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公开(公告)号:CN114354194B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202111500009.5
申请日:2021-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01M13/045 , G06F30/17 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积自编码器和优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法,属于轴承故障诊断领域。首先,由于传统故障特征提取困难且特征的泛化性较弱,本发明提出了基于全卷积自编码器的故障诊断方法,全卷积自编码器同时具备卷积神经网络和自编码器的优点,采用堆叠全卷积自编码器自动从轴承振动信号频谱中提取深度故障特征;然后使用Fisher准则对所提取的深度故障特征进行评分排序,此准则是基于内类距离和类间距离的,可以筛选出区分性较强的故障特征;最后,采用改进的樽海鞘算法对SVM的超参数进行优化,将筛选后的特征输入优化SVM完成滚动轴承的故障识别。
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公开(公告)号:CN111081979B
公开(公告)日:2023-03-10
申请号:CN201911320867.4
申请日:2019-12-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H01M4/139 , H01M10/058 , H01M10/0525
Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池、电极及其材料的设计与优化方法,属于锂离子电池领域。该方法包括:S1选择锂离子电池的相关材料并进行初步设计;S2制作电极片,然后组装成半电池,并进行活化,多次循环和静置,使其处于稳定的状态;S3对所制作的半电池进行脉冲充电和放电,记录脉冲充电和放电驰豫过程中的电压曲线;S4对上述电压曲线进行预处理,提取驰豫过程中的电压曲线;S5通过拟合的方法获取曲线的参数A和B,并以此为基础优化设计锂离子电池、电极及其材料的充电和放电性能;S6进行锂离子电池的生产,测试。本发明能够为锂离子电池、电极及其材料的设计与优化提供理论依据和参考指标,降低研发周期和研发成本。
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公开(公告)号:CN107975457B
公开(公告)日:2019-12-31
申请号:CN201711147579.4
申请日:2017-11-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明请求保护一种抑制风速波动干扰的风电机组变桨控制方法,涉及到风力发电变桨控制领域。首先,为了避免风电机组非线性造成的控制混沌效应,进而在额定风速以上的恒功率点对风电机组进行线性化;同时考虑到传统PID控制器在功率精度控制上难以达到满意的效果,进而设计了一种滑模控制器。其次,针对滑模控制导致的控制过程出现的抖动问题,采取了对风速波动干扰进行预估补偿的方法。最后,为了解决机组大惯性导致的控制过程时滞效应,利用了卡尔曼滤波器和牛顿拉夫逊算法对有效风速进行预测,从而对桨距角进行补偿。本发明提出的控制方法能够很好的降低滑模抖动,提高系统的响应速度,同时能很好的稳定输出功率,具有一定的实用价值。
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公开(公告)号:CN109209768A
公开(公告)日:2019-01-15
申请号:CN201811008114.5
申请日:2018-08-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种大型风力机恒定输出功率控制方法,涉及风力机功率控制领域。首先,本发明在分析风力机系统影响功率输出状态变量的基础上,提出了变桨控制和转矩控制采用串联和并联相结合的复合控制策略。然后,提出采用人工蜂群算法对PID控制器初始参数进行优化的方法,减小初始时刻参数设置不当产生的过大超调量对系统的冲击。接着,设计了模糊推理规则对PID参数进行在线调整,并对模糊推理的论域做变论域处理,提高控制器自适应能力。本发明在减小系统超调的基础上,提高了控制器的自适应能力。因此,输出功率质量得到有效提高。
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