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公开(公告)号：CN119200410A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411686969.9
申请日：2024-11-25
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，涉及机械系统动力学以及控制领域，基于约束方程以最小化运输时间为目标建立优化问题，对优化问题进行求解，得到最优运输时间和障碍物出现时间；基于塔式起重机的目标位置、障碍物位置、最优运输时间和障碍物出现时间构建数据集；并基于数据集得到训练好的模糊神经网络；利用训练好的模糊神经网络，预测得到最优运输时间和障碍物出现时间，基于最优运输时间和障碍物出现时间得到塔式起重机的参考轨迹。并基于所述参考轨迹还设计具有误差约束自适应跟踪控制器。考虑了避障和跟踪误差约束，将二分法与模糊神经网络相结合，规划出塔机运输中考虑障碍物位置和体积的最优时间轨迹。
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公开(公告)号：CN119191098A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411700799.5
申请日：2024-11-26
Abstract: 本发明提出了一种基于状态约束的塔式起重机自适应模糊控制方法及系统，属于塔式起重机控制技术领域。方案包括：构建塔式起重机系统动力学模型，根据所述塔式起重机系统动力学模型获取控制目标；根据所述控制目标，构建自适应模糊控制器；所述自适应模糊控制器中包括负载质量估计和约束状态项；利用所述控制器实现对塔式起重机的定位及消除摆角。为变绳长塔式起重机设计了闭环控制方法。引入模糊自适应机制来提高控制性能，考虑到安全性和效率，建立了辅助项，从理论上将悬臂、台车和绳索限制在安全范围内，确保负载与周围的障碍物和设备保持安全距离。
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公开(公告)号：CN119191098B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411700799.5
申请日：2024-11-26
Abstract: 本发明提出了一种基于状态约束的塔式起重机自适应模糊控制方法及系统，属于塔式起重机控制技术领域。方案包括：构建塔式起重机系统动力学模型，根据所述塔式起重机系统动力学模型获取控制目标；根据所述控制目标，构建自适应模糊控制器；所述自适应模糊控制器中包括负载质量估计和约束状态项；利用所述控制器实现对塔式起重机的定位及消除摆角。为变绳长塔式起重机设计了闭环控制方法。引入模糊自适应机制来提高控制性能，考虑到安全性和效率，建立了辅助项，从理论上将悬臂、台车和绳索限制在安全范围内，确保负载与周围的障碍物和设备保持安全距离。
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公开(公告)号：CN115099320B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210679981.1
申请日：2022-06-16
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G01M99/00
Abstract: 本发明公开一种冷水机组故障检测和诊断方法及系统，包括：构建三维建模数据集；对三维建模数据集采用张量分析方法提取批次间的动态特征，采用慢特征分析方法提取同批次内的动态特征，以此构建张量慢特征分析模型；对待测工况数据提取张量慢特征，构建监控统计量并确定控制限，以进行故障检测；对故障工况数据和历史故障数据分别提取张量慢特征，对每类历史故障数据的张量慢特征赋予不同的分布权重和误分类代价，根据分布权重迭代训练数据引力分类器，根据误分类代价更新数据引力分类器正确分类样本和误分类样本的权重，以此构建代价敏感数据引力分类器；根据代价敏感数据引力分类器得到故障类别。提高冷水机组故障检测与故障识别的性能。
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公开(公告)号：CN119025895B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411211565.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G01M13/00
Abstract: 本发明涉及空调冷水机组技术领域，提供了一种基于多模态数据融合的空调冷水机组故障诊断方法及系统。该方法包括，对内部数据、声音数据和振动数据中的每个变量进行模糊化处理，得到内部特征、声音特征和振动特征；将内部特征、声音特征和振动特征进行两两交叉融合，得到第一融合特征、第二融合特征和第三融合特征；分别计算第一融合特征和第二融合特征的第一相似度，以及计算第二融合特征和第三融合特征的第二相似度，将第一相似度作为第一融合特征的权重，将第二相似度作为第三融合特征的权重；将带有权重的第一融合特征、第三融合特征与第二融合特征进行融合，得到多模态融合特征；采用故障诊断模型，得到空调冷水机组的故障诊断结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118469243A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410909701.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/006 , G06Q50/08 , G06F16/24
