310133494.X
申请日：2023-02-17
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F18/214 , G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/382 , G06F18/15 , G06N20/00 , G06N3/08
摘要： 本发明属于电池技术领域，尤其涉及一种基于滑动窗口的锂电池SOC在线预测方法与相关设备，所述方法包括：设置初始训练的锂电池SOC数据样本及滑动窗口长度；建立基于滑动窗口和宽度学习的SOC预测模型，并计算SOC预测值；以当前采集数据和SOC预测值作为新样本加入到滑动窗口中，并返回步骤S2进行SOC预测值的计算，直到用于计算SOC预测值的样本数量等于滑动窗口长度，且没有新的采集数据的加入。本发明基于滑动窗口的SOC动态建模方法，利用滑动窗口捕捉到电池的时变特性，保证了模型的时效性；同时基于宽度学习和自适应无迹卡尔曼滤波方法，有效应对噪声、扰动等因素对采集数据的影响，提高了SOC的估计精度。
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公开(公告)号：CN113627064A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111033301.0
申请日：2021-09-03
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06F119/08
摘要： 本发明公开一种基于机理和数据混合驱动的辊道窑烧成带温度预测方法，包括：S1：通过质量守恒定律和能量守恒定律对辊道窑烧成带的机理过程进行机理模型建模并运用有限差分法求解；S2：基于即时移动窗口和局部加权核主成分回归，建立基于数据驱动的误差补偿模型；S3：将S1得到的机理模型和S2得到的误差补偿模型结合，得到辊道窑烧成带温度混合预测模型；S4：利用辊道窑烧成带温度混合预测模型对辊道窑烧成带温度进行预测。本发明建立了陶瓷辊道窑烧成带温度的机理模型，同时使用数据建模方法，对机理模型结果的误差进行温度补偿，结合机理建模与数据建模的混合建模策略可同时保证工况变化时模型的有效性，以及输出结果的高精度。
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公开(公告)号：CN116340766A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310133494.X
申请日：2023-02-17
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F18/214 , G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/382 , G06F18/15 , G06N20/00 , G06N3/08
摘要： 本发明属于电池技术领域，尤其涉及一种基于滑动窗口的锂电池SOC在线预测方法与相关设备，所述方法包括：设置初始训练的锂电池SOC数据样本及滑动窗口长度；建立基于滑动窗口和宽度学习的SOC预测模型，并计算SOC预测值；以当前采集数据和SOC预测值作为新样本加入到滑动窗口中，并返回步骤S2进行SOC预测值的计算，直到用于计算SOC预测值的样本数量等于滑动窗口长度，且没有新的采集数据的加入。本发明基于滑动窗口的SOC动态建模方法，利用滑动窗口捕捉到电池的时变特性，保证了模型的时效性；同时基于宽度学习和自适应无迹卡尔曼滤波方法，有效应对噪声、扰动等因素对采集数据的影响，提高了SOC的估计精度。
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公开(公告)号：CN113119425B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202110302729.4
申请日：2021-03-22
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： B29C45/76
摘要： 本发明涉及注塑成型技术领域，更具体地，涉及一种基于改进支持向量机的注塑产品质量预测方法，本发明方法通过建立模流元分析模型，获得注塑成型参数对注塑件质量的影响规律，找到可能影响注塑质量的工艺参数和与之对应质量参数，通过对工艺参数进行田口实验，获取取样实验数据，通过对实验数据进行加权综合处理，构建注塑质量的综合评价，利用遗传模拟退火优化支持向量机建立注塑工艺参数与注塑质量之间的预测模型，利用预测模型可以得到准确性和可靠性都可以满足实用需求的预测结果。
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公开(公告)号：CN114120179A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111338341.6
申请日：2021-11-12
申请人： 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 , 佛山汉明视阔科技有限公司 , 广东工业大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 一种基于特征集中的机器学习数据增强方法，包括以下步骤：S1、特征提取：获取图像数据集，每张图片剪切到与被检查组件的方面相对应的感兴趣区域；S2、特征集中：对标记数据与非标记数据进行特征集中，分别生成标记数据和非标记数据的特征集中目标函数；S3、目标训练：根据标记数据和非标记数据的特征集中目标函数生成训练目标模型并完成训练；S4、实验和测试：选取包含相同数量的正常和缺陷方面图像的数据集进行验证和测试；本发明同时运用带标记数据和未标记数据的特征集中，解决了正常和不良图像样品数量不平衡与数据标注难的问题，有效提高图像分类的精度。
