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公开(公告)号：CN115100555A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210894224.6
申请日：2022-07-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及无人机森林火灾预测技术领域，尤其涉及一种云雾环境下基于多运动特征的森林火灾烟雾检测方法，包括：对无人机高空巡检过程所拍摄到的疑似烟雾区域进行提取；对提取的疑似烟雾区域的图像进行光流场分析，得到光流角度比率之和，并初步判别；对提取区域进行二维离散小波变换分解为高低频多种频域的图像；采用皮尔逊相关系数统计图像的连续帧之间高低频的相关性；依据联合判据对提取的疑似烟雾区域再次判别，得到疑似烟雾区域最终判别结果。本发明不需要依赖其他传感器和高性能的机载计算机，有效减轻无人机的负载，且与深度学习的算法相比，前期无需制作大量的数据集训练，提高了检测速度，保证了无人机在巡检过程中的实时性。
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公开(公告)号：CN114740900A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210645880.2
申请日：2022-06-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及无人机飞行控制技术领域，尤其涉及一种基于容错控制的四旋翼无人机精准降落系统及方法，降落系统包括飞行器、飞行控制器、激光测距仪、视觉传感器、容错位置控制器和GPS模块，Openmv4传感器通过识别降落平台上的地标来获取相对坐标，降落平台上的地标采用Apriltag标识码，飞行控制器接收降落平台上的地标的相对坐标，并将相对坐标传输给容错位置控制器，容错位置控制器确保GPS模块在弱GPS信号下飞行器仍可成功着陆到降落平台上。本发明解决了GPS信号易受干扰、误差大以及单纯依赖视觉效率低、易受光照干扰的缺点。
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公开(公告)号：CN112211782A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010898736.0
申请日：2020-08-31
Applicant: 江苏金风科技有限公司 , 南京理工大学 , 华电电力科学研究院有限公司
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明公开了一种基于起始转速自适应搜索的收缩跟踪区间控制方法，针对传统收缩跟踪区间控制中采用固定起始转速无法适应湍流风况实时变化而难以取得良好跟踪效果的问题，该方法在原始收缩跟踪区间法的基础上，利用自适应搜索算法进行扰动观察、在线自适应地搜索最佳起始转速，在湍流风况变化过程中实现了最优起始转速的动态调整。通过自适应的搜索最优起始转速，根据实际风况调整风机动态特性，进一步提高了风机在较高风速下的风能捕获；本发明在变化的湍流风况下具有良好的适应性，有效提高了风能捕获效率。
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公开(公告)号：CN112211781A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010898624.5
申请日：2020-08-31
Applicant: 南京理工大学 , 江苏金风科技有限公司 , 华电电力科学研究院有限公司
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明公开了一种综合收缩跟踪区间和减小转矩增益的风机转矩曲线法，针对低风速下大转动惯量风机难以及时响应湍流风速的快速变化而导致其跟不上最优转速的问题，该方法将风机传统最优转矩曲线法的两种改进方法——收缩跟踪区间法与减小转矩增益法联合优化，进一步优化最优转矩法。减小跟踪路程的收缩跟踪区间控制与提高风轮转速加速性能的减小转矩增益控制，此两种方法因为改进机理的不同而互不影响，甚至共同起到促进作用；本发明中二者的联合使风机获得更高的风能捕获效率，进一步优化风机的动态性能。
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公开(公告)号：CN112132789A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010891404.X
申请日：2020-08-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于级联式神经网络的受电弓在线检测装置与方法，该装置包括图像采集单元、图像传输单元、图像处理单元，检测方法为：通过图像采集单元获取受电弓前后图像，对获取的图像进行图像增强处理并标注，构建受电弓图像数据集；利用受电弓图像数据集对级联式神经网络模型进行训练，得到受电弓检测模型和模型参数；将受电弓检测模型加载至终端图像处理单元，并利用图像采集单元对列车运行进行实时监测。本发明实现了对运行列车的非接触式动态检测，具有易实施、高精度、低延迟等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107292021B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710469974.8
