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公开(公告)号：CN119916843A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510091822.3
申请日：2025-01-21
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭电(海宁)信息科技研究院有限公司
IPC: G05D1/695
Abstract: 本发明涉及多智能体协同控制领域，具体一种基于分布式预设时间收敛的多智能体协同拦截方法，包括如下步骤：考虑由n个智能体组成的二维平面多智能体非线性协同拦截模型，建立多智能体与目标相对运动方程；定义剩余拦截时间误差估计值，并设计领导者智能体沿视线角方向的预设时间控制律；定义剩余拦截时间一致性协同误差变量，并设计跟随者多智能体沿视线角方向的预设时间协同控制律；构建多智能体系统的预设时间收敛滑模面si：设计多智能体系统沿视线法向的预设时间协同控制律；通过仿真运行与数据采集分析，优化调整控制律参数，重复前述步骤,实现多智能体预设时间协同拦截。本发明可以实现多智能体系统在复杂任务环境中的高效协同拦截。
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公开(公告)号：CN119475424A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411548038.2
申请日：2024-11-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘扰动的二阶系统隐私保护平均一致性方法，包括如下步骤：确定多智体系统的通信拓扑图和拉普拉斯矩阵，并通过拉普拉斯矩阵来表征智能体之间的信息交互关系；建立多智能体系统的动力学模型；在初始迭代时，每个智能体为与其相连的每条边生成扰动信号，确定攻击者类型；在确认攻击类型之后，在智能体在向邻居传输位置信息和速度信息中分别添加扰动信号和生成干扰后的信息传递给其邻居；当扰动信号阶段结束后，智能体切换到标准的二阶动态平均一致性算法，并根据邻居反馈的信息更新自己的状态。本发明在保证隐私保护的同时，不牺牲一致性算法的收敛精度，适用于资源受限的环境，能有效抵御内部和外部攻击者的隐私窃取。
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公开(公告)号：CN114663425B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210407447.5
申请日：2022-04-19
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭电(海宁)信息科技研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于生成对抗网络的超声焊接质量在线监测方法，使用激光测振仪实时测量底模的振幅数据、焊接过程中的超声波频率数据；使用压力变送器采集气缸与超声焊头之间的压力，实时测量压力数据；使用红外测温仪实时采集超声换能器陶瓷片温度、超声焊头温度数据。构建多并行辅助分类器的生成对抗网络ACGAN，处理上述五组数据，并将生成器生成的数据用于数据不均衡时的数据增强；搭建融合网络GAN‑Fusion融合经过处理的数据后，搭建分类器用于识别焊接质量，焊接该质量分为过焊、欠焊、正常焊。本技术方案能够直接从实际加工数据中提取相关特征信息并建立诊断模型，有助于提高故障检测及诊断的精度及效率，最终实现超声焊接质量在线检测。
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公开(公告)号：CN119209807A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411268773.8
申请日：2024-09-11
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭电(海宁)信息科技研究院有限公司
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明公开了一种混合型电池组主动均衡方法，包括如下步骤：对于组内均衡，将n个单体电池串联，并在每两个电池之间连接一个双向Cuk均衡器；构建由n个单体电池组成的串联电池组的平衡系统模型：步骤A‑3、通过平衡系统模型得到下一时刻的SOC状态；对于组件均衡，将n个单体电池串联得到电池组，每一个电池组一侧并联一个的双向Cuk变换器；获得第i个电池组的下一时刻的SOC变化过程；最后以(k+1)时刻的单体电池的SOC为均衡目标通过双向Cuk均衡器实现组内均衡，同时，以(k+1)时刻的电池组的SOC为均衡目标通过双向Cuk变换器和开关选择模块实现组间均衡。该方法极大的提高了均衡效率。
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公开(公告)号：CN118627017A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411103312.5