Abstract: 本发明属于碳排规划调度技术领域，提供了一种建筑全生命期碳排规划调度方法及系统，使用建筑信息模型和任务时间计划表建立数据库，将建筑全生命期内各任务环节内预测的碳排放量，与数据库中的碳排放量进行对比，以此为依据进行碳排放规划，在降低对数据要求的基础上，解决了单独使用任务时间计划表或建筑信息模型进行预测碳排放量核实时，数据相隔离导致的监测不连贯、核实预测碳排放量不准确的问题；将建筑全生命期内各任务环节内的涉及到的时间序列数据，转化为频域数据，然后识别各任务环节内碳排数据跨时间序列保留的属性，能够了解碳排数据是否存在周期性变化、频率分布以及频率间的相关性等信息，提高了碳排放预测的准确性。
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公开(公告)号：CN107997964B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201810072783.2
申请日：2018-01-25
Applicant: 山东建筑大学
IPC: A61J3/00
Abstract: 本发明公开了一种可回收药渣的自动煎药系统及方法，它解决了现有技术中中药渣不回收加工造成资源浪费、环境污染的问题，具有能够回收药渣中的残余药液，利用电加热干燥技术对挤压后的药渣加热干燥至成型，方便储存及后续加工的效果；其技术方案为：包括智能控制系统、智能煎药单元、自动给水单元、自动出药单元和药渣回收单元，所述智能煎药单元包括报警模块，当煎药炉内液位低于最低限位时发出报警信号；自动给水单元包括液位监测模块和给水模块；自动出药单元包括过滤模块，过滤模块由具有两层孔结构的煎药炉底盘构成；药渣回收单元包括煎药炉炉盖，通过智能控制系统控制带有药渣的煎药炉底盘上升并与煎药炉炉盖挤压、干燥、定型。
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公开(公告)号：CN110674580B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201910917571.4
申请日：2019-09-26
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本公开提供了一种地源热泵空调系统热源机组建模方法及系统。其中，一种地源热泵空调系统热源机组建模方法包括：建立多输入多输出的热源机组二型模糊模型，同时考虑边界约束条件对热源机组二型模糊模型的输入变量集合、输出变量集合及其参数进行约束；在考虑边界约束条件的热源机组二型模糊模型的基础上，建立带约束的数据驱动自组织二型模糊规则库；利用带约束的数据驱动自组织二型模糊规则库对热源机组二型模糊模型的参数进行自学习优化训练；在热源机组二型模糊模型的参数自学习优化训练过程中，将参数自学习优化问题转化为带约束的多目标优化问题，进而构建出带约束的多目标优化函数，求解带约束的多目标优化函数，得到热源机组二型模糊模型的最优参数。
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公开(公告)号：CN115789926A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211742149.8
申请日：2022-12-28
Applicant: 山东建筑大学
IPC: F24F11/89 , F24F110/10 , F24F110/20 , F24F110/70
Abstract: 本发明公开了一种空气处理机组控制方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，属于空气处理机组控制技术领域。包括对空气处理机组系统进行分析，建立空气处理机组系统模型；分析空气处理机组系统模型，建立状态方程；分析状态方程，根据系统控制目标，通过反步法设计自适应控制器，通过自适应控制器对空气处理机组系统的输出进行控制。能够完整保留系统的非线性，同时考虑二氧化碳浓度的调节以及存在系统进回水温差未知情况下的控制；解决了现有技术中存在“对系统线性化处理，忽略的系统的非线性，导致控制效果不佳”的问题。
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公开(公告)号：CN115310355A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210924624.7
申请日：2022-08-02
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本公开提供了一种考虑多能耦合的综合能源系统多元负荷预测方法及系统，其属于园区综合能源系统负荷预测技术领域，所述方案包括：获取园区综合能源系统中的历史负荷预测相关数据，并进行相应预处理；基于所述历史负荷预测相关数据，采用加权基因共表达网络分析方法挖掘多元负荷间以及负荷与其对应的各影响因素之间的非线性关系，确定与不同负荷强相关的影响因素；将不同负荷的负荷历史数据及其强相关影响因素对应的特征同时输入预先训练的负荷预测模型中，获得不同负荷对应的负荷预测结果；其中，所述负荷预测模型采用MTL框架，利用BiLSTM作为MTL的共享层，不同负荷下的预测任务之间通过所述共享层进行信息共享。
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