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公开(公告)号：CN117452941A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311408272.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的自动巡检深海养殖避灾系统及方法，包括无人巡逻船、监测模块、定位模块、预报模块、预警模块、辅助电源模块和云平台，所述监测模块、定位模块和辅助电源模块搭载于无人巡逻船上。进行作业时，由无人巡逻船船载监测模块、定位模块以及辅助电源，沿着所设置的路线巡航，且在停航点进行数据监测；云平台把接收到数据后存储到云数据库，同时可实时监控监测数据、无人巡逻船定位信息以及导航路线；预报模块从云平台导入数据进行风灾评估预测；根据预测结果判断是否需要启动预警模块，规划安全撤离路线，辅助深海养殖户快速感知海洋风灾，快速判断安全地带，使养殖户能够自我预警，以防灾害来袭时的准备不足。
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公开(公告)号：CN118114826A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410252240.4
申请日：2024-03-05
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明涉及充电桩布局优化领域，公开了一种校园两轮电动车充电桩再布局优化方法与系统，包括：获取每日进出校园的两轮电动车数量，进出充电站的频次和用户选取充电桩的偏好和需求分布点数据；对获取的数据进行预处理和数据的校准；对数据进行分析，确定选址方案需满足的约束条件；拟定选址方案，以总投资成本最小和用户充电成本最小构建目标函数；在充分考虑用户的偏好和需求的情况下，利用海象优化算法对目标函数进行两轮寻优，得出最佳电动车充电桩布局优化方案。本发明确保了优化目标总成本最小，使优化的充电桩布局在能够平衡投资商和用户利益的同时满足用户的需求，实现合理的停放充电。
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公开(公告)号：CN118962502B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411031679.0
申请日：2024-07-30
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 一种锂电池SOH智能估计方法与系统，包括：传感器采集不同种类和工况的锂电池运行数据；构建VAE‑GAN组合模型，进行数据增强，生成更多锂电池运行数据；根据不同种类和工况的锂电池运行数据，对模型库中所有模型分别建模，挑选出源模型并加权叠加成一个堆叠模型；输入待评估锂电池的运行数据，ART网络对堆叠模型中的各个源模型进行自适应权重分配得到预测模型并输出初步预测结果；建立基于随机森林的误差修正模型，完成初步预测结果的误差修正，输出锂电池SOH的最终预测值。本发明构建了新型VAE‑GAN组合模型，降低了采集多源数据的难度；构建了基于多个源模型的堆叠模型，增加了模型的泛化能力；并对预测结果进行了误差修正，提高了模型预测的精度。
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公开(公告)号：CN117948744B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410226818.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 淮阴工学院
IPC: F25B49/02 , B60H1/00 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/096 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于云网互联的电子膨胀阀健康管理系统，包括数据采集模块、数据校正模块、CPU模块、WIFI通信模块、中央集成处理云平台、车载显示模块；对获取的不同用户的车载空调电子膨胀阀运行状态数据，利用3D卷积神经网络对缺失和异常数据进行处理；随后将校正后数据传输至中央集成处理云平台；云平台中健康诊断模块利用小龙虾优化算法对信息生成对抗网络模型InfoGAN参数进行寻优，输出车载空调电子膨胀阀故障诊断初步结果；并融合联邦迁移学习，建立全局模型，对初步结果聚合处理，形成最终诊断结果。本发明能够在保护数据安全与数据隐私的基础上实现对不同用户的电子膨胀阀进行健康管理，还可以实时调整诊断模型参数，提高诊断精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN116776773B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202310757141.7
申请日：2023-06-26
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F30/28 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/14 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种平直翅片管式换热器管型优化系统及方法，所述系统包括：数学化模块、优化仿真模块、决策模块和正反设计模块；所述数学化模块用于将待优化换热器管型设计抽象为数学问题，所述优化仿真模块用于建立NSGA‑II多目标优化模型，以换热效率和压降指标为优化目标函数，对设计变量进行寻优，得到Pareto最优设计方案集合；所述决策模块用于根据用户需求，利用多属性决策方法从云数据库中Pareto非劣设计方案集合中选择符合设计要求的方案；所述正反设计模块用于利用云数据库Pareto非劣设计方案集合数据构建机器学习快速设计模型，捕捉设计变量和换热器性能指标的非线性关系，辅助用户快速设计；本发明具有计算量小，节约设计时间的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118114826B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410252240.4
申请日：2024-03-05