申请日：2024-08-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F17/16 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于低频采样和特征融合的非侵入式负荷识别方法。首先对低频采样的负荷数据进行事件检测，并根据投切点前后功率变化进行大小功率负荷事件分类；对有功功率信号建立格拉姆角场矩阵和功率绝对值信息矩阵，再通过矩阵融合的方式得到功率多维特征谱图。根据事件投入前的稳态功率值将负荷数据分为单电器负荷和组合电器负荷。针对单电器负荷，直接采用基于迁移学习的模型进行识别，并将结果作为先验知识，再根据组合电器负荷构建总负荷库。针对组合电器负荷，利用先验知识结合总负荷库，选择分负荷库中的样本组成样本对，一同输入孪生网络中。在新组合出现时，新建分负荷库对总负荷库进行更新，可以减少孪生网络识别组合电器的时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115083174B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210638529.0
申请日：2022-06-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于合作式多智能体强化学习的交通信号灯控制方法。该方法克服了传统强化学习单独控制各个路口的信号灯，没有考虑它们之间的相关性的缺点，提出了一种双层协调控制策略，通过局部合作机制和全局合作机制对路网中的交通信号灯进行协调控制。同时，该方法将车辆排放因素考虑在内，可以在改善路网交通状态的同时尽可能的减少车辆排放。
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公开(公告)号：CN114268155B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111617477.0
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑电池不一致性的电池储能系统功率分配方法，本发明考虑电池最大可释放功率和充电功率，通过给储能变换器提供电池当前可释放的最大功率可防止某些电池过充过放，特别在温度差异较大时，电池可释放功率变化极大，在某一时刻电池SOC达到一致时功率均分，但某一电池所释放的功率超出自身限制，损害电池，严重危害到系统健康。本发明实现多电池储能系统之间的SOP均衡控制可以确保电池储能系统同时退出微电网。防止某个电池储能系统的SOP达到限制而提前退出微电网，当剩余电池储能系统的容量不足以支撑整个系统时导致系统的崩溃。
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公开(公告)号：CN116047339A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310057607.2
申请日：2023-01-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种基于热电耦合模型的锂离子电池组SOC估计方法及装置。本发明首先确立电池组特性；其次对电池组进行建模；然后进行电池组模型参数辨识；最后进行电池组SOC的估计；本发明提出平均模型部分采用热电耦合模型结构，进而考虑电池组工作温度变化带来的影响；采用双时间尺度分别估计平均模型和差异模型，能够降低差异模型的估算频率，进而减小系统计算量；在此基础上结合了重要电池法，监测组内各单体电池电量，某电池电量较高/低时，设置电量提醒，避免组内电池过充/放等问题。
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公开(公告)号：CN111046836B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911347833.4
申请日：2019-12-24
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 国网浙江杭州市余杭区供电有限公司 , 杭州电子科技大学 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F17/14 , G06F17/18
Abstract: 本申请公开了一种局放信号的滤波去噪及分析方法，包括：对待处理的局放信号进行滤波；对滤波之后的局放信号进行小波变换去噪；将进行了小波变换去噪之后的局放信号进行差分波峰检测以及局部均值特征分解，得出局放信号的分析结果。应用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高局放信号的分析结果的准确性。本申请还提供了一种局放信号的滤波去噪及分析系统、设备以及存储介质，具有相应技术效果。
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公开(公告)号：CN115792637A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211582119.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G06T7/00 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G01R31/392 , G01R31/389 , G01J5/00 , H02J7/00
Abstract: 本发明公开了一种锂电池健康状态估算方法，利用锂电池使用过程中产生的外壳形变来预测剩余寿命，该方法以外壳形变角度来估计锂电池健康状态，并将锂电池的充电过程以及放电过程中主、俯、左三视图彩色图像作为输入，通过图像分割神经网络模型分割出图像中属于电池的像素点图像，与该电压状态下正常锂电池的像素点图像比对得出该锂电池是否存在异常，同时将分割出的图像作为深度卷积神经网络回归模型的输入，来预测当前状态下电池的电量，同时结合红外测温仪完成对锂电池温度的监测。使用充放电装置对锂电池进行曲线短时充电和段时放电操作，使用深度学习模型结合红外测温，从而实现锂电池健康状态的评估，对于锂电池健康状态预测具有重要的意义。
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