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公开(公告)号：CN102900606A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210347932.4
申请日：2012-09-19
Applicant: 河北工业大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 本发明提出一种基于有限时间保成本稳定的风电机组变桨距控制器设计方法：利用模糊T-S模型近似表示风电机组变桨距系统的连续时间非线性模型；根据获得的模糊T-S模型，利用单点模糊化、乘积推理、重心解模糊化得到动态模糊模型；根据获得的动态模糊模型以及有限时间稳定涵义，设计风电机组变桨距状态反馈控制器，并利用得到的控制器对风电机组的桨距角、风力发电机转速和风电机组输出电流进行控制。
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公开(公告)号：CN102900603A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210347909.5
申请日：2012-09-19
Applicant: 河北工业大学
CPC classification number: Y02E10/723 , Y02E60/76 , Y04S40/22
Abstract: 本发明提出一种基于有限时间非脆/保成本稳定的风电机组变桨距控制器设计方法：利用模糊T-S模型近似表示风电机组变桨距系统的连续时间非线性模型；根据获得的模糊T-S模型，利用单点模糊化、乘积推理、重心解模糊化得到动态模糊模型；根据获得的动态模糊模型以及有限时间稳定涵义，设计风电机组变桨距状态反馈控制器，并利用得到的控制器对风电机组的桨距角、风力发电机转速和风电机组输出电流进行控制。
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公开(公告)号：CN116208755B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202211568654.5
申请日：2022-12-08
Applicant: 河北工业大学
IPC: H04N13/122 , H04N13/117 , H04N19/597 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明为一种基于时空联合Transformer的虚拟视点视频生成方法，所述生成方法使用时空联合Transformer模型，所述时空联合Transformer模型包括编码器、多头时空自注意力模块、背景修复模块、时空一致性约束模块和解码器；利用整体损失函数Ltotal：Ltotal＝Lhole+0.5Lvalid+0.1(LFore+LBack)，进行模型训练；时空联合Transformer模型的输入为待修复的虚拟视点视频，如果是多视点生成场景，则输入还有该虚拟视点下左右两侧的真实视点视频。该方法能够针对性解决不同帧3D‑warping结果的误差问题和空洞填充内容的前后不一致问题，有效减少虚拟视点视频播放时的像素点闪烁问题。
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公开(公告)号：CN113936801B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202111207748.5
申请日：2021-10-18
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种基于机器学习融合的全麻有创收缩压预测方法与系统，方法包括步骤S1、采集患者的身体特征数据和生命体征数据，对各个数据进行预处理，将预处理后的数据划分为训练集、测试集和验证集；分别对训练集、测试集和验证集进行切片采样，得到n个训练子集、测试子集和验证子集；步骤S2、基于机器学习融合构建预测模型，利用预测模型对全麻有创收缩压进行预测；预测模型包含n个初级学习器和一个次级学习器，所有初级学习器的输出值作为次级学习器的输入。系统包括数据库模块、数据采集模块、预测模块和交互模块；预测模块内存储有预测程序。本发明克服了单一算法预测精度低的缺陷，并对次级学习器的输入进行优化，进一步提高预测精度。
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公开(公告)号：CN113988926B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111267882.4
申请日：2021-10-29
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0208 , G06Q30/0283 , G06Q50/06
Abstract: 本发明为一种计及负荷聚合商的蓄热式电采暖负荷激励方法，包括一、建立计及负荷聚合商的蓄热式电采暖电力市场激励机制，包括电网对负荷聚合商参与需求响应行为的补贴以及负荷聚合商对用户参与需求响应行为的补贴，引入补贴系数；二、构建各市场主体收益模型，包括风力发电厂收益模型、负荷聚合商收益模型、蓄热式电采暖用户收益模型和电网收益模型；三、建立各市场主体的收益约束，得到多方总收益模型；根据多方总收益模型计算各方价格影响下的总收益，进而根据不同应用场景的特定需求给出使得总收益最大时各方的定价建议区间。该方法可以在保障用户取暖舒适度和各方主体收益的前提下，充分调度负荷聚合商下辖响应资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113989939B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111352576.0
