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公开(公告)号：CN108717165A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810523703.0
申请日：2018-05-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于数据驱动法的锂离子电池SOC在线预测方法，将低计算量的增量式支持向量机方法引入到相关向量机。IRVM算法的样本数据由相关向量和新的在线样本组成，由于相关向量机十分稀疏，即相关向量个数远小于初始样本集，所以在线训练的m值十分小，因此在线预测的速度快、效率高、存储空间及计算复杂度低，实现了对锂离子电池SOC的精确预测。本发明能够解决在线锂离子电池SOC的预测问题，有效克服了传统的增量式在线训练算法，需要在线保持原始训练样本集，这样随着在线样本数据的更新，在线数据集将逐渐增大，其结果是m值逐渐增大，从而导致存储空间和计算复杂度增大的问题。
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公开(公告)号：CN119673702A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411893462.0
申请日：2024-12-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种具有三种分闸模式的电磁斥力开关，包括灭弧室壳体、静触头、动触头、波纹管、传动杆、电磁斥力机构、双稳弹簧保持器、液压缓冲器。其中电磁斥力机构由分闸线圈、运动线圈、合闸线圈及其放电电路组成，每组线圈的放电电路均包含放电电容、晶闸管、续流二极管，放电电路上下两端分别与各线圈外、内侧引线相连，且各组放电电路相互独立。本发明提出的电磁斥力开关可根据工况控制相应晶闸管切换不同分闸模式，进而降低电磁斥力开关在常速分闸工况下的应力和充放电需求，同时单电容常速驱动模式与双电容快速驱动模式可互作为后备方案或快速重合闸方案，显著提高电磁斥力开关的可靠性和机械寿命，使得该类电磁斥力开关适用范围更广。
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公开(公告)号：CN116068412A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211572057.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/378 , G01R31/382
Abstract: 本发明公开了基于自适应数据驱动融合方法的锂电池荷电状态在线预测方法，包括如下步骤：步骤1、数据采集；步骤2、数据预处理；步骤3、模型训练；步骤4、模型验证；步骤5、自适应核参数；步骤6、数据预测；步骤7、误差调节；步骤8、在线实时预测。本发明结合增量学习思想，建立了在线SOC实时估计模型，在线训练时将前一步长的SOC估计值重新进行训练，不断学习新样本的特征，提高算法的长期预测能力，与此同时，使用鲸鱼优化算法对算法内部参数进行全局寻优，解决了算法内部参数确定困难且耗时的问题，提高了算法的预测精度和计算效率，最后，使用自适应卡尔曼滤波算法调节相关向量机算法的预测误差，进一步提高了模型的泛化性能。
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公开(公告)号：CN110442941A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910678614.8
申请日：2019-07-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子滤波与过程噪声多特征融合算法的电池状态跟踪与RUL预测方法。该发明在采用贝叶斯状态跟踪训练更新提议分布的方法来改善粒子退化现象的基础上，充分运用马尔科夫链-蒙特卡洛理论(MCMC)丰富采样粒子多样性以解决重采样枯竭问题的优势特征，创建基于MCMC的更新改进PF算法研究模型；同时采用改良自适应算法融合更新改进PF模型的方法对不同实验数据进行噪声多特征寻优，建立噪声分布参数辨识表。基于此，本发明提出构建一套完整的自适应辨识过程噪声分布、电池状态跟踪与RUL预测系统性研究方法体系，且具有状态跟踪拟合度好、RUL预测精度高(误差5％以内)以及稳定鲁棒性、泛化适应性强等优点。
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公开(公告)号：CN109255174A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811007731.3
申请日：2018-08-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种磁耦合谐振式无线能量传输线圈仿真分析方法，考虑磁耦合谐振式无线能量传输系统工作频率较高，谐振线圈中通过高频电流会受趋肤效应与邻近效应的影响，对此进行理论分析并通过Maxwell软件建立线圈2D和3D模型，对模型进行求解仿真，并输出仿真结果以供分析。通过对线圈进行模型建立和仿真分析，根据所得结果可以合理优化的选择线圈的结构和管壁厚度，有效的减小线圈损耗，指导实际装置的设计。本发明通过Matlab软件强大的建模仿真功能，结合Maxwell对磁耦合谐振无线能量传输模型进行仿真，最后通过仿真结果为线圈的结构设计和参数的选择提供参考依据，增强了无线能量传输技术的发射、接收线圈分析和设计的合理性和实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108772424B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN201810782281.9