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明涉及充电桩布局优化领域，公开了一种校园两轮电动车充电桩再布局优化方法与系统，包括：获取每日进出校园的两轮电动车数量，进出充电站的频次和用户选取充电桩的偏好和需求分布点数据；对获取的数据进行预处理和数据的校准；对数据进行分析，确定选址方案需满足的约束条件；拟定选址方案，以总投资成本最小和用户充电成本最小构建目标函数；在充分考虑用户的偏好和需求的情况下，利用海象优化算法对目标函数进行两轮寻优，得出最佳电动车充电桩布局优化方案。本发明确保了优化目标总成本最小，使优化的充电桩布局在能够平衡投资商和用户利益的同时满足用户的需求，实现合理的停放充电。
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公开(公告)号：CN118962502A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411031679.0
申请日：2024-07-30
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 一种锂电池SOH智能估计方法与系统，包括：传感器采集不同种类和工况的锂电池运行数据；构建VAE‑GAN组合模型，进行数据增强，生成更多锂电池运行数据；根据不同种类和工况的锂电池运行数据，对模型库中所有模型分别建模，挑选出源模型并加权叠加成一个堆叠模型；输入待评估锂电池的运行数据，ART网络对堆叠模型中的各个源模型进行自适应权重分配得到预测模型并输出初步预测结果；建立基于随机森林的误差修正模型，完成初步预测结果的误差修正，输出锂电池SOH的最终预测值。本发明构建了新型VAE‑GAN组合模型，降低了采集多源数据的难度；构建了基于多个源模型的堆叠模型，增加了模型的泛化能力；并对预测结果进行了误差修正，提高了模型预测的精度。
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公开(公告)号：CN118839810A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410858329.5
申请日：2024-06-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , G01P5/00 , G01W1/10 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/049
Abstract: 本发明涉及风速预测领域，公开了一种基于多模型集成的风电场风速预测方法及系统。该方法包括：获取历史风速w0(t)，通过插补以及剔除漂移风速得到w(t)，并采用DVNCMD分解w(t)；计算分解得到的各序列的融合特征熵，并依据熵值大小分为低、中等、高熵值序列；对应低、中等、高熵值序列建立BP、LSTM、CNN‑Bi‑LSTM‑Attention模型，并利用NRBO优化LSTM、CNN‑Bi‑LSTM‑Attention模型的超参数；最后叠加所有序列预测结果，得到最终预测风速。该系统利用数据量阈值判断模块更新模型参数，适应气候变化导致的风速变化，同时实时显示预测数据。本发明采用DVNCMD分解减少计算量提升分解效率，同时建立BP、LSTM、CNN‑Bi‑LSTM‑Attention模型优化计算效率减少计算时间，并添加NRBO优化算法进一步提升预测精度和效率，为风速发电提供新的思路与方法。
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公开(公告)号：CN117948744A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410226818.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 淮阴工学院
IPC: F25B49/02 , B60H1/00 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/096 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于云网互联的电子膨胀阀健康管理系统，包括数据采集模块、数据校正模块、CPU模块、WIFI通信模块、中央集成处理云平台、车载显示模块；对获取的不同用户的车载空调电子膨胀阀运行状态数据，利用3D卷积神经网络对缺失和异常数据进行处理；随后将校正后数据传输至中央集成处理云平台；云平台中健康诊断模块利用小龙虾优化算法对信息生成对抗网络模型InfoGAN参数进行寻优，输出车载空调电子膨胀阀故障诊断初步结果；并融合联邦迁移学习，建立全局模型，对初步结果聚合处理，形成最终诊断结果。本发明能够在保护数据安全与数据隐私的基础上实现对不同用户的电子膨胀阀进行健康管理，还可以实时调整诊断模型参数，提高诊断精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN118839810B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410858329.5
申请日：2024-06-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , G01P5/00 , G01W1/10 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/049
Abstract: 本发明涉及风速预测领域，公开了一种基于多模型集成的风电场风速预测方法及系统。该方法包括：获取历史风速w0(t)，通过插补以及剔除漂移风速得到w(t)，并采用DVNCMD分解w(t)；计算分解得到的各序列的融合特征熵，并依据熵值大小分为低、中等、高熵值序列；对应低、中等、高熵值序列建立BP、LSTM、CNN‑Bi‑LSTM‑Attention模型，并利用NRBO优化LSTM、CNN‑Bi‑LSTM‑Attention模型的超参数；最后叠加所有序列预测结果，得到最终预测风速。该系统利用数据量阈值判断模块更新模型参数，适应气候变化导致的风速变化，同时实时显示预测数据。本发明采用DVNCMD分解减少计算量提升分解效率，同时建立BP、LSTM、CNN‑Bi‑LSTM‑Attention模型优化计算效率减少计算时间，并添加NRBO优化算法进一步提升预测精度和效率，为风速发电提供新的思路与方法。
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