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公开(公告)号：CN114741838A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210199501.1
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京科技大学 , 贵阳铝镁设计研究院有限公司 , 桂林珩源科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种铝电解槽剩余寿命预测方法，属于铝电解技术领域。所述方法包括：获取能表征铝电解槽退化过程的历史数据；利用获取的历史数据训练具有全部退化状态的HSMM模型以及每个退化状态的HSMM模型；其中，HSMM表示隐半马尔可夫模型，HSMM中的状态驻留时间的概率分布采用爱尔朗分布；利用训练得到的所有单一退化状态的HSMM模型识别铝电解槽当前所处的退化状态，根据退化状态识别结果，具有全部退化状态的HSMM模型利用加入状态驻留时间的前向算法对铝电解槽的剩余寿命进行预测。采用本发明，能够提高铝电解槽的剩余寿命的预测精度。
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公开(公告)号：CN112543429B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011341019.4
申请日：2020-11-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种具备自主决策功能的可配置边缘计算网关，包括：通信模块，用于根据网络边缘设备的类型配置相应的通信方式，对所述网络边缘设备进行数据采集，并将处理后的数据传输至云计算中心；核心控制模块，用于对采集的数据进行预处理；强化学习模块，用于对预处理后的数据进行强化学习，获得最优控制策略并下发给所述网络边缘设备；存储模块，用于进行数据存储；电源模块，用于为所述可配置边缘计算网关供电。本发明提供的可配置边缘计算网关，可根据网络边缘设备的实时状态信息，通过强化学习算法获得最优控制策略，对网络边缘设备的运行状态进行协同优化，实现各类设备的自动控制，提高了系统的智能化程度，提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN112255453B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010984065.X
申请日：2020-09-17
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种面向V2G的电动汽车双向电能计量方法，属于电动汽车电能计量领域。所述方法包括：建立电动汽车连接在电网上的双向交互模型；其中，所述双向交互模型包括：电网电压u(t)、电网线路负载Zl1、Zl2、Zl3、电网中其他负载Z、电动汽车双向逆变器、电动汽车电池电动势E和电动汽车内部负载Zev；电网电压依次串联Zl2、Zl3后，接入电动汽车双向逆变器，Zev和E串联后并联于电动汽车双向逆变器的两端，Z和Zl1串联后并联于电网电压的两端；根据建立的双向交互模型，确定电动汽车在畸变信号下，充电时计量的电能和放电时计量的电能。采用本发明，能够实现电动汽车在畸变信号下充放电时的双向电能计量。
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公开(公告)号：CN103810676B
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201410001544.X
申请日：2014-01-02
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种钢管运行速度的监测方法,包括：通过CCD照相机每间隔预定时间对钢管拍摄一张照片，以获取时间间隔相同的图像序列；对所述图像序列中的图像进行中值滤波；对中值滤波后的图像进行Gamma变换处理以剔除背景；对图像进行标定；利用边缘搜索算法确定边缘；根据图像标定和边缘检测计算出钢管移动的实际距离，对距离数据运用最小二乘法曲线拟合，计算出直线的斜率即为钢管的移动速度。上述优于传统的接触式和非接触式测速方法，而且能够很好的适用于工业现场的恶劣环境，提高测量精度，节约大量人力物力。
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公开(公告)号：CN105905187A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610458218.0
申请日：2016-06-22
Applicant: 北京科技大学
IPC: B62D57/032 , G05D1/02 , G05D1/08
CPC classification number: B62D57/032 , G05D1/0246 , G05D1/0891
Abstract: 本发明提供一种仿生正六边形六足机器人，属于行走机器人技术领域。该机器人包括正六边形机身、行走机构和控制行走机构的闭环控制系统，行走机构为正六边形机架，包括三对机械足，每支机械足包括复合旋转臂、短臂、长臂和用于驱动所述机械足在水平方向上旋转的水平调节组件，水平调节组件在水平范围内旋转，驱动机器人前进和后退；通过短臂在竖直范围内转动，做到机械足的上升和下降；通过长臂在竖直范围内转动，驱动机械足在水平范围内做伸展运动；六个机械足的相互运动组成运动机构来驱动机器人实现各种动作。该机器人对地形适应能力强，可应用于危险地带的探测，也能应用于航空航天、未知星球勘测环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120011876A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510023847.X
申请日：2025-01-07
