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公开(公告)号:CN118501714A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410659108.5
申请日:2024-05-27
Applicant: 中北大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/392
Abstract: 本发明属于全钒液流电池在线健康监测领域,尤其涉及一种卷积神经网络和双向长短期记忆的全钒液流电池SOC估算方法,包括数据预处理、初始化CNN‑BiLSTM网络模型、初始化种群、确定评估指标、将初始化后的种群中的参数更新至CNN‑BiLSTM网络模型,得到最优参数训练的神经网络模型,进而采用最终的神经网络模型用于全钒液流电池SOC估算。本发明通过差分进化算法优化CNN‑BiLSTM神经网络模型,显著提高了全钒液流电池SOC估算的精度和实时性,具有较强的自适应能力、计算效率和通用性,增强了系统的稳定性和可靠性,经过充分的实验,验证了其在实际应用中的优越性能和广泛的应用前景。
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公开(公告)号:CN117848392A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202311824662.6
申请日:2023-12-28
Applicant: 中北大学
IPC: G01D5/241
Abstract: 本发明公开了一种基于环形阵列式容栅的轴类部件测试装置,包括测试部分和上位机;测试部分包括信息感知部分、支撑结构与电路部分;信息感知部分包括动栅轴与静栅环,动栅轴包括传动轴和涂层;传动轴上设有螺旋凹槽结构,螺旋凹槽在旋转过程中截面不变;支撑结构与电路部分包括静栅套筒、导线通道、电路板、轴承底座、轴承、电路板接口、测试线束、电路板空腔;电路板上电路包括多通道电容采集模块、MCU、电源模块和通信模块,电源模块、通信模块均与电路板接口连接,电路板接口与上位机连接。本发明能同时实现轴类部件位移、扭矩和转速的测试,优化或避免在狭小紧凑空间环境内安装受限等问题,同时对外界电磁环境和干扰进行了有效屏蔽。
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