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公开(公告)号:CN111505500A
公开(公告)日:2020-08-07
申请号:CN202010272259.7
申请日:2020-04-09
Applicant: 江南大学
IPC: G01R31/34 , G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种工业领域基于滤波的电机智能故障检测方法,属于故障检测技术领域。所述方法通过利用集员估计方法用向量表示状态可行集,不需要提前知道模型扰动和噪声的先验知识,增加了故障检测方法的实用性和准确率;在反演滤波问题求解过程中,用向量表示区间盒子,通过向量组的布尔运算搜索属于可行集的区间盒子,解决了传统区间滤波算法计算量大、计算时间随着区间维度增加呈指数级增大的问题,更高效、准确地对状态区间进行估计。获取故障的估计区间,不同于传统利用估计残差的上下界实现故障检测,对故障范围的估计为电机后续故障诊断提供了保障。
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公开(公告)号:CN118191610A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410311075.5
申请日:2024-03-19
Applicant: 江南大学
Inventor: 霍雷霆 , 王子赟 , 张俊杰 , 王艳 , 周耀涛 , 纪志成 , 沈谦逸 , 席伟杰 , 王博 , 徐甄悦 , 韩景妍 , 邵凯 , 熊林宏 , 季钢 , 占雅聪 , 李南江 , 刘子幸
IPC: G01R31/367 , G01R31/387 , G06F17/11 , G06Q10/04 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子滤波的动力电池荷电状态估计方法,属于动力电池状态估计技术领域。该方法通过获取包含未知但有界噪声的动力电池荷电状态估计系统的非线性离散通用分析模型,基于以超平行体集员滤波改进的粒子滤波思想,设计了空间更新策略,首先对非线性系统进行线性化,并通过闵可夫斯基和得到系统状态、线性误差和噪声的全对称多胞体可行集,并将其转换为半空间形式。通过扩展半空间的组合,选择了最小体积边界超平行体作为预测可行域。然后,计算预测可行域与测量带的交集进行更新,实现粒子可行域内的粒子筛选。基于MAP准则将可行域外的粒子映射到可行域,在保持粒子多样性的同时使粒子分布更接近真实状态。
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公开(公告)号:CN111597647B
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202010272258.2
申请日:2020-04-09
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/17 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种面向工业生产过程的弹簧阻尼系统滤波故障诊断方法,属于弹簧阻尼系统故障诊断技术领域。所述方法通过弹簧阻尼系统故障指示信号的数值,确定系统的故障状态,在检测出系统发生故障时,根据测试集合及其椭球确定弹簧阻尼系统的参数向量θ的具体故障分量,继而根据具体故障分量得到扩展方向,按扩展方向重置支持正多胞体的交集,相对于现有故障检测方法中的全域扩展,本申请所提出的面向工业生产过程的弹簧阻尼系统滤波故障诊断方法收敛速度更快、可以更快的识别出故障参数、从而实时性能更好。
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公开(公告)号:CN114418234A
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202210098257.X
申请日:2022-01-19
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的动力电池制造能力在线预测方法,属于动力电池制造预测领域。所述方法通过提出新的组合预测模型形式对于不同预测方法的预测值进行合理切分组合,其次相对于传统的神经网络往往采用经验数据设定隐含层的层数,难以做到对电池制造能力预测模型的最佳适配,本申请利用强化学习构建循环神经网络和长短时记忆网络模型的隐含层学习环境,求解网络模型隐含层的最优层数,降低隐含层的预测偏差;进而构建组合模型的权重学习环境,经过迭代训练后得到最优权重,最终构造动力电池制造能力组合预测模型,进一步提高了针对动力电池制造能力预测的预测精度和可靠性。
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公开(公告)号:CN111597647A
公开(公告)日:2020-08-28
申请号:CN202010272258.2
申请日:2020-04-09
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/17 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种面向工业生产过程的弹簧阻尼系统滤波故障诊断方法,属于弹簧阻尼系统故障诊断技术领域。所述方法通过弹簧阻尼系统故障指示信号的数值,确定系统的故障状态,在检测出系统发生故障时,根据测试集合及其 椭球确定弹簧阻尼系统的参数向量θ的具体故障分量,继而根据具体故障分量得到扩展方向,按扩展方向重置支持正多胞体的交集,相对于现有故障检测方法中的全域扩展,本申请所提出的面向工业生产过程的弹簧阻尼系统滤波故障诊断方法收敛速度更快、可以更快的识别出故障参数、从而实时性能更好。
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