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公开(公告)号：CN113211750A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110449055.0
申请日：2021-04-25
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明涉及温度控制方法领域，更具体地，涉及一种基于udf和数值模拟的注塑机料筒计量段温度控制方法。一种基于udf和数值模拟的注塑机料筒计量段温度控制方法，包括以下：S1：构建注塑机料筒计量段结构模型；S2：对S1中的结构模型建立传热数学模型，并根据加热圈的体积热源与注塑机料筒计量段温度的关系，求出料筒计量段的仿真温度；S3：基于udf函数设定温度值以及阈值，计算S2中的仿真温度与设定温度之间的偏差值，并判断偏差值是否超过阈值，若是，利用改进的遗传算法获取PID参数，进而对加热圈的体积热源进行整定，并将整定后的加热圈的体积热源传送给S2，若否，输出仿真温度；S4：基于S3不同时间输出的仿真温度，获取基于时间的温度控制线。
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公开(公告)号：CN113177332B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110256399.X
申请日：2021-03-09
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/23 , G16C20/10 , G06N3/084 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于机理和数据相结合的回转窑烧结温度预测方法，包括：S1：采集回转窑的窑头温度、窑头压强、窑尾温度、窑尾压强、进煤量、一次风速风温、二次风速风温、窑尾尾气中各成分的含量数据；S2:基于数值模拟技术建立数值模拟模型，对所述步骤S1中采集的数据进行验证；S3:基于步骤S2验证后的数据信息，并根据全局热平衡分析以及局部热平衡分析建立烧结温度的机理模型；S4:基于BP神经网络对步骤S3所述的机理模型建立误差补偿模型；S5：将所述机理模型与所述误差补偿模型计算得出的温度值相加，得到所需的温度预测结果。本发明根据热平衡分析建立烧结温度的机理模型，利用神经网络建立误差补偿模型，可以准确地预测出回转窑烧结温度。
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公开(公告)号：CN115186488A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210821053.4
申请日：2022-07-13
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/08
摘要： 本发明公开一种锂电池温度场时空建模方法及系统。先将时空分布温度数据进行非均匀分离，得到环境温度和生热温度，然后对生热温度进行时空分离，并通过谱方法得到空间基函数及其对应的低阶时间系数；之后运用宽度学习网络构建时序模型并进行训练，得到训练好的基于宽度学习网络的时序模型；将低阶时间系数、输入电流、工作电压输入＝时序模型，得到预测的低阶时间系数，将低阶时间系数与空间基函数进行时空重构，得到预测的生热温度，最后将生热温度与环境温度进行非均匀合成，得到预测的时空分布温度数据。本发明能够充分反应温度的分布不均匀性，且计算量小，速度快，并能有效得到全局的空间信息。
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公开(公告)号：CN113177332A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110256399.X
申请日：2021-03-09
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/23 , G16C20/10 , G06N3/08 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于机理和数据相结合的回转窑烧结温度预测方法，包括：S1：采集回转窑的窑头温度、窑头压强、窑尾温度、窑尾压强、进煤量、一次风速风温、二次风速风温、窑尾尾气中各成分的含量数据；S2:基于数值模拟技术建立数值模拟模型，对所述步骤S1中采集的数据进行验证；S3:基于步骤S2验证后的数据信息，并根据全局热平衡分析以及局部热平衡分析建立烧结温度的机理模型；S4:基于BP神经网络对步骤S3所述的机理模型建立误差补偿模型；S5：将所述机理模型与所述误差补偿模型计算得出的温度值相加，得到所需的温度预测结果。本发明根据热平衡分析建立烧结温度的机理模型，利用神经网络建立误差补偿模型，可以准确地预测出回转窑烧结温度。
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