基于FPGA的高压串联IGBT门极驱动单元及方法

    公开(公告)号:CN104201871B

    公开(公告)日:2017-05-03

    申请号:CN201410423176.8

    申请日:2014-08-26

    Applicant: 河海大学

    Inventor: 胡鹤轩 邓路 张晔

    Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的高压串联绝缘栅双极晶体管IGBT门极驱动单元及方法,其中,门极驱动单元包括FPGA以及与所述FPGA电连接的触发关断电路、电压监视回路、自取能电路、动态均压电路、静态均压电路和光电转换电路;FPGA通过电压监视回路监测IGBT两端的实时电压,监视IGBT的状态是否正常,并根据IGBT两端电压对取能电路中的存储电容通过进行控制;所述光电转换电路通过光纤与阀控装置连接,接收阀控装置发送的IGBT触发与关断信号,并将IGBT的运行状态发送给阀控装置。本发明利用了大容量的FPGA器件来同时实现自取能、均压、工况监视、触发、关断、接收命令和返回状态信息的功能等复杂的逻辑功能,硬件结构简单可靠,故障率低,确保IGBT可靠稳定的运行。

    闭环反馈式无源波导微型温度传感器

    公开(公告)号:CN104198084B

    公开(公告)日:2015-08-26

    申请号:CN201410425898.7

    申请日:2014-08-26

    Applicant: 河海大学

    Inventor: 胡鹤轩 邓路 张晔

    Abstract: 本发明公开了一种闭环反馈式无源波导微型温度传感器,包括光源、第一光纤耦合器、第二光纤耦合器、第三光纤耦合器、第一光电检测电路和反馈回路;所述反馈回路包括依次连接的第二光电检测电路、信号处理电路和光源驱动。本发明是无源装置,可以应用于强电磁场、易燃易爆等恶劣场所;另外,本发明基于干涉的原理实现对温度的探测,灵敏度高;采用光纤与传感器相连,无电无辐射且光纤成本极低。

    基于FPGA的高压串联IGBT门极驱动单元及方法

    公开(公告)号:CN104201871A

    公开(公告)日:2014-12-10

    申请号:CN201410423176.8

    申请日:2014-08-26

    Applicant: 河海大学

    Inventor: 胡鹤轩 邓路 张晔

    Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的高压串联绝缘栅双极晶体管IGBT门极驱动单元及方法,其中,门极驱动单元包括FPGA以及与所述FPGA电连接的触发关断电路、电压监视回路、自取能电路、动态均压电路、静态均压电路和光电转换电路;FPGA通过电压监视回路监测IGBT两端的实时电压,监视IGBT的状态是否正常,并根据IGBT两端电压对取能电路中的存储电容通过进行控制;所述光电转换电路通过光纤与阀控装置连接,接收阀控装置发送的IGBT触发与关断信号,并将IGBT的运行状态发送给阀控装置。本发明利用了大容量的FPGA器件来同时实现自取能、均压、工况监视、触发、关断、接收命令和返回状态信息的功能等复杂的逻辑功能,硬件结构简单可靠,故障率低,确保IGBT可靠稳定的运行。

    一种基于Spark的并行强化学习方法
    34.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116611498A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310389368.0

    申请日:2023-04-12

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Spark的并行强化学习方法,包括分析应用场景,确定环境状态空间和强化学习的奖励函数,分别对多个智能体各自建立相同的模拟环境,将多个智能体与各自的Q值表在Spark中一一绑定,将多张Q值表拷贝并一一放在同一个RDD相应的一个或多个分区,在Spark中利用RDD自身带有的函数接口进行不同智能体间信息的交互融合,在信息融合时取表项最优的值赋给下一轮需要被拷贝的新表,循环迭代直至Q值表收敛。本发明可有效利用CPU多核心数的物理优势,在应用环境的计算复杂度增加时,能够显著地加快强化学习算法的学习速度。

    一种基于改进残差卷积网络inception块结构的人脸情绪识别方法

    公开(公告)号:CN116386102A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310149159.9

    申请日:2023-02-22

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进残差卷积网络inception块结构的人脸情绪识别方法,包括步骤:收集FER2013数据集并对FER2013数据集进行数据预处理,划分为80%训练集和20%测试集,得到用于模型训练与测试的图像集:搭建改进inception块结构的轻量级残差卷积网络,使用预处理后的训练集进行训练,使用恒等映射增强网络训练效果,拓展网络宽度与卷积深度;选取Softmax特征分类器作为模型特征分类器;使用改进inception块结构的轻量级残差卷积网络进行人脸情绪识别,输出人脸情绪识别结果。本发明可解决网络退化、网络参数量大和网络过拟合等问题,人脸情绪识别精度高。

    一种基于深度强化学习的水文预报模型参数率定方法

    公开(公告)号:CN113255206B

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202110361225.X

    申请日:2021-04-02

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的水文预报模型参数率定方法,包括:根据流域特性选取合适的水文预报模型,确定模型率定的参数及参数取值范围;建立水文预报模型参数率定的强化学习模型,确定强化学习三要素即状态空间、动作空间及奖励函数;应用深度强化学习方法DQN,优化水文预报模型的率定参数。本发明可通过设置深度强化学习模型动作值的步幅,自由控制率定参数最终优化的精确度,并采用DQN算法在率定参数的整个空间进行搜索,以确保率定参数优化的最优性,从而避免现代智能算法早熟、易陷入局部最优解的问题。

    一种基于时间卷积网络的防洪调度方案优选方法

    公开(公告)号:CN112966954B

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202110289848.0

    申请日:2021-03-15

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于时间卷积网络的防洪调度方案优选方法,包括:建立水库群防洪调度方案的评价指标体系;构建综合评价指标与时间序列的时序评价指标矩阵,该矩阵作为时间卷积网络的输入,基于模糊集理论和改进熵权法计算防洪调度方案训练样本的综合评分;确定时间卷积网络的结构;采用均方误差与纳什效率系数相结合的损失函数训练时间卷积网络;将防洪调度方案的时序评价指标矩阵输入到时间卷积网络中得到方案的综合评判值,综合评判值最优的即为水库群防洪调度的最优方案。本发明能够充分考虑时间变化下的防洪调度方案优选过程,极大的减少复杂模型参数的数量,为水库群防洪调度方案决策及优选提供了有力工具。

    一种基于深度学习与飞行时间的电梯门空间异物检测方法

    公开(公告)号:CN114863155A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210369878.7

    申请日:2022-04-08

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与飞行时间的电梯门空间异物检测方法,包括:创建电梯门空间异物图像数据集并进行数据增强;搭建基于SMU激活函数与新型注意力卷积CoT的改进YOLOv5s目标检测模型,并用数据集对模型训练;利用飞行时间技术相机产生电梯门空间深度图像,用K‑means聚类阈值分割法将电梯门空间的深度图像进行阈值分割;在分割后的图像上利用条形分割定位检测算法进行异物的检测;最后将改进YOLOv5目标检测模型在普通相机上检测结果与条形分割定位检测算法在飞行时间技术相机上检测结果进行综合判断。本发明可对电梯门空间异物进行高精度检测,从而有效保障电梯的安全运行。

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