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公开(公告)号：CN118117611A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410015877.1
申请日：2024-01-05
Abstract: 本发明公开了一种基于能量重构的构网型虚拟同步机阻尼优化方法，该阻尼优化方法同时将基于有功指令微分前馈的能量重构阻尼方法、基于并网有功微分反馈的能量重构阻尼方法和基于角频率微分反馈的能量重构阻尼方法引入至传统构网型虚拟同步机的控制结构中，通过能量重构的方式优化构网型虚拟同步机的并网阻尼，有效解决传统构网型虚拟同步机在有功指令、电网频率等扰动下存在的并网有功动态振荡、功率超调、以及输出频率响应过冲等问题，可适用于电力电子技术中的构网型虚拟同步机并网控制领域。
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公开(公告)号：CN118709829A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410724974.8
申请日：2024-06-05
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q10/04 , G01R27/26 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明是一种基于晶体图卷积神经网络的微波介质陶瓷介电常数预测方法。包括以下步骤：首先，从文献和数据库中获取微波介质陶瓷的化学式、介电常数和CIF文件。将数据集样本输入CGCNN，从CIF文件中提取晶胞的原子和化学键信息，构建晶体图数据，并对介电常数进行归一化。通过卷积层对晶体图进行特征提取，并通过池化层保留重要特征，随后全连接层组合最适合的特征表示。使用随机梯度下降优化器对模型进行训练，并利用Optuna优化框架调优超参数。预测模型训练完成后，将待预测陶瓷的CIF文件输入CGCNN，即可输出其介电常数预测值。该方法提供了简单输入、高准确率微波介质陶瓷介电常数的预测模型，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN119651663A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411745434.4
申请日：2024-11-29
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 针对传统虚拟同步机并联组网系统的输出有功功率与输出频率在负载扰动下存在的动态振荡问题，本发明公开了一种基于三重分数阶的虚拟同步机并联组网控制方法。该方法将传统虚拟同步机并联组网控制方法中的一重虚拟惯量控制环节替换为三重分数阶虚拟惯量控制环节，通过调节所引入的三重可调参数优化虚拟同步机并联组网系统输出有功功率与输出频率的响应性能，具有控制参数选择灵活、不影响有功功率稳态均分效果、可消除有功功率动态振荡与能够抑制输出频率动态振荡的优点，可适用于电力电子技术中的虚拟同步机并联组网控制领域。
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公开(公告)号：CN117540619A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311298764.9
申请日：2023-10-09
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/092 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习微波器件鲁棒性可调的设计方法，具体包括以下步骤：步骤1，将微波器件的结构参数矩阵化；步骤2，基于深度强化学习框架建立强化学习环境将步骤1的结果添加扰动作为状态输入；步骤3，基于深度强化学习框架设计智能体和所建立的环境交互；步骤4，基于步骤3将器件的性能指标和鲁棒性因素分别转化为相应奖励函数和；步骤5，基于步骤4调整奖励的比重，指导智能体设计鲁棒性不同的微波器件；步骤6，基于步骤5验证器件的鲁棒性，得到器件的鲁棒性和器件性能的变化趋势，验证结果显示不同的任务设计的器件具有不同的鲁棒性。本发明可以在保障性能的前提下，控制调整器件的鲁棒性，打破制造工艺差异的限制。
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公开(公告)号：CN119720749A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411754485.3
申请日：2024-12-02
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的低通滤波器智能化设计方法，步骤1，获取低通滤波器的结构参数进行矩阵化表示；步骤2，基于深度强化学习框架构建强化学习环境，并将步骤1的结果作为状态输入；步骤3，设计智能体，使其基于深度强化学习框架与步骤2建立的环境进行交互；步骤4，根据步骤3的交互结果，将低通滤波器的性能指标转化为对应的奖励函数#imgabs0#，#imgabs1#，将当前状态所对应奖励与前一状态所对应奖励的差值#imgabs2#作为最终的奖励，以指导优化过程；步骤5，当模型达到预定的训练目标后，根据最终调整得到的结构参数确定低通滤波器的最终参数。通过上述系统化的步骤，本发明的方法能够实现低通滤波器设计的智能化优化，显著提升设计效率和滤波器性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119227516A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411251202.3
