一种基于改进自适应调频模态分解的非线性振荡检测方法

    公开(公告)号:CN110687791B

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN201911053581.4

    申请日:2019-10-31

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进自适应调频模态分解的非线性振荡检测方法,包括:(1)采集待检测工业过程的回路输出信号;(2)用改进自适应调频模态分解方法分解信号,(3)计算每个分解模态的瞬时频率的均值;(4)将归一化相关系数最大的模态的瞬时频率的均值作为基本频率;(5)计算当前基本频率对应模态之外的其他所有模块的置信区间上限和下限;(6)判断该置信区间内是否存在基本频率的整数倍,如果存在,则认为该振荡属于非线性振荡;如果不存在,则将归一化相关系数次大的模态的瞬时频率的均值作为基本频率,重复步骤(4)到(6)。利用本发明,可以提高工业过程的控制回路的非线性检测准确度和可靠性。

    基于模型预测控制的锂电池组主动均衡控制方法

    公开(公告)号:CN109617151B

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN201811376513.7

    申请日:2018-11-19

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的锂电池管理系统主动均衡控制方法。每个单体电池并联一个由双向反击电路构成的DC/DC转换器构成的主动均衡器,对该主动均衡器进行建模,并以此模型为基础使用模型预测控制,通过整数规划和分支界定法获得最优的均衡器控制序列,使得均衡器可以实现所有单体电池在同一时刻充电或者放电;由于均衡电流固定,每个均衡器每一时刻有放电、静置或充电其中一种状态,因此将整数规划和分支界定法引入该均衡器控制的设计中,有效减少了模型预测控制的搜索最优控制序列的计算量,相比传统主动均衡器设计,该发明均衡收敛速度快,均衡过程获取最优控制序列计算量大大减少。

    一种低能耗分布式图信号采样重建方法

    公开(公告)号:CN111666533A

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN202010489567.5

    申请日:2020-06-02

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 谢磊 陈惠芳 彭鹏

    Abstract: 本发明公开了一种低能耗分布式图信号采样重建方法。现有的方法收敛速率慢,交换信息多。本发明发法在递归最小二乘图信号重建算法基础上,通过在网络中设置少量桥节点约束所有节点估计值的一致性,减小网络中总的通信链路数,进而减小通信开销,降低网络能耗。本发明分为初始化部分和重建部分,初始化部分中网络需要完成估计图信号带宽、确定采样节点集合与桥节点集合、初始化重建中使用到的参数等任务,重建部分中主要是利用引入的新息,经过桥节点和普通节点间相互通信,完成桥节点估计量、普通节点估计量以及对偶变量的更新。本发明发法适用于无线传感器网络应用中,相邻节点观测值相近的场景,可以有效降低网络能耗,延长网络使用寿命。

    一种基于多变量非线性调频模态分解的工业过程厂级振荡检测方法

    公开(公告)号:CN111538309A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010258014.9

    申请日:2020-04-03

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多变量非线性调频模态分解的工业过程厂级振荡检测方法,包括:(1)采集多个待检测工业过程控制回路的输出信号;(2)用多变量非线性调频模态分解方法对采集所得信号进行分解;(3)计算分解所得模态的归一化相关系数,保留归一化相关系数较大的模态;(4)用零交叉点估计保留下来的模态的振荡周期,用以分析工业过程厂级振荡情况。利用本发明,可以提高工业过程厂级振荡检测准确度和可靠性,为性能评估和故障诊断提供数据支持,为后续的振荡溯源工作奠定基础。

    一种基于稀疏深度神经网络的工业数据非线性因果分析方法

    公开(公告)号:CN109407654B

    公开(公告)日:2020-08-04

    申请号:CN201811563379.1

    申请日:2018-12-20

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 谢磊 乔丹 苏宏业

    Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏深度神经网络的工业数据非线性因果分析方法,包括以下步骤:(1)采集待检测工业过程中全部控制回路的过程输出信号;(2)选取一个过程输出信号作为输出变量,全部变量的各阶滞后作为输入变量,构建稀疏深度神经网络;(3)通过依次删减输入变量,逐个完成格兰杰因果检验,得到此过程输出信号的全部格兰杰原因;(4)重复步骤(2)和(3),得到全部过程输出信号间的因果关系;(5)综合全部过程输出信号间的因果关系,定位故障源位置及故障传播路径。利用本发明,可以对工业过程的控制回路信号进行非线性因果分析,完成故障源的定位及故障传播路径的分析。

