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公开(公告)号：CN205025799U
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201520771769.3
申请日：2015-09-30
IPC: F04D27/00
Abstract: 本实用新型提供一种智能节能便携式小风扇，属于自动化应用技术领域。该风扇包括单片机、温度感应及控制模块、人体探测器、锂电池、继电器和直流风扇。温度感应及控制模块、人体感应及控制模块、锂电池分别与单片机相连，继电器与支流风扇相连。当温度高于设定值，且人体探测器感应到人的存在时，风扇就会自动打开；当温度低于设定值，风扇自动停止；当温度仍然高于设定值，如果此时人离开，风扇也会自动停止。以此达到节能效果。同时为了防止风扇在温度设定值附近不停地开启和关闭，还设置了一个温差回环，当人在风扇面前时，温度上升高于温度上限值，则自动开启风扇；而当温度降低于温度下限值时，才自动关闭风扇。
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公开(公告)号：CN114492057A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210112274.4
申请日：2022-01-29
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德研究生院
IPC: G06F30/20 , G06F30/25 , G06F111/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种中频真空电弧弧后击穿机理的模拟计算方法和装置、电子设备，属于真空电弧弧后击穿机理分析技术领域，所述方法包括：计算金属液滴迁移过程中释放的金属蒸气的空间分布；根据金属蒸气的空间分布，对金属蒸气的密度和速度进行初始化，预设宏粒子；计算空间电荷及电流密度分布；依据所述空间电荷和电流密度分布，计算电势分布和电场分布，并更新宏粒子中正离子和电子的相空间位置；若未形成导电通道，判定是否达到最大迭代次数；若未达到最大迭代次数，返回执行计算空间电荷及电流密度分布的步骤；若已达到最大迭代次数或已形成导电通道，输出中频真空电弧弧后现象计算结果。通过本发明公开的方法，能够对中频真空电弧弧后击穿机理进行深入解析。
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公开(公告)号：CN117593235A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410070687.X
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC: G06T5/92 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供一种基于深度CNN去噪先验的Retinex变分水下图像增强方法和装置，包括：输入水下降质图像，并利用归一化颜色修正方法进行颜色修正；从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；根据Retinex理论，将HSV颜色空间的亮度通道分解成反射率分量和光照分量，采用深度CNN去噪器学习反射率分量和光照分量的隐式先验，通过交替迭代优化算法得到反射率分量和光照分量的增强结果；利用伽马修正方法修正光照分量的增强结果；将反射率分量的增强结果和伽马修正后的光照分量进行图像像素的逐点相乘，得到增强后的亮度通道，合并增强后的亮度通道、HSV颜色空间的色度通道和饱和度通道，转换到RGB空间，得到并输出最终的水下增强图像。本发明能高效地输出优质水下增强图像。
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公开(公告)号：CN117593235B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410070687.X
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC: G06T5/92 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供一种基于深度CNN去噪先验的Retinex变分水下图像增强方法和装置，包括：输入水下降质图像，并利用归一化颜色修正方法进行颜色修正；从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；根据Retinex理论，将HSV颜色空间的亮度通道分解成反射率分量和光照分量，采用深度CNN去噪器学习反射率分量和光照分量的隐式先验，通过交替迭代优化算法得到反射率分量和光照分量的增强结果；利用伽马修正方法修正光照分量的增强结果；将反射率分量的增强结果和伽马修正后的光照分量进行图像像素的逐点相乘，得到增强后的亮度通道，合并增强后的亮度通道、HSV颜色空间的色度通道和饱和度通道，转换到RGB空间，得到并输出最终的水下增强图像。本发明能高效地输出优质水下增强图像。
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公开(公告)号：CN119861683A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411841866.5
申请日：2024-12-13
