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公开(公告)号：CN119357806A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411670143.3
申请日：2024-11-21
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/2413 , G06N3/09 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G01R23/16 , G01R31/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于频谱特征的电网信号扰动分析方法及装置，涉及电网信号扰动分析技术领域，具体步骤包括：采集包含各种电能质量扰动的历史数据，使用等长的时间窗口进行分割，获得多个时间窗口对应的时间序列信号片段，对每个时间序列信号片段进行傅里叶变换，获取每个时间序列信号片段对应的频谱特征；将上述频谱特征构成数据链，并对数据链进行标注，构建电能质量扰动数据训练集；构建深度学习模型，使用标注的电能质量扰动数据训练集对模型进行训练，得到训练好的电能质量扰动识别模型，本发明通过对传统的神经网络结构进行了改造，降低了信号处理的难度，提高电能质量扰动信号识别的准确率。
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公开(公告)号：CN119330219A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411869353.5
申请日：2024-12-18
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供基于MLP神经网络反演的悬臂式起重机防摆控制方法及装置，涉及电数字数据处理技术领域，本发明通过采集操作员的历史行为数据、位移偏差量数据和摆动状态数据，并建立一个多层感知器神经网络模型，结合预测值与当前状态数据生成精确的控制信号，并通过调整策略和微调校准，不断优化控制性能；该系统不仅提升了对复杂动态环境的适应能力，还显著提高了控制精度和操作效率。
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公开(公告)号：CN118520704B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410983453.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F30/20 , G06Q10/20 , G06F18/213 , G06F111/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供卧螺离心机综合性能优化方法、系统、设备及可读存储介质，涉及电气控制技术领域，本发明通过对粘性物料进行等级划分，并基于不同等级物料的历史数据进行优化控制，使得处理过程更加精准和高效；其次，综合性能优化模型的引入，使得设备能够根据实时监测数据动态调整运行参数，避免了单一参数调整的局限性；通过振动关联系数、温度变化系数和关联评价系数的综合分析，能够全面评价设备的运行状态，提前预判可能的故障，从而减少停机时间和维护成本。
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公开(公告)号：CN118503882A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410922912.8
申请日：2024-07-10
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06F18/25 , B04B13/00 , G01M99/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种三相卧螺离心机运行状态参数采集与故障诊断方法，涉及离心机诊断技术领域，本发明采集三相卧螺离心机幅度时序数据，温度时序数据和噪声时序数据；对采集数据进行特征提取得到幅度时域特征数据、振动频域特征数据、温度时域特征数据和噪声时域特征数据。通过振动、温度和噪声的时域特征数据生成振动异常系数、温度异常系数和噪声异常系数。根据振动异常系数与振动频域特征数据生成不平衡故障系数；根据振动异常系数与温度异常系数生成润滑故障系数；根据振动异常系数与噪声异常系数生成磨损故障系数。将不平衡故障系数、润滑故障系数和磨损故障系数与预设的阈值进行比较，根据比较结果诊断故障类型。
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公开(公告)号：CN118396337A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410815102.2
申请日：2024-06-24
Applicant: 无锡学院
IPC: G06Q10/0631 , G06N20/00 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种多智能体协同任务分配策略及其实施方法及系统，涉及任务分配技术领域，本发明将多智能体任务分解成多个子任务，计算每个智能体的效率指数，根据智能体的效率使用匈牙利算法为每个子任务分配一个匹配度最高的智能体模块，同时采用KQML通信框架进行智能体之间的信息传输。本发明在任务分配时综合考量了全局的子任务与智能体模块，保证每个智能体模块均能匹配到与其效率指数最合适的子任务，避免了资源浪费或过剩。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118992831B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411466991.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统，起重机自适应抗干扰控制技术领域，本发明首先收集多组起重机工作时的历史数据，构成历史数据集，并按比例将其分为训练集与验证集，使用神经网络构建起重机干扰预测模型，使用训练集和验证集对模型进行训练优化，生成摆动干扰预测模型，实时采集起重机工作时的各种数据，使用摆动干扰预测模型预测摆动干扰系数，通过重物质量、重物横截面积、风速和空气密度生成风力干扰系数；通过吊臂振动频率和幅值生成振动干扰系数；通过上述干扰系数调节系统增益，然后通过增益控制控制器输出，以达到自适应抗干扰的目的。
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公开(公告)号：CN119917958A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510412846.4
申请日：2025-04-03
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G01M99/00
Abstract: 本发明提供一种多传感器数据融合的设备故障诊断方法及系统，涉及设备故障诊断技术领域，本发明通过多传感器数据融合的方法，显著提高了设备故障诊断的准确性和可靠性。具体而言，本发明从图像、温度多个传感器数据中提取特征，并通过特征融合生成设备故障特征指数，从而实现对设备故障的预测诊断，通过采集关键部位的温度数据以及工作图像，对工作图像进行相关性分析，生成反映设备工作图像的图像纹理特征评估指数，对温度数据进行相关性处理，生成反映设备温度特征值的温度特征评估指数，并对温度特征评估指数和图像纹理特征评估指数进行相关性分析，生成设备故障特征指数，从而输出可能性最高的故障类型。
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公开(公告)号：CN119884892A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510365538.0
申请日：2025-03-26
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/241 , G01D21/02 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供一种工业态势感知多传感器融合数据协同分析方法及系统，涉及工业传感器技术领域，具体步骤包括：采集传感器数据，分析传感器之间的相关性，纵向分析数据，输出评判结果，本发明通过对设备上的传感器采集的数据进行相关性分析，传感器共同协同作业，通过采集传感器数据，分析各个传感器之间的关联性，并依据关联性的基础上对同样的采样点、采集窗口对传感器采集的数据进行纵向分析，生成用于判定故障出现来源的故障类别判定指数，从而辅助判断是设备出现故障还是传感器出现故障，极大的提高了工作人员的检修效率。
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公开(公告)号：CN119693905A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411882245.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提出一种基于BEV的目标物体检测方法及系统，首先获取待检测的图像和相应的目标点云数据，然后通过特征提取网络对待检测的目标图像和目标点云数据进行特征提取并分别将其转换为BEV图像特征和BEV点云特征，通过可变形的注意力机制对所述BEV图像特征和BEV点云特征进行特征增强，提高了特征的表示能力；最后将经过特征增强的BEV图像特征和BEV点云特征进行融合，进一步用于进行目标检测，能够实现更加精准的目标物体检测，提高了对目标物体检测的精度。
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公开(公告)号：CN118890213B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411320881.5
申请日：2024-09-23
Applicant: 无锡学院 , 无锡江宏信息技术有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种数据资产安全监控方法，属于网络安全技术领域，包括以下步骤：进行数据资产探测，解析返回的数据包，构建数据资产信息库；基于所述数据资产信息库构建攻击树模型，并通过决策树算法计算攻击树模型中各攻击路径的风险值；根据所述风险值制定数据资产监控策略。本发明提供的数据资产安全监控方法可以实现针对电力系统的数据风险评估，同时实现攻击树模型网络的攻击路径风险评估，根据风险评估结果制定数据资产监控策略，能够有效解决数据防护的滞后性。
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