    一种面向智能制造的化工过程仿真器

    公开(公告)号:CN108052020B

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN201711373688.8

    申请日:2017-12-19

    Abstract: 本发明公开了一种面向智能制造的化工过程仿真器,包括:人机界面模块,与仿真运行模块、模型扩展模块以及业务功能模块进行可视化交互;仿真运行模块,识别并配置化工仿真模型,根据业务功能模块的业务仿真需求进行仿真;模型扩展模块,通过MES层多智能体仿真实现对PCS层化工仿真过程的MES层仿真扩展;业务功能模块,调用数据库中的相应数据,进行MES层仿真,实现不同业务功能的仿真分析;数据库,与仿真运行模块和业务功能模块进行交互,根据业务功能模块的业务仿真需求向仿真运行模块发送响应控制指令,采集仿真运行模块的仿真数据并进行存储;项目管理模块,管理整个系统的组织架构。本发明的化工过程仿真器具有高度的通用性和扩展性。

    一种车联网的车辆位置隐私保护方法

    公开(公告)号:CN111246461A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010056666.4

    申请日:2020-01-18

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种车联网的车辆位置隐私保护方法。现有车联网的车辆位置隐私保护方法,缺少与车联网自身特点的结合,且无法同时保证服务质量与隐私安全。本发明方法首先让LBS服务器根据服务历史数据建立服务请求概率分布,RSU再结合道路信息对服务请求概率信息进行标注;其次,车辆用户结合标注后服务请求概率信息,根据位置熵和有效距离选择生成虚拟位置;最后车辆用户利用真实位置和虚拟位置,结合自身服务内容生成多个服务请求,发送给LBS服务器获取服务。本发明方法在不依赖可靠第三方的情况下,考虑道路限制条件,选择生成服务请求概率接近且位置分布分散的虚拟位置,能够最大程度的保护车辆位置隐私,并且保证位置服务质量。

    一种基于迁移学习动态建模的发电厂燃烧炉温度预测方法

    公开(公告)号:CN111222708A

    公开(公告)日:2020-06-02

    申请号:CN202010032763.X

    申请日:2020-01-13

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 谢磊 王矿磊

    Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习动态建模的发电厂燃烧炉温度预测方法,包括如下步骤:在燃烧炉温度切换到新的工况时,采集一组系统的输入输出数据;用历史温度工况下构建的燃烧炉系统模型在新的工况的输入进行预测,其输出作为历史模型对当前过程动态特性的先验知识;通过对当前输入和历史模型在当前输入下的预测输出,构建知识迁移向量;在高斯过程模型的训练中,这组迁移向量的系数也作为超参数进行训练;利用训练完的高斯动态模型进行预测。利用本发明方法,可以在新的工况采集样本较少的情况下,通过对过程的历史知识进行迁移,快速高效地构建过程的动态高斯模型,为后续的过程在新工况下基于模型的预测控制以及调度优化工作奠定基础。

    一种时延约束感知的最小化端到端时延的流量分配方法

    公开(公告)号:CN108924063B

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201810700909.6

    申请日:2018-06-29

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明涉及一种时延约束感知的最小化端到端时延的流量分配方法。现有流量分配方法没有考虑实时流媒体的时延约束特性,会传输无意义的超时数据。本方法首先动态监测获取端到端路径的状态,从数据传输过程出发,分析各路径完成所分配流量传输的端到端时延。本发明方法对实时流媒体的时延约束进行感知,若在时延约束内路径传输能力不足,则放弃部分数据传输,只对部分数据进行流量分配传输,避免带宽资源浪费;若在时延约束内路径传输能力充足,则对各路径进行流量分配使得完成数据传输的端到端时延最小。本发明方法综合考虑了并行多路传输中各条路径的状态参数,对实时流媒体的时延约束进行感知,避免无意义的数据传输,防止造成带宽资源的浪费。

    一种基于预测函数控制的前轮转向车辆车道保持控制方法

    公开(公告)号:CN111086510A

    公开(公告)日:2020-05-01

    申请号:CN201911391945.X

    申请日:2019-12-30

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于预测函数控制的前轮转向车辆车道保持控制方法,包括如下步骤:确定车辆的物理参数;根据车辆的动力学关系建立偏差状态空间模型;根据车辆当前所处位置,获得车辆的参考行驶状态;采集车辆的实际行驶状态,计算当前时刻的横向偏差;使用预测函数控制方法计算前轮转角以保证车辆在车道中心线行驶;将计算出的前轮转向角度送给转角控制执行单元,滚动优化求解。利用本发明方法,能够使前轮转角车辆在各类道路上保持在车道中心行驶,车辆可以迅速响应车道中心线的变化,同时具有超调量小,稳定等优点。

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