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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118468204B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410931991.9
申请日：2024-07-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度学习模型的制冷机组故障检测方法；该方法采用LOF算法剔除故障数据集中离群值，而后采用ADASYN技术来解决数据不平衡问题。同时，本发明针对现有制冷机组故障诊断深度学习模型容易出现网络退化，且制冷机组故障诊断模型普遍缺乏对关键特征的权重加权的问题；首先以ResNet为基础，缓解深度神经网络训练过程中易出现的网络性能退化问题；然后融入CBAM用于捕捉故障数据中的关键特征，提高网络的特征提取能力。实验结果表明，本发明提供的LOF‑ADASYN‑ResNet‑CBAM方法实现了制冷机组故障的有效诊断。
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公开(公告)号：CN118468204A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410931991.9
申请日：2024-07-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度学习模型的制冷机组故障检测方法；该方法采用LOF算法剔除故障数据集中离群值，而后采用ADASYN技术来解决数据不平衡问题。同时，本发明针对现有制冷机组故障诊断深度学习模型容易出现网络退化，且制冷机组故障诊断模型普遍缺乏对关键特征的权重加权的问题；首先以ResNet为基础，缓解深度神经网络训练过程中易出现的网络性能退化问题；然后融入CBAM用于捕捉故障数据中的关键特征，提高网络的特征提取能力。实验结果表明，本发明提供的LOF‑ADASYN‑ResNet‑CBAM方法实现了制冷机组故障的有效诊断。
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公开(公告)号：CN118532790B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410989584.3
申请日：2024-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进的堆优化算法的中央空调水系统控制方法，针对HBO算法的不足，从个体位置的自我贡献机制入手，利用历史最优个体对当前位置个体进行引导，加快算法在前期的寻优速度，同时提出了一种分段的非线性递减策略来增加迭代前期其它更新机制被选择的概率，使算法在全局探索和局部开发之间达到更好的平衡；同时设计了一种融合的变异策略作为最优个体的直接更新机制，增强算法跳出局部最优的能力。使用改进后的HBO算法对中央空调水系统的各项控制参数进行寻优，包括冷冻水泵频率、冷水机组出水设定温度、冷却泵频率和冷却塔风机频率，将最优个体对应的操作方案作为最优控制方案，实现中央空调水系统总能耗最小。
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公开(公告)号：CN119416057A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411541793.8
申请日：2024-10-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于改进人工神经网络的光伏阵列故障检测方法，该光伏阵列故障诊断方法构建的光伏阵列故障诊断模型包括输入层、门控卷积层、扁平化层、输出层以及一个或依次相连的多个全连接层；通过添加门控卷积层以及多个全连接层，解决了现有的光伏阵列故障诊断存在的梯度消失问题；本发明使用自适应Softmax激活函数作为输出层的激活函数，提升了模型的准确率和稳定性；此外，本发明通过仿真模拟来构建光伏阵列，能够在数据较少的情况下根据光伏阵列的模块参数获取大量光伏阵列的工作状态参数；本发明能够处理具有大数据集的复杂任务并在训练后提供快速预测，且具有良好的泛化能力以及极高的可行性和应用前景。
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公开(公告)号：CN118532790A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410989584.3
申请日：2024-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进的堆优化算法的中央空调水系统控制方法，针对HBO算法的不足，从个体位置的自我贡献机制入手，利用历史最优个体对当前位置个体进行引导，加快算法在前期的寻优速度，同时提出了一种分段的非线性递减策略来增加迭代前期其它更新机制被选择的概率，使算法在全局探索和局部开发之间达到更好的平衡；同时设计了一种融合的变异策略作为最优个体的直接更新机制，增强算法跳出局部最优的能力。使用改进后的HBO算法对中央空调水系统的各项控制参数进行寻优，包括冷冻水泵频率、冷水机组出水设定温度、冷却泵频率和冷却塔风机频率，将最优个体对应的操作方案作为最优控制方案，实现中央空调水系统总能耗最小。
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