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公开(公告)号：CN109654517B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201811476775.0
申请日：2018-12-05
Applicant: 中北大学
IPC: F23J3/00 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于受热面健康状态预测的锅炉吹灰优化方法，采用滤波算法滚筒式实现对单次吹灰周期内积灰段清洁因子特征变化的预测，并得到函数式，同时结合单吹灰周期内的单位最小传热能损耗吹灰优化模型，得到单次吹灰周期最佳吹灰时间点用于单次吹灰优化策略的制定。解决了基于大数据制定吹灰优化策略在单次吹灰操作上不准确的问题；并以某300MW燃煤电站锅炉为例，验证了此发明专利具有较好的经济性和科学性，对燃煤电站制定吹灰策略具有指导作用。
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公开(公告)号：CN110310714A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910515283.6
申请日：2019-06-14
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种燃煤电站脱硝催化剂剩余寿命预测方法，采集燃煤电站实测的催化剂相对活性数据；判断已获得的催化剂相对活性数据是否为等时距测量数据，对已获得的催化剂相对活性数据进行处理使其等时距化；构建催化剂活性退化状态空间模型；利用得到的催化剂活性退化状态空间模型结合随机滤波算法对催化剂的剩余活性进行预测。通过本发明预测的结果有助于对燃煤电站脱硝系统催化剂维护进行优化以保证污染物脱除效率以及节约成本，从而为总体的节能减排优化控制提供支持。
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公开(公告)号：CN109654518A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811476887.6
申请日：2018-12-05
Applicant: 中北大学
IPC: F23J3/00 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种燃煤电厂锅炉受热面的吹灰优化方法，通过大量的实时监测数据结合概率统计的思想，并结合吹灰优化模型，以最大收益为目标，寻找最合适的吹灰时机和吹灰时长，给工作人员提供判断依据，进行合理的受热面吹灰操作；并且根据概率统计分析未来时刻受热面清洁状态变化，与受热面当前或者之前清洁状态结合，便可以预测未来受热面状态，并进行更进一步的吹灰指导。
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公开(公告)号：CN109141541A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810750479.9
申请日：2018-07-10
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种燃煤电站锅炉再热器工质流量在线校正方法，选取固定的采样时间后从锅炉集散控制系统DCS中的工程师站来实时获取相关的锅炉运行数据；建立工质物性参数库用于水和水蒸气焓值的在线计算；根据锅炉设计图纸设置锅炉涉及到的过热器系统的设计参数；对采集到的锅炉的运行参数进行坏点处理和数据平滑处理；建立基于质量和能量平衡的锅炉回热系统工质质量和能量平衡方程；根据温度压力变化下工质和金属受热面的蓄热变化修正步骤四所述的能量平衡方程；从测点得到再热器系统各个测点的温度、压力、流量；工质温度、压力、流量相关数据；结合校正后的质量和能量平衡方程联立求得一级和二级抽气的抽气量，最终得到校正后的再热器工质流量。
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公开(公告)号：CN108535656A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810241313.4
申请日：2018-03-22
Applicant: 中北大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明针对锂离子电池剩余使用寿命预测健康指标测量难度大、冗余性高的问题，提出一种基于PCA-NARX神经网络的锂离子电池剩余使用寿命预测方法和系统。该方法包括：1)分析锂离子电池在不同放电周期的恒流放电电压变化规律，提取出能反映电池性能退化的参数；2)验证所提取的参数之间、所提取的参数与锂离子电池容量之间的相关性，并利用PCA算法去除参数的冗余，将去除冗余后得到的主成分作为锂离子电池的健康指标；3)将得到的锂离子电池的健康指标输入NARX神经网络，进行锂离子电池容量估计和剩余使用寿命预测。实验结果证明本发明方法的预测精度高，可用于锂离子电池剩余使用寿命精确预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118568663A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410715131.1
申请日：2024-06-04
Applicant: 中北大学
IPC: G06F18/25 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06F18/213 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种多模态融合的跨目标手势识别方法，将WiFi数据和视频数据采用对比融合学习的方法，提取手势特征，有效解决了两种模态的异构性，并对WiFi数据采用跨模态生成的方法，得到新用户的WiFi数据以解决因感知目标变化而导致目标特征缺失的问题；本申请的方法在跨目标任务上，表现出了良好的性能，且优于目前现有的多模态融合方法。
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公开(公告)号：CN117640425A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311686843.7
申请日：2023-12-11
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于物联网技术领域，提供了一种基于虚拟化技术在新通信协议下的网络融合系统，包括宿主机、虚拟机、Kvm网络、交换网络、融合网络和隔离网络；本发明通过虚拟机控制隔离网络使得网络进行融合和交换操作，实现了网络的融合或交换操作，该网络融合操作简单快速，不需要额外的部署，使得该方式的成本较低，同时网络管理可以进行统一管理，操作简单，提高网络融合的效果。
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公开(公告)号：CN113884936B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202111311076.2
申请日：2021-11-08
Applicant: 中北大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种基于ISSA耦合DELM的锂离子电池健康状态预测方法，该方法采用DELM网络预测电池SOH模块和ISSA优化DELM网络参数模块实现对电池SOH的预测，其中，DELM网络包括两个ELM‑AE结构。本申请将30％的优秀麻雀作为精英麻雀，通过求解这些麻雀的反向解，进一步扩大了SSA算法的搜索空间；并采用柯西‑高斯变异算子重新定位了最优麻雀的位置，使得整个种群尽可能移动到最优解附近，避免算法陷入局部最优；基于改进后的SSA算法求解DELM网络的最优隐含层权重和偏置，进一步提高DELM网络的预测精度；ISSA‑DELM锂离子电池SOH估计模型预测精度高，可用于随机放电条件下锂离子电池的健康状态精确预测。
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公开(公告)号：CN110321877B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910695866.1
申请日：2019-07-30
Applicant: 中北大学
IPC: G06V20/56 , G06V20/59 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/80 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种三目后视镜和三目视觉安全驾驶方法和系统，基于单目摄像头采集的图像检测驾驶员疲劳状态，结合驾驶员行为分析，检测驾驶员是否专心驾驶，规避驾驶员不好的习惯带来的风险。基于双目摄像头采集的图像信息来检测与前方车辆的安全距离、其他车辆的行驶方向、车速以及行人、前车测距、交通标志、红绿灯、十字路口等道路环境的分析处理，以便在危险情况时提醒驾驶员，规避行车风险。
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公开(公告)号：CN112365496B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202011390956.9
申请日：2020-12-02
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明基于深度学习和多引导的多模态MR影像脑肿瘤分割方法属于图像处理领域，解决多模态MRI脑胶质瘤分割过程中存在的3个问题：(1)脑胶质瘤边界不清晰导致的分割不准确的问题；(2)由于多模态MRI的亮度分布存在不均匀而导致的分割结果出现一些离散的误分割点的问题；(3)在脑胶质瘤MRI分割网络中对多种引导信息进行特征融合的问题，本发明将整体脑胶质瘤分割结果和脑胶质瘤边缘预测结果通过所提出的融合机制进行特征融合，实现了多特征图引导和融合下的多模态MRI脑胶质瘤分割，该深度分割网络以较少的参数量实现了高准确度的分割，因此该方法便于嵌入到边缘设备辅助医生进行脑胶质瘤的诊断和分析。
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