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公开(公告)号：CN118051857A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410355915.8
申请日：2024-03-27
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明为一种基于扩散模型的风机时空数据异常检测方法，所述检测方法包括以下内容：对采集到的风电机组SCADA时序数据相关性分析，通过滑动窗口的模式把数据划分成w×w的矩阵；构建GRUfusion模型，GRUfusion模型包括自注意力机制模块、GRU模块和扩散模型diffusion，所述w×w的矩阵输入到GRU模块获得时间特征，w×w的矩阵的转秩矩阵输入到自注意力机制模块获得空间特征，时间特征和空间特征通过多通道融合进行特征数据拼接后进入扩散模型diffusion，由扩散模型diffusion输出预测误差，再进行异常判断。该方法准确度更高，对数据时空关系提取更加有效，同时能在设备即将发生异常时可以提前预警。
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公开(公告)号：CN117232809A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311191865.6
申请日：2023-09-15
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01M13/00 , G01M13/04 , G01M99/00 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N20/20 , F03D17/00
Abstract: 本发明为基于DEMATEL‑ANP‑CRITIC组合赋权的风机主轴故障预诊断方法，首先获取风机运行数据，得到数据集；然后，将主轴齿箱侧油温作为目标特征，选取与目标特征具有强相关性的特征作为强相关性特征，保留目标特征和所有强相关性特征的时间序列；接着，搭建多个模型作为单体故障预诊断模型，对目标特征进行预测；最后，利用训练后的各个单体故障预诊断模型进行预测，并利用主客观相结合的方式对各个单体故障预诊断模型的预测结果进行赋权，再将所有单体故障预诊断模型的预测结果进行叠加，得到目标特征组合预测值；利用滑动窗口法和3σ准则进行故障预诊断。结合风电现场对准确性、实时性、关联性等的多元需求，利用多个单体故障预诊断模型对目标特征进行联合预测，充分发挥不同模型各自的优势，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN115689121A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211424852.4
申请日：2022-11-14
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/047 , G06N3/006
Abstract: 本发明为基于轮盘赌策略与拓扑路径解析的多机器人任务分配方法，首先根据任务以及任务建的依赖关系构建任务拓扑图，任务拓扑图的每个节点代表一个任务，任务间的依赖关系由节点间的有向边表示；然后，根据任务依赖路径计算各个可分配任务的前置剩余最长路径长度和后置最长路径长度，同时计算各个可分配任务的权重，并根据权重计算当前被遍历机器人选择各个可分配任务的概率，根据概率将可分配任务随机分配给当前被遍历机器人；最后，获取当前有目标任务的机器人集合并开始遍历，直至所有任务均是已完成状态。该方法机器人执行目标任务的同时，允许对前置任务即将执行完成的任务进行预分配，并令相应机器人进行转换工作，将任务转换过程与前置任务执行过程同时进行，提高了任务执行效率。
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公开(公告)号：CN112734130B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110081138.9
申请日：2021-01-21
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种双馈型风机主轴的故障预警方法，该方法包括以下步骤：从风机设备中选取主轴温度以及与主轴相关部件的温度相关数据；采用皮尔逊相关系数从原始数据集中选取与主轴温度相关性较高的特征；利用鲸鱼算法对LightGBM预测模型中参数进行寻优，获得优化后的LightGBM正常主轴温度预测模型；将测试集数据输入到优化后的LightGBM正常主轴温度预测模型中，得到对应的主轴温度预测值，进行残差分析获得主轴温度预警阈值；从待预警的风机数据中选取与主轴温度相关性较高的特征数据，将这些特征数据输入到优化后的LightGBM正常主轴温度预测模型，得到当前待预警的风机主轴温度预测值，进行残差分析，来判断主轴温度状态，从而实现对风机主轴故障的早期预警。
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公开(公告)号：CN112613641B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202011416808.X
申请日：2020-12-07
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种基于特征分解的短期电负荷组合预测方法，包括以下内容：获取用户侧智能电表的电负荷数据，并进行预处理；将预处理后电负荷数据通过小波变化分解为高频序列和多个低频序列；对高频序列和多个低频序列采用相关度分析并筛选特征，筛选能够表征影响因子的子序列构成保留序列，并记录保留序列中各子序列所对应的相关度系数；将预处理后电负荷数据减去保留序列生成残差序列，将所有序列归一化处理；对残差序列和保留序列中的高频序列采用LSTM模型进行电负荷预测，对保留序列中的低频序列采用时间卷积模型进行电负荷预测；将各频段预测值按照权值求和，得到预测结果。该方法能深入挖掘影响电负荷变化的特征，提高预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113282394B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110632676.2
