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公开(公告)号：CN118332766A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410295179.1
申请日：2024-03-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/006 , G06Q10/0631 , G06Q10/08 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于邻边扩散蚁群算法的访问约束多物流车调度方法，引入服务权限矩阵，从客户层面定义物流车的访问约束限制；为了高效解决单仓多物流车调度优化问题，基于蚂蚁团队策略的蚁群优化算法，代理多辆物流车并行构建服务路径；提出最短路径偏向调度策略来应对多物流车并行构建路径过程中出现的服务冲突问题；采取基于最近邻边的信息素扩散策略，有望将全局最优解上的信息素扩散到邻域边，有利于提高蚂蚁团队全局探索能力。本发明提供的一种基于邻边扩散蚁群算法的访问约束多物流车调度方法，能够满足可行性和优化收敛这两个相互制约的目标要求，快速地找到最优的路径规划方案，平衡各辆物流车之间的服务成本。
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公开(公告)号：CN117522088B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410016724.9
申请日：2024-01-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种融合充电约束和容量约束的多电动物流车调度方法，在电动汽车路径问题基础上引入充电约束，限制电动汽车充电的次数，使物流车团队更快速地响应客户群体的服务请求；该约束的加入增加了电动物流车调度优化的问题，将该问题建模为融合充电约束的多电动物流车调度优化问题，根据充电站位置、电池容量、运输任务和充电需求多个因素，设计了一种基于精英策略的蚁群优化算法以构建多电动物流车服务客户群体的可行路径方案，提出了路径构建策略，并在蚂蚁之间共享信息，不断迭代优化以找到最优的调度方案。本发明通过合理规划充电站的使用和有效分配任务，能够提高多电动物流车的调度效率，降低运营成本，增加客户群体的运输服务体验。
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公开(公告)号：CN115065175B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210981347.3
申请日：2022-08-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及无线电力传输技术领域，具体是基于高斯自适应的PWM滑模控制方法，具体步骤包括：为控制器参数、分别设计一个高斯自适应函数，使控制器参数能够在无线电力传输系统运行过程中动态调整；控制器接收来自无线电力传输系统的数据，对之后的n个控制信号与斜坡信号的大小关系进行预测；满足滑模存在条件时更新控制器参数；比较器输出栅极脉冲控制开关管动作。本发明使用PWM方式实现定频滑模控制，不需要附加硬件电路，减少硬件成本，可以避免开关频率不确定的情况，有利于电子器件的选型，减小开关损耗；且控制器参数在系统运行期间可以动态调整，使得无线电力传输系统获得了更短的电压跟踪时间，更小的稳态误差和纹波电压。
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公开(公告)号：CN118095571A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410467731.0
申请日：2024-04-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06Q10/087 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于粗细粒度变异的不确定多仓库多物流车调度方法，针对不确定多仓库多物流车调度优化问题，设计了兼顾缩短各物流车路径长度以及维持各物流车路径长度均衡的优化目标，基于遗传算法，提出了一种改进的稳态分组交叉算子以及一种高效的修正方法，从而生成高质量的新物流车服务序列；设计了粗粒度与细粒度变异算子，分别负责客户节点分配以及服务路径优化，从而进一步提升物流车服务序列的精度。本发明提供的一种基于粗细粒度变异的不确定多仓库多物流车调度方法，能够针对不确定多仓库物流场景，优化出多量物流车的最优服务路径，同时兼顾物流车间的均衡性，可以有效降低物流运输成本，提升物流调度效率。
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公开(公告)号：CN118036238A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311636859.7
申请日：2023-12-01
IPC: G06F30/20
Abstract: 本申请公开了一种气溶胶光学厚度反演方法及电子设备。该方法可以包括：针对FY‑3D/MERSI数据进行预处理，获得处理后数据；进行云、水像元识别，确定云、水像元识别阈值；进行敏感性分析，确定影响反演结果的主次因素并构建6S查找表；基于6S查找表，针对处理后数据通过暗像元法与深蓝算法进行反演，得到初始AOD；根据初始AOD与动态气溶胶模型得出最终反演结果。本发明解决了目前针对FY‑3D/MERSI的气溶胶光学厚度研究仍较为缺乏的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117595837A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311625640.7