申请日：2018-07-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种能够获得抽检段内箔面串泡面积定量值以及精确的板形数据的成品铝箔板形离线动态检测自动控制系统及其使用方法。该系统包括精密机械送箔系统；人机交互界面以及NX控制器；其应用方法包括步骤首先设定送膜电机的初始输出转速和磁粉制动器的阻尼值。其次设置主动辊的转矩、主动辊的转速以及转换效率、膜宽、膜厚、修正系数、补偿系数，NX控制器控制主动辊拉膜；3)对铝膜的负荷和主动辊的扭矩进行调节，使得铝膜的负荷达到设定转矩T0＝FR时保持动态恒定。采用该系统及方法能够准确反映同批次离线产品质量的实际状况，检测效率高，设备技术性能稳定性好。
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公开(公告)号：CN116338466A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310173499.5
申请日：2023-02-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/388 , G01R31/382 , G01R31/3842 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于LightGBM优化平方根中心差分卡尔曼滤波的锂电池荷电状态评估方法，包括以下步骤：(A)建立锂电池二阶等效电路模型；(B)采用遗忘因子递推最小二乘法对锂电池二阶等效电路模型进行参数辨识；(C)采用平方根中心差分卡尔曼滤波(SRCDKF)进行SOC估计；(D)在低SOC区域将SRCDKF的历史新息作为LightGBM算法的训练数据，然后利用LightGBM算法预测新的新息，并将新的新息合并到SRCDKF中。与现有技术相比，本发明将LightGBM算法引入到SRCDKF中进一步提高了预测精度，得到一个在低SOC区域依然具有良好的收敛性的荷电状态评估方法。
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公开(公告)号：CN116008816A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211726572.9
申请日：2022-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于多核集成策略的增量相关向量机电池SOC在线预测方法，包括以下步骤：步骤1、数据预处理；步骤2、训练集采样；步骤3、核函数选择；步骤4、模型训练；步骤5、模型验证；步骤6、自适应核参数；步骤7、RVM模型集成；步骤8、模型预测；步骤9、增量学习策略；步骤10、在线增量预测。本发明从实践角度出发，面对复杂的应用和需求的多样性，借鉴增量学习和集成学习思想，通过训练样本和核函数双重扰动，产生了差异度较大的包含多种核函数RVM个体学习模型，并结合新型增量集成策略，避免了模型过学习的问题，提高了模型的泛化能力和鲁棒性，增大了其应用范围。
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公开(公告)号：CN109255174B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201811007731.3
申请日：2018-08-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种磁耦合谐振式无线能量传输线圈仿真分析方法，考虑磁耦合谐振式无线能量传输系统工作频率较高，谐振线圈中通过高频电流会受趋肤效应与邻近效应的影响，对此进行理论分析并通过Maxwell软件建立线圈2D和3D模型，对模型进行求解仿真，并输出仿真结果以供分析。通过对线圈进行模型建立和仿真分析，根据所得结果可以合理优化的选择线圈的结构和管壁厚度，有效的减小线圈损耗，指导实际装置的设计。本发明通过Matlab软件强大的建模仿真功能，结合Maxwell对磁耦合谐振无线能量传输模型进行仿真，最后通过仿真结果为线圈的结构设计和参数的选择提供参考依据，增强了无线能量传输技术的发射、接收线圈分析和设计的合理性和实用性。
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公开(公告)号：CN110442941B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910678614.8
申请日：2019-07-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子滤波与过程噪声融合的电池状态与RUL预测方法。该发明在采用贝叶斯状态跟踪训练更新提议分布的方法来改善粒子退化现象的基础上，充分运用马尔科夫链‑蒙特卡洛理论(MCMC)丰富采样粒子多样性以解决重采样枯竭问题的优势特征，创建基于MCMC的更新改进PF算法研究模型；同时采用改良自适应算法融合更新改进PF模型的方法对不同实验数据进行噪声多特征寻优，建立噪声分布参数辨识表。基于此，本发明提出构建一套完整的自适应辨识过程噪声分布、电池状态跟踪与RUL预测系统性研究方法体系，且具有状态跟踪拟合度好、RUL预测精度高(误差5％以内)以及稳定鲁棒性、泛化适应性强等优点。
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