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进对抗自编码网络的间歇过程故障检测方法，属于间歇工业过程监测技术领域，其包括：在间歇过程正常运行状态下，收集多个批次的过程数据，并对收集的数据进行预处理，将预处理后的数据作为训练样本；在对抗自编码网络的损失函数中增加预测损失项，构建出时间窗口增强对抗自编码网络；其中，预测损失项基于预训练的时间序列预测器得到；利用训练样本对时间窗口增强对抗自编码网络进行训练；利用训练好的时间窗口增强对抗自编码网络实现间歇过程故障检测。本发明在传统对抗自编码网络的基础上进一步考虑了时间序列的前后依赖关系，在处理间歇过程的不同批次数据时具有更好的适应性，提高了故障检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118897161A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410951007.5
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01R31/12 , G01R19/00 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开一种电弧故障识别方法、计算机装置及可读存储介质，涉及电力检测领域，方法包括：采集电源电压、负载电压和负载电流；根据电源电压及负载电压计算电弧电压，并结合采样频率计算电弧电压能量值；若电弧电压能量值大于设定能量阈值则判定存在电弧，并产生存在电弧的报警信息；否则判定不存在电弧；在存在电弧时，根据电弧电压及负载电压采用双通道一维卷积神经网络确定电弧剧烈程度；若电弧剧烈程度为无电弧则取消报警信息；若电弧剧烈程度为轻微电弧或剧烈电弧，则产生电弧剧烈程度的报警信息，并根据负载电流采用二维卷积神经网络确定故障负载类型。本发明提高了电弧识别的效率及精度，同时能够进一步识别电弧剧烈程度和故障负载类型。
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公开(公告)号：CN118841948A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410829299.5
申请日：2024-06-25
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院
Abstract: 本发明提供一种考虑削峰填谷贡献度交易的微网系统优化方法及系统，涉及数据传输技术领域，方法包括：构建以含多种可调分布式电源的社区微网为领导者、以多种柔性负荷为跟随者的双层主从博弈模型；构建含多种分布式电源的微网运营商和多种柔性负荷的数学模型；考虑削峰填谷贡献度交易，对所述双层主从博弈模型进行求解，确定最优电网运行参数。本发明在对微网系统进行优化的过程中，充分考虑削峰填谷贡献度交易，有效克服部分柔性负荷削峰填谷未充分调度的问题，从而进一步实现削峰填谷，提升资源利用率，提升微网系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN118757881A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410874789.7
申请日：2024-07-01
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院
IPC: F24F11/77 , F24F11/64 , F24F11/54 , F24F110/10 , F24F110/20 , F24F110/30
Abstract: 本发明提供一种新风‑空调系统能耗优化方法，涉及智能家居系统领域。所述方法包括：根据需求确定室内新风系统的新风量及对应的热负荷；根据所述新风热负荷及室外气象条件建立室内温度预测模型，构建温度约束条件；建立新风‑空调系统的能耗模型；基于所述约束条件，将所述新风‑空调系统的能耗作为新风‑空调系统EMPC目标函数进行优化，得到空调系统设定温度与风速的控制输出，本方法可解决空调系统、新风系统作用于同一环境时相互影响造成的舒适度不足以及能源浪费问题。
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公开(公告)号：CN118245884A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410423056.1
申请日：2024-04-09
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2132 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种基于双隐层特征对抗自编码网络的故障检测方法及系统，属于流程工业过程故障检测技术领域，所述方法包括：获取工业生产过程中的历史生产数据；构建双隐层特征对抗自编码网络模型，并利用历史生产数据对双隐层特征对抗自编码网络模型进行训练，得到训练好的模型；获取工业生产过程中的实时生产数据；将实时生产数据输入训练好的双隐层特征对抗自编码网络模型，基于双隐层特征对抗自编码网络模型的输出结果，实现工业生产过程的故障检测。采用本发明方案，可提高故障检测的可靠性和故障检测的精度。
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公开(公告)号：CN113703443B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202110926840.0
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种不依赖GNSS的无人车自主定位与环境探索方法，属于无人车导航与控制技术领域。所述方法包括：基于无人车自主环境探索机理，建立无人车自主定位与环境探索模型；根据地图构建精度要求，基于建立的无人车自主定位与环境探索模型，以极小化建图不确定性为第一优化目标项；根据地图覆盖要求，以极大化环境探索增益为第二优化目标项，引导无人车不断向未探索区域运动；采用粒子群优化算法对第一优化目标项和第二优化目标项进行综合求解，得到无人车最优的控制输入。采用本发明，能够同时提高地图构建精度以及未知区域覆盖效率。
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