申请日：2023-11-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种二维偏置可控的忆阻混沌振荡器，包括第一支路、第二支路、第三支路、绝对值函数支路和忆阻等效支路；本发明通过调节第一支路中的第一直流电压源或第三支路中的第二直流电压源，可以对第一支路最终输出信号或第二支路的第二输出信号实现直接的偏置控制；通过同时调节第一支路中的第一直流电压源和第三支路中的第二直流电压源，可以直接实现第一支路最终输出信号和第二支路的第二输出信号的二维偏置控制。本发明能实现双极性信号与单极性信号的相互转变，增加输出信号的可调控性。
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公开(公告)号：CN116001628B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310005285.7
申请日：2023-01-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于EVs无线充电的基于DE的三阶段控制方法，考虑了电动汽车充电过程中的暂态性能和稳态性能，将暂态过程划分为两个阶段，第一阶段为启动阶段，该阶段考虑上电后的电流过冲和电压上升速度，第二阶段为追踪阶段，该阶段考虑追踪参考电压的速度和开关波动，第三阶段为稳定阶段，考虑系统的稳态性能，开关波动和输出电压的稳态误差，本发明相较于将整个充电过程视为整体考虑的控制方案，使电动汽车在各个阶段都能获得较优的充电性能，启动阶段获得了较小的电流过冲和较大的电压上升速度，第二阶段获得了较快的电压追踪速度和较少的开关波动次数，第三阶段获得了较少的开关波动次数和较小的输出电压稳态误差。
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公开(公告)号：CN119995350A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510461183.5
申请日：2025-04-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H02M3/156 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供了一种基于克里金代理模型辅助遗传算法的降压式变换器智能控制方法，包括：步骤1，收集电网历史数据；步骤2，构建克里金代理模型；步骤3，评估参数组合的全局最优性；步骤4，使用遗传算法实现参数空间的定向搜索；步骤5，更新克里金代理模型；步骤6，利用更新后的克里金代理模型代入遗传算法中，实现闭环反馈机制；步骤7，迭代执行步骤4~步骤6，查找到最小的极值点；步骤8，得到最优个体对应的控制器参数和控制器参数下的适应度函数值；步骤9，将最优适应度对应的控制器参数应用于实际降压式变换器系统。本发明在遗传算法中加入梯度惩罚函数，增强更新的代理模型对输入电压波动的泛化能力，显著提升了系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119945146A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510446086.9
申请日：2025-04-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于粒子群优化的降压式变换器动态性能权重调整方法，包括以下步骤：步骤1，初始化控制参数、种群与迭代次数；步骤2，进行外层循环，寻找到使贡献比率误差最小化的最优权重系数组合；步骤3，进行内层循环：通过差分进化算法优化比例增益和积分增益，通过外层循环与内层循环的逆向反馈实现全局优化；步骤4，判断是否满足停止条件；步骤5，将最优控制器参数输入到降压式电路的比例积分控制器中，输出优化后的电压曲线。该方法创新性地实现动态权重调节与控制器参数优化的双向交互，具有较强的适应性和广泛的应用前景，尤其在复杂负载条件下，能够自动调节优化策略，确保变换器在各种工况下均能保持优异的控制性能。
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公开(公告)号：CN116151053A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310447879.3
申请日：2023-04-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20 , B60L53/12 , G06N3/006 , G06F119/02 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种用于EVs无线充电的基于两层粒子群算法的优化方法，其通过第一层粒子群算法实现硬件层面的优化，在考虑系统不确定性的前提下，第一层粒子群算法通过优化耦合系数k找到系统的最大效率点，第二层粒子群算法实现软件层面的优化，通过优化基于算子的控制系统的参数改善控制性能，使用两层粒子群算法使无线电力传输系统的整体效率得到了提升，控制器的控制性能得到了改善；充电系统效率提升意味着更快的充电速度和更少的能量损耗，充电过程中转换的热量减少，提高了用电安全性，控制性能改善意味着系统在跟踪速度、稳态误差、开关损耗等指标之间做出了较好的权衡，有利于电动汽车充电多维性能指标的智能实现，提升充电稳定性。
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