申请日：2021-11-16
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明为一种基于改进YOLO算法的小目标行人检测系统，包括：Jetson Nano嵌入式开发板，建立行人检测数据集，对数据集标签中的真实目标框进行k‑means++聚类分析，得到K种不同的先验框尺寸；构建改进的YOLOv4模型，以YOLOv4 Neck层结构为基础，将原特征金字塔中的五次卷积模块所在位置分别用一个Dense Net模块进行替换；所述Dense Net模块均包括两个DCBL模块，输入特征经非线性变化依次连接两个DCBL模块，同时输入特征再分别跳跃连接两个DCBL模块的输出，第一个DCBL模块的输出也跳跃连接至第二个DCBL模块的输出；每个DCBL模块的结构为BN‑Relu‑1×1卷积块‑BN‑Relu‑3×3卷积块。满足移动端低成本的部署要求，在不同光照条件下均能得到准确率85％以上，检测帧率30fps以上的要求。
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公开(公告)号：CN116143473A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310140697.1
申请日：2023-02-21
Applicant: 河北工业大学
IPC: C04B28/04 , C04B111/34 , C04B111/27 , C04B111/20
Abstract: 本发明为自修复再生玻璃钢纤维增强混凝土及其制备方法，将大都蛋白胨、牛肉浸膏、尿素和去离子水混合构成的营养液一部分用来注入巴氏芽孢杆菌母液，另一部分直接充当底物；注入巴氏芽孢杆菌母液的营养液一部分用来对再生玻璃钢纤维进行预处理，注入巴氏芽孢杆菌母液的营养液另一部分用来获得巴氏芽孢杆菌孢子；按硅酸盐水泥、硅灰、河砂和一水乙酸钙粉末的顺序进行干料混合，再加入预处理后的再生玻璃钢纤维和充当底物的营养液混合均匀获得湿料，最后再将巴氏芽孢杆菌孢子和水混合均匀后加入到湿料中，混合均匀，获得自修复再生玻璃钢纤维增强混凝土。本发明能提高自修复效率，并且由于纤维的掺入对增强混凝土的强度有明显的提高。
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公开(公告)号：CN113989939A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111352576.0
申请日：2021-11-16
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种基于改进YOLO算法的小目标行人检测系统，包括：Jetson Nano嵌入式开发板，建立行人检测数据集，对数据集标签中的真实目标框进行k‑means++聚类分析，得到K种不同的先验框尺寸；构建改进的YOLOv4模型，以YOLOv4 Neck层结构为基础，将原特征金字塔中的五次卷积模块所在位置分别用一个Dense Net模块进行替换；所述Dense Net模块均包括两个DCBL模块，输入特征经非线性变化依次连接两个DCBL模块，同时输入特征再分别跳跃连接两个DCBL模块的输出，第一个DCBL模块的输出也跳跃连接至第二个DCBL模块的输出；每个DCBL模块的结构为BN‑Relu‑1×1卷积块‑BN‑Relu‑3×3卷积块。满足移动端低成本的部署要求，在不同光照条件下均能得到准确率85％以上，检测帧率30fps以上的要求。
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公开(公告)号：CN112882387A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110038227.5
申请日：2021-01-12
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种袋式除尘器的控制策略设计方法，本发明设计方法在袋式除尘器的稳态与暂态两种数据采集方案的基础上，构建了变频器频率、电控阀开度和气流流量、净气室气压差的稳态数学模型，通过暂态过程采集了开环控制实验过程数据，为后续的控制设计方案提供了模型和数据支撑。本发明设计方法采用免疫算法辨识了状态空间方程式中的参数矩阵，提高了滑模控制策略的全局收敛性；采用了基于趋近律的离散滑模变结构控制方法，有效地分析了当控制量气流流量和净气室气压差在切换面运动时的状态，也使得整个袋式除尘器系统在状态空间中保持了良好的稳定性。
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公开(公告)号：CN112818033A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110117309.9
申请日：2021-01-28
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明为一种基于神经网络的袋式除尘器破袋智能检测方法，包括步骤一：按照时间顺序获取袋式除尘器正常工作的工况数据，对工况数据进行归一化处理；将归一化处理后的数据划分为多个样本数据，将所有的样本数据按照顺序划分为训练集和测试集；步骤二：构建检测模型，检测模型为卷积神经网络、长短期记忆网络和跳跃长短期记忆网络的结合；步骤三：对步骤二得到的检测模型进行训练；步骤四：对步骤三得到的训练后的检测模型进行测试，得到最终的检测模型；步骤五：利用最终的检测模型进行压差预测。该方法根据袋式除尘器当前时刻的工况数据，对下一时刻的压差值进行实时预测，对压差阈值进行自适应调整，避免破袋误判。
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