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/241 , G01M13/04 , G06F18/2131 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0495 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06F30/20 , G06F123/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种轴承域对抗故障诊断方法，属于动力学仿真和智能故障诊断检测领域，所述方法包括：建立四自由度动力学仿真滚动轴承系统，基于四自由度动力学仿真滚动轴承系统，计算等效接触刚度K和计算当滚动体在滚道中运动到达故障位置时发生的弹性形变；基于重力加速度、材料参数、弹性形变和等效接触刚度K进行仿真，得到仿真故障数据的时域图，对仿真故障数据的时域图进行快速傅里叶变换，得到仿真故障数据的频域图；对仿真故障数据的频域图的频域数据输入至稀疏堆叠自编码器特征提取器提取故障特征；根据交叉熵损失函数对提取的故障特征进行分类，本方法用于旋转机械智能故障诊断，较已有的故障诊断方法，具有更好的准确性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN119396012B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510000412.3
申请日：2025-01-02
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于工业过程的Hammerstein非线性动态系统辨识方法及系统，涉及系统辨识技术领域，方法包括：采集Hammerstein非线性动态系统的历史数据作为数据集；设置RBF神经网络的相关参数；通过K‑means算法，确定RBF神经网络隐藏层的神经元中心点；通过最近邻Brute方法计算神经元中心点的标准偏差；计算RBF神经网络隐藏层的隐藏层输出矩阵；确定Hammerstein非线性动态系统的系统参数；计算Hammerstein非线性动态系统的输出估计值；计算均方误差；判断均方误差是否小于预设均方误差或者迭代次数是否达到预设迭代次数；若是，则输出系统参数作为Hammerstein非线性动态系统的整体辨识结果，否则，更新神经元中心点，并重新开始标准偏差的计算。本发明可以提高计算效率，增强算法的辨识效果和稳定性。
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公开(公告)号：CN119754842A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411685371.8
申请日：2024-11-22
Applicant: 国家能源集团新疆能源有限责任公司 , 国能新疆宽沟矿业有限责任公司 , 北京科技大学
Inventor： 郑三龙 , 杨旭 , 李红平 , 祁晓东 , 赵志鹏 , 董效融 , 刘江 , 周超 , 李振雷 , 刘恩德 , 卢安良 , 孔令宇 , 李路 , 梁洪宝 , 王建淇 , 孟凡燃 , 马翔宇 , 骆俊辉 , 权涛
IPC: E21F15/00
Abstract: 本发明公开了一种采空区充填方法及装置、电子设备、存储介质。其中，该方法属于矿业工程领域，包括：获取采空区的等高线地形图，以及采空区内煤层的埋藏深度，其中，等高线地形图用于反映采空区内不同位置的沟谷落差；基于等高线地形图和埋藏深度，确定采空区包含的危险区域和危险区域对应的危险等级，其中，危险区域中发生塌落的概率大于或等于预设概率；基于危险等级，按照多个预设填充率对危险区域进行填充仿真，以从多个预设填充率中确定目标填充率；基于目标填充率对危险区域进行填充。本发明解决了相关技术防治冲击地压的效果较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118534877B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410597312.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种闭环控制系统性能降级检测与恢复方法，用于实现流程工业过程的闭环控制系统性能降级检测与恢复，属于工业过程监测技术领域，所述方法包括：采集待检测的闭环控制系统的过程数据；基于间隙度量技术对闭环控制系统进行性能降级检测；构建基于闭环子空间预测函数的前馈控制器和基于观测器的状态反馈控制器；在检测出闭环控制系统出现性能降级时，利用基于闭环子空间预测函数的前馈控制器和基于观测器的状态反馈控制器，优化闭环控制系统的性能，实现闭环控制系统的性能恢复。采用本发明的技术方案，可以保证流程工业生产过程的系统运行可靠性以及产品质量稳定性。
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公开(公告)号：CN119396012A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510000412.3
申请日：2025-01-02
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于工业过程的Hammerstein非线性动态系统辨识方法及系统，涉及系统辨识技术领域，方法包括：采集Hammerstein非线性动态系统的历史数据作为数据集；设置RBF神经网络的相关参数；通过K‑means算法，确定RBF神经网络隐藏层的神经元中心点；通过最近邻Brute方法计算神经元中心点的标准偏差；计算RBF神经网络隐藏层的隐藏层输出矩阵；确定Hammerstein非线性动态系统的系统参数；计算Hammerstein非线性动态系统的输出估计值；计算均方误差；判断均方误差是否小于预设均方误差或者迭代次数是否达到预设迭代次数；若是，则输出系统参数作为Hammerstein非线性动态系统的整体辨识结果，否则，更新神经元中心点，并重新开始标准偏差的计算。本发明可以提高计算效率，增强算法的辨识效果和稳定性。
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