申请日：2021-06-07
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向协作机制资源受限边缘服务器间任务调度方法。本发明将算术优化算法应用到边缘计算环境中，具有设计简便、易于实现且不占用过多计算资源的特点；同时借鉴烟花算法中爆炸算子的思想，增强算术优化算法的开发能力，借鉴烟花算法中变异算子的思想，增加了种群多样性，从而提高算法寻优精度和收敛速度，并避免陷入局部最优值，同时综合考虑任务截止时间、完成时间、边缘服务器负载情况等因素，对边缘服务器的突增负载进行疏散，力求最小化系统整体时延，从而有效减少网络运营成本，提高网络性能。
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公开(公告)号：CN113157992A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110130797.7
申请日：2021-01-29
Applicant: 河北建投新能源有限公司 , 河北工业大学
IPC: G06F16/906 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种风机传感器数据重构方法、装置与计算机可读存储介质。该方法包括：获取风机传感器的历史数据，历史故障数据包括第一类历史故障数据和第二类历史故障数据；对标准LSTM模型进行优化，得到优化LSTM模型；基于优化LSTM模型，构建数据预重构模型；采用第一类历史故障数据和第二类历史故障数据分别对数据预重构模型进行训练，得到第一类数据重构模型和第二类数据重构模型；采用第一类数据重构模型对第一类实时故障数据进行重构，得到重构后的第一类实时故障数据；采用第二类数据重构模型对第二类实时故障数据进行重构，得到重构后的第二类实时故障数据。实现了对风机传感器的不同种类的故障数据的精确重构。
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公开(公告)号：CN112734130A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110081138.9
申请日：2021-01-21
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种双馈型风机主轴的故障预警方法，该方法包括以下步骤：从风机设备中选取主轴温度以及与主轴相关部件的温度相关数据；采用皮尔逊相关系数从原始数据集中选取与主轴温度相关性较高的特征；利用鲸鱼算法对LightGBM预测模型中参数进行寻优，获得优化后的LightGBM正常主轴温度预测模型；将测试集数据输入到优化后的LightGBM正常主轴温度预测模型中，得到对应的主轴温度预测值，进行残差分析获得主轴温度预警阈值；从待预警的风机数据中选取与主轴温度相关性较高的特征数据，将这些特征数据输入到优化后的LightGBM正常主轴温度预测模型，得到当前待预警的风机主轴温度预测值，进行残差分析，来判断主轴温度状态，从而实现对风机主轴故障的早期预警。
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公开(公告)号：CN214346091U
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202022133491.0
申请日：2020-09-25
Applicant: 河北工业大学 , 唐山公路建设总公司市站公司 , 唐山众磊新型材料科技有限公司 , 天津市凯曼德工程技术有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种沥青混合料搅拌仪，包括设置有真空抽气口的封闭腔室、设置在封闭腔室的磁力搅拌器，在所述的封闭腔室的外侧保持固定设置有加热仓，在所述的加热仓内设置有加热板，所述的封闭腔室与加热仓对应的室壁上形成有传热孔。本实用新型纳米加热比传统加热节能在30%到40%，加热内胆选用耐热金属，并且在壁上开出传热孔位，使得热量能快速传出，减少沥青加热后产生的烟气附着纳米加热板上。工作时真空工作，降低体内氧含量，减少空气中氧气与沥青的接触，使得沥青老化程度降低，而且搅拌混合具备自动化，标准化，规范化，从而提高试验精度。
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公开(公告)号：CN205750447U
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201620726661.7
申请日：2016-07-11
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本实用新型为一套CAN总线智能化采集装置，该装置的组成包括中央处理单元、系统复位按键、CAN总线收发芯片、RS‑485通信芯片、GPRS无线模块、蜂鸣器、指示灯组、内存芯片、Flash闪存芯片、电源、电源开关和降压芯片；其中以中央处理单元为核心，系统复位按键、CAN总线收发芯片、RS‑485通信芯片、蜂鸣器、指示灯组、内存芯片、Flash闪存芯片、降压芯片分别与其相连；电源与电源开关相连，电源开关与降压芯片相连，RS‑485通信芯片还与GPRS无线模块相连。本实用新型能使工作人员在远程就可以查看工业现场CAN总线的数据，并以此判断现场CAN设备的工作状态。
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