申请日：2024-09-06
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06N3/0985 , G06N3/0499 , G06N3/045
Abstract: 本发明提出了一种基于成分限制的注意力卷积网络的尖晶石陶瓷微波介电常数预测方法，具体步骤如下：首先，收集文献中的尖晶石型微波介质陶瓷的化学式及其介电常数，并将化学式转化为基础元素向量，结合组成编码和对数编码进行数据嵌入。其次，采用Adam优化算法进行超参数优化。通过Transformer编码器对嵌入的数据进行特征提取，卷积层进一步处理这些特征，池化层保留重要特征。然后，使用残差网络对数据进行训练。训练完成后，将待预测的尖晶石型微波介质陶瓷化学式输入模型，即可输出其介电常数。该方法通过化学式输入即可实现更准确的性能预测，显著提升了材料开发效率并降低了实验试错成本。
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公开(公告)号：CN118748440A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410866067.7
申请日：2024-06-28
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三重分数阶的构网型虚拟同步机优化控制方法，该方法将传统构网型虚拟同步机控制方法中的一阶虚拟惯量控制环节替换为三重分数阶虚拟惯量控制环节，通过调节所引入的三重可调参数，优化构网型虚拟同步机并网有功功率与输出频率的动态响应性能，能够缓解传统构网型虚拟同步机并网有功功率与输出频率在有功功率指令、电网频率等不同扰动下存在的动态振荡与超调问题，具有控制自由度更多、控制系统阶数更低、与控制参数选择更灵活等优点，可适用于电力电子技术中的构网型虚拟同步机并网控制领域。
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公开(公告)号：CN118137531A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410203172.2
申请日：2024-02-23
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于回路重构原理的构网型虚拟同步机优化控制方法，该改进方法在保证虚拟阻尼参数与虚拟惯量参数不变的条件下，通过重构转子运动方程的方式额外增加有功前馈参数与前向通道调节参数两个控制自由度，并通过灵活调节两个控制自由度的方式优化构网型虚拟同步机并网有功的动态与稳态响应性能，有效解决传统构网型虚拟同步机并网有功在内部有功指令、外部电网频率等扰动下存在的动态振荡、稳态偏差、响应速度慢以及功率超调等问题，可适用于电力电子技术中的构网型虚拟同步机并网控制领域。
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公开(公告)号：CN117409894A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311222788.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的尖晶石结构微波介质陶瓷介电常数预测方法，包括以下步骤：首先获取文献中的尖晶石结构微波介质陶瓷的化学式、介电常数和所包含元素的描述符等数据，对化学式生成组合特征，对生成的特征进行归一化处理之后，采用特征选择方法，包括方差筛选、相关性筛选、特征重要性筛选和特征穷举筛选。所得到的最优特征子集被用于极端梯度提升机算法的训练，并使用其它机器学习算法进行对比。训练过程结束之后，将待预测的尖晶石结构微波介质陶瓷的化学式和筛选后的最优特征子集输入最优算法模型，输出其介电常数。本发明能够建立准确率较高的预测模型，具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN108285569A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810220815.9
申请日：2018-03-16
IPC: C08L23/06 , C08L23/12 , C08L23/16 , C08K13/06 , C08K9/02 , C08K9/04 , C08K7/06 , C08K7/16 , C08K3/04 , E02D3/00 , G01R27/02 , G08B21/18
Abstract: 本发明公开了一种嵌固式自感知土工格栅结构及方法，它解决了现有技术中存在重大工程伤亡事故的问题，具有能实现对加筋土体的在线动态监测与安全预警的有益效果，其方案如下：一种嵌固式自感知土工格栅结构，包括至少一列由添有导电填料的聚合物构成的第一肋和至少两排内部设有导线的热塑性聚合物片条构成的第二肋，第二肋与第一肋交错设置构成多排第二肋与至少一列第一肋的结构，且交错处采用锁扣连接，第二肋的导线与第一肋接触设置，与同一第一肋交错的其中两排第二肋的相应导线与电阻检测设备连接。
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