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公开(公告)号：CN105758996B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201610122127.X
申请日：2016-03-03
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种大空间区域内电子鼻的布局方法。首先根据具体地形条件，确定布局区域以及区域原点；然后确定电子鼻数目以及各电子鼻对气体源的响应时间；最后以电子鼻对气体源的最短响应时间为布设的优化指标，运用粒子群算法求得各电子鼻的优化位置。本方法可以实时检测并能定位气体泄露点，同时能快速跟踪气体，以便工作人员及时的准确的作出相应处理，防止事故的发生。
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公开(公告)号：CN104795819B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510238105.5
申请日：2015-05-11
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强跟踪集员估计的电力系统状态估计方法，包括以下步骤：获取滤波目标信号，提取滤波目标信号特征；建立连续三次采样正弦波电压的等式关系模型，从而得到相应的状态方程、观测方程，以及离散滤波目标信号；根据集员估计算法递推规则，采用最优定界椭球估计算法，得到集员估计的离散算法公式；引入强跟踪的思想，改进扩展集员估计算法，对离散滤波目标信号进行滤波和状态估计，并考虑电力信号参数突变时相应的状态估计结果。本发明引入有效的扩展集员估计算法进行状态估计，解决了在不确定噪声分布特性条件下的状态估计问题。提出的强跟踪扩展集员估计算法，提高了电力系统中幅值和频率等电气参数突变的工况的跟踪能力。
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公开(公告)号：CN104833852A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510236055.7
申请日：2015-05-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R23/16
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络的电力信号的谐波参数估计方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：一：获取目标信号；二：确定滤波目标信号特征；三：初始化神经网络，并根据获取的目标信号建立离散信号模型；四：对神经网络的相应函数和参数进行选取，根据人工神经网络方法的递推规则，得到人工神经网络的离散算法公式；五：将离散目标信号输入到神经网络的输入层，对离散目标信号进行滤波和参数估计，得到相应的电力信号参数。由于人工神经网络具有很强的自适应和学习能力，鲁棒性和容错能力，从而可以代替复杂耗时的传统算法，使得处理过程更接近于人类思维活动。利用神经网络的高度并行运算能力，则保证了此方法在线应用实时性。
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公开(公告)号：CN104833777A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510237367.X
申请日：2015-05-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网与移动机器人的气体传感器在线漂移校正方法。属于传感器漂移校正领域；该方法的具体步骤如下，步骤一：传感器节点布置与组网；步骤二：确定移动机器人遍历所有节点的路线，并实施；步骤三：设定多个时间窗，得到残差矩阵和漂移成分矩阵；步骤四：将前一个时间窗的两个矩阵按一定权重校正当前时间窗的数据；五：完成传感器漂移的在线校正。采用本发明所述的校正方法，可以实现气体传感器在线漂移补偿，提高了无线传感器网络的可靠性，延长系统的使用寿命。
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公开(公告)号：CN110907260B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201911234263.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开的一种多通道高温密封新型电子鼻热脱附系统及控制方法，当检测物质浓度较低时，可以先通过吸附管对低浓度的气体进行吸附，然后通过加热装置对该吸附管进行加热，热脱附出需要的气体，然后再用少量的载气将吸附物质吹出，从而提高了检测物质的浓度，由于本系统专门设计的高温热脱附结构，解决了传统密封方法中在高温下易产生干扰气体成分的难题，通过金属之间的咬合密封，实现了高温条件下的多通道、高密封性、富集浓缩效率高的电子鼻热脱附系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110907260A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911234263.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开的一种多通道高温密封新型电子鼻热脱附系统及控制方法，当检测物质浓度较低时，可以先通过吸附管对低浓度的气体进行吸附，然后通过加热装置对该吸附管进行加热，热脱附出需要的气体，然后再用少量的载气将吸附物质吹出，从而提高了检测物质的浓度，由于本系统专门设计的高温热脱附结构，解决了传统密封方法中在高温下易产生干扰气体成分的难题，通过金属之间的咬合密封，实现了高温条件下的多通道、高密封性、富集浓缩效率高的电子鼻热脱附系统。
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公开(公告)号：CN105823801B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201610120715.X
申请日：2016-03-03
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信念网络特征提取的电子鼻漂移补偿方法，包括以下步骤：通过对电子鼻传感器得到的模拟信号特征进行信号预处理，得到浅度特征；采用逐层贪婪学习算法，训练DBN模型；然后通过这个模型提取浅度特征的深度特征；对得到的深度特征再采取自适应校正方法处理，从而达到电子鼻传感器漂移补偿目的。本发明在已有的电子鼻漂移补偿算法中的自适应校正方法上，提出了采用DBN对电子鼻传感器数据进行深度特征提取的方法，从而在特征层面上抑制了漂移现象的干扰，强化了有效特征间的耦合性；由于DBN的无监督特性，因此自适应校正方法与DBN的结合并没有影响它的自适应特性，这种改良的方法依然具有良好的实用性。
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公开(公告)号：CN105717257B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201610120754.X
申请日：2016-03-03
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明公开了一种气体源无线定位方法，包括以下步骤：通过无线传感器网络检测到的气体浓度信息，使用最小二乘法对气体源预定位；根据最小二乘法得出的预定位位置反算扩展集员滤波算法的初始可行集；把预定位位置和初始可行集代入扩展集员滤波算法，循环迭代，得到气体源定位结果。本发明中采用最小二乘法预定位气体源位置，并反算出扩展集员滤波算法的初始可行集，保证真实位置包含在初始可行集中，确保算法的数值稳定性；用扩展集员滤波算法对气体源精确定位，通过循环迭代，可行集越来越小，并且真实位置始终包含在可行集中，从而达到100％的可信度。
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公开(公告)号：CN106197859A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610517716.8
申请日：2016-07-04
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑有限空间约束的气体源定位方法，包括以下步骤：通过无线传感器网络检测到的浓度值，用非线性最小二乘法结合墙壁约束条件预定位；传感器直接测量的浓度值加墙壁反射的浓度值作为传感器真实浓度值；把预定位值和自定义初始可行集代入扩展集员滤波算法，得到精确的定位结果，精确定位结果集合与墙壁约束的交集即为最终定位结果。本发明采用靠墙的气体扩散模型，并考虑了墙壁反射的浓度，增强了算法的鲁棒性；用扩展集员滤波算法精确定位，最终可行集包含真实位置，从而达到100％的可信度。
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公开(公告)号：CN105823801A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610120715.X
申请日：2016-03-03
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信念网络特征提取的电子鼻漂移补偿方法，包括以下步骤：通过对电子鼻传感器得到的模拟信号特征进行信号预处理，得到浅度特征；采用逐层贪婪学习算法，训练DBN模型；然后通过这个模型提取浅度特征的深度特征；对得到的深度特征再采取自适应校正方法处理，从而达到电子鼻传感器漂移补偿目的。本发明在已有的电子鼻漂移补偿算法中的自适应校正方法上，提出了采用DBN对电子鼻传感器数据进行深度特征提取的方法，从而在特征层面上抑制了漂移现象的干扰，强化了有效特征间的耦合性；由于DBN的无监督特性，因此自适应校正方法与DBN的结合并没有影响它的自适应特性，这种改良的方法依然具有良好的实用性。
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