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公开(公告)号：CN112116922A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010982357.X
申请日：2020-09-17
Applicant: 集美大学
IPC: G10L21/0272 , G10L21/0308 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种噪声盲源信号分离方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：将观测信号通过Fastica算法得到解混矩阵和分离后的独立分量；S2：对独立分量做多次相位调整，并根据相位调整前后对应的观测信号之间的总相关系数的大小确定最佳调整相位；S3：查找权值调整函数的最佳寻优区间，从最佳寻优区间内查找最佳权值调整函数；S4：将独立分量进行相位和幅值的调整得到调整独立分量，将其与观测信号均进行傅里叶变换得到对应的频谱，计算每个调整独立分量频谱和其对应的观测信号频谱的总相关系数，按照总相关系数的大小将所有调整独立分量进行排序，得到分离后的信号源。该解决方案对波形的不确定性进行消除，达到较为完美的分离结果。
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公开(公告)号：CN112116922B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202010982357.X
申请日：2020-09-17
Applicant: 集美大学
IPC: G10L21/0272 , G10L21/0308 , G06F18/2134
Abstract: 本发明涉及一种噪声盲源信号分离方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：将观测信号通过Fastica算法得到解混矩阵和分离后的独立分量；S2：对独立分量做多次相位调整，并根据相位调整前后对应的观测信号之间的总相关系数的大小确定最佳调整相位；S3：查找权值调整函数的最佳寻优区间，从最佳寻优区间内查找最佳权值调整函数；S4：将独立分量进行相位和幅值的调整得到调整独立分量，将其与观测信号均进行傅里叶变换得到对应的频谱，计算每个调整独立分量频谱和其对应的观测信号频谱的总相关系数，按照总相关系数的大小将所有调整独立分量进行排序，得到分离后的信号源。该解决方案对波形的不确定性进行消除，达到较为完美的分离结果。
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公开(公告)号：CN113740650B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202111035865.8
申请日：2021-09-06
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明涉及一种船舶电力系统故障检测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集船舶电力系统故障时各断路器的开关量信息；S2：构建下列目标函数，将船舶电力系统中各元件的故障状态检测问题转换为目标函数最大化的问题；S3：根据船舶电力系统中主保护、第一后备保护和第二后备保护的动作原理，构建由各元件的故障状态S确定Dmi*(S)、Dpi*(S)和Dqi*(S)的计算公式；S4：通过改进量子遗传算法对各元件的故障状态S进行更新，并计算各故障状态S对应的目标函数的最大值，将最大值对应的故障状态S作为船舶电力系统中各元件的故障状态，进而判断故障元件。本发明实现了在设备发生故障时，断路器跳闸使系统能够快速隔离故障区域并定位故障，提高船舶航行的安全系数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112084710B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010927100.4
申请日：2020-09-07
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明涉及固体氧化物燃料电池电压预测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：构建SOFC动力学模型，采集一段时间内固体氧化物燃料电池通过SOFC动力学模型的燃料流速、堆栈电流和输出电压组成训练集；S2：构建基于宽度学习系统的非线性自回归滑动平均模型作为辨识模型；S3：利用训练集，并通过优化算法对辨识模型的参数进行训练，得到最优的模型参数，将最优的模型参数代入辨识模型中得到最终模型；S4：通过最终模型对固体氧化物燃料电池的电压进行预测。本发明采用BLS学习网络和RBF神经网络相结合的新的算法结构，相对于BLS和RBF具有更好的精确度和有效性。
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公开(公告)号：CN113740650A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111035865.8
申请日：2021-09-06
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明涉及一种船舶电力系统故障检测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集船舶电力系统故障时各断路器的开关量信息；S2：构建下列目标函数，将船舶电力系统中各元件的故障状态检测问题转换为目标函数最大化的问题；S3：根据船舶电力系统中主保护、第一后备保护和第二后备保护的动作原理，构建由各元件的故障状态S确定Dmi*(S)、Dpi*(S)和Dqi*(S)的计算公式；S4：通过改进量子遗传算法对各元件的故障状态S进行更新，并计算各故障状态S对应的目标函数的最大值，将最大值对应的故障状态S作为船舶电力系统中各元件的故障状态，进而判断故障元件。本发明实现了在设备发生故障时，断路器跳闸使系统能够快速隔离故障区域并定位故障，提高船舶航行的安全系数。
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公开(公告)号：CN112084710A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010927100.4
申请日：2020-09-07
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明涉及固体氧化物燃料电池电压预测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：构建SOFC动力学模型，采集一段时间内固体氧化物燃料电池通过SOFC动力学模型的燃料流速、堆栈电流和输出电压组成训练集；S2：构建基于宽度学习系统的非线性自回归滑动平均模型作为辨识模型；S3：利用训练集，并通过优化算法对辨识模型的参数进行训练，得到最优的模型参数，将最优的模型参数代入辨识模型中得到最终模型；S4：通过最终模型对固体氧化物燃料电池的电压进行预测。本发明采用BLS学习网络和RBF神经网络相结合的新的算法结构，相对于BLS和RBF具有更好的精确度和有效性。
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公开(公告)号：CN111310970A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010045046.0
申请日：2020-01-16
Applicant: 集美大学
Abstract: 本发明涉及一种环境参数实时预测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：接收t时刻的环境数据，并进行归一化处理，初始化设定变量a＝1，预测次数A；S2：将归一化处理后的t时刻的环境数据输入环境数据预测模型，将模型输出作为t+a*T时刻的输出结果；S3：将t+a*T时刻的输出结果进行反归一化处理得到t+a*T时刻的环境数据；S4：将t+a*T时刻的输出结果输入环境数据预测模型，将模型输出作为t+(a+1)*T时刻的输出结果；S5：将t+(a+1)*T时刻的输出结果进行反归一化处理得到t+(a+1)*T时刻的环境数据；S6：判断a
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