申请日：2017-06-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于有限质点法的输电线路不均匀脱冰模拟分析方法，包括以下步骤：首先进行质点属性的初始化，之后对路径单元进行设置并进行输电线路覆冰找形，接着设置不均匀脱冰场景，最后进行脱冰动态分析。本发明通过运动方程的求解及相关量的更新迭代完成输电线路不均匀脱冰模拟分析。该方法能够解决现有的有限元软件进行输电导线动态分析前建模复杂、繁琐的问题，可以仿真大量不同的复杂场景。本发明适用于有高差、无高差、均匀覆冰和不均匀覆冰、不均匀脱冰等多种情况，适用范围广，且计算速度较快。
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公开(公告)号：CN107403189B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201710524131.3
申请日：2017-06-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯分类器的风偏闪络预警方法，建立线路绝缘子风偏闪络的朴素贝叶斯分类器来预测闪络的发生，步骤为：1)研究风偏闪络的影响因素，采集故障与正常情况下各因素数据与风偏闪络情况，得到样本数据；2)将样本数据离散化；3)将闪络情况作为根节点，各因素作为叶节点建立朴素贝叶斯分类器；4)确定节点间的条件概率分布；5)计算风偏闪络概率，预测是否发生闪络。该方法原理简单，使用方便，通过挖掘历史闪络情况的信息预测闪络的发生，无需建立风偏闪络的机理模型计算风偏角，对于线路大风防御工作具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111158237A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911361748.3
申请日：2019-12-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的工业炉炉温多步预测控制方法，获取历史炉温与燃料量数据，计算当前时刻炉温与过去时刻燃料量、炉温的相关系数，选择相关系数大的变量作为输入，训练BP神经网络模型；将BP神经网络模型级联得到多步预测模型；对目标炉温进行柔化处理确定参考炉温；利用预测神经网络模型预测多步炉温，根据预测炉温与参考输炉温误差建立性能指标，基于融合PSO+N-R方法最小化该性能指标，计算得到燃料量，据此控制炉温；将前一步长对应的燃料量作为下一步长PSO寻优的初始状态，基于融合PSO+N-R方法计算下一步长的燃料量，不断滚动优化，实现工业炉炉温的多步预测控制。本发明不仅提高了炉温的控制精度，也降低了求解燃料量的时间成本。
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公开(公告)号：CN106992519B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710335119.8
申请日：2017-05-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信息间隙决策理论的电网负荷恢复鲁棒优化方法，将确定性负荷恢复优化模型转变为鲁棒优化模型，采用人工蜂群算法求解，获得计及不确定性的负荷恢复方案。该方法包括：1、建立电网恢复过程中确定性的负荷恢复优化模型；2、采用人工蜂群算法求解确定性模型，得到确定性负荷恢复优化模型的最优解；3、根据原模型最优解确定负荷恢复的可接受最小恢复量；4、基于信息间隙决策理论建立考虑负荷恢复不确定性的鲁棒优化模型；5、采用人工蜂群算法求解鲁棒模型，得到能达到预期恢复目标的负荷恢复方案。该方法得到的负荷恢复方案能承受一定范围内的负荷波动，可以保证电网恢复过程的安全性，具有一定的理论价值和工程价值。
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公开(公告)号：CN106499581B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610986867.8
申请日：2016-11-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: F03D7/00
Abstract: 本发明公开了一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法，该方法基于风力机自适应转矩控制方法，通过引入动态功率损失指标完善了自适应转矩控制方法的自适应搜索过程，消除了由湍流风况变化导致的算法失效现象，进而提出了能够考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法。本发明完善了风力机自适应转矩控制方法自适应搜索算法，面对变化的湍流风况时能够具有良好的适应性，并且进一步改善了风力机的风能捕获效率。
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