公开(公告)号：CN115587637A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202110755282.6

申请日：2021-07-05

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李安昊 ,  罗奕 ,  程哲 ,  徐浩天 ,  殷豪 ,  林高伟

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/084 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种基于SLSO‑BP的电力负荷预测方法，包括如下步骤：获取电力负荷数据，将其进行归一化处理，得到优化电力负荷数据；使用聚类算法对优化后的电力负荷数据将变化特性相似的数据归聚同类；将聚类处理后的数据带入到神经网络模型中建立电力负荷预测模型，并用改进的狮群算法对神经网络进行改进，得到更新后电力负荷预测模型，并得到预测后的电力负荷。本发明克服了单一预测模型无法综合考虑电力负荷的周期性变化与影响因素导致预测结果易发生较大误差的问题，提升了预测精确度与鲁棒性。

公开(公告)号：CN110750111A

公开(公告)日：2020-02-04

申请号：CN201911173427.0

申请日：2019-11-26

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 蒋占四 ,  梁日强 ,  林高伟 ,  梁冰 ,  李安昊 ,  宋忠义 ,  刘雪涛 ,  康文杰 ,  赵雅楠

IPC: G05D3/20

Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉识别实现太阳能自动追踪装置，包括太阳能板，还包括总控制器和视觉相机，所述太阳能板安装于可使其全方位旋转的转动机构上，所述视觉相机对应于立杆设置，所述立杆在太阳照射下形成光影，视觉相机对光影进行拍照而将光影长度l转化为数字信号后上传总控制器，所述总控制器根据计算的所占比即光影长度l与设定的最大光影长度L的比值控制转动机构带动太阳能板转动而全方位自动追踪太阳的直照光。本发明能够提高太阳能的利用效率，以及控制产品的成本，提高控制精度，抗干扰能力强，产生的误差较小。

公开(公告)号：CN115524572A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202110701438.2

申请日：2021-06-24

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李安昊 ,  程哲 ,  罗奕 ,  徐浩天 ,  殷豪 ,  林高伟 ,  曾勃乔 ,  陈健 ,  康文杰

IPC: G01R31/08 ,  G01R31/42

Abstract: 一种基于VSG的逆变器开路故障诊断方法，属于电力系统设备故障诊断领域，通过优化电流信号设置初始麻雀搜索算法模型的上下限阈值，得到更新麻雀搜索算法模型；通过所述更新麻雀搜索算法模型对初始神经网络中的训练集和测试集的错误分类率的最小值进行迭代寻优，得到一个误差最小的错误分类率，从而得到在最小错误分类率时的一个最优的权值和阈值。本发明通过将神经网络模型中分类的误差作为目标函数进行迭代寻优提高了故障分类判断的准确率；此外，本发明仅通过对原始的电流信号进行采样，便可构建了更新麻雀搜索算法模型进而优化神经网络，输入量单一简单的情况下，能够达到故障类型判断精确的效果。

公开(公告)号：CN115640500A

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202110761782.0

申请日：2021-07-06

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李安昊 ,  曾勃乔 ,  罗奕 ,  林高伟 ,  康文杰 ,  何宇华 ,  陈健

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于宽度学习的稀土萃取搅拌轴故障诊断方法，属于稀土萃取设备故障诊断领域，获取稀土萃取搅拌轴末端振动加速度信号，使用降噪自编码器的方法对振动加速度信号进行降噪，得到优化后的加速度信号；将优化加速度信号带入宽度学习模型中进行训练并进行验证，得到稀土萃取搅拌轴故障诊断模型；相较于深度学习，宽度学习系统是一种高效增量式浅层神经网络，宽度学习系统的建模不是通过堆叠更多的层数，而是通过横向增加更多的神经元节点提高自身的性能；此外，本发明仅通过对原始的振动加速度信号进行采样，便可构建了更新基于宽度学习的稀土萃取搅拌轴故障诊断模型，输入量单一简单的情况下，能够达到故障类型判断精确的效果。

公开(公告)号：CN115597867A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202110717395.7

申请日：2021-06-28

Applicant: 桂林电子科技大学(CN)

Inventor： 李安昊 ,  程哲 ,  罗奕 ,  徐浩天 ,  殷豪 ,  曾勃乔 ,  林高伟 ,  梁宇 ,  王法俊

IPC: G01M13/045

Abstract: 一种基于松鼠算法优化神经网络的轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断领域，通过优化加速度信号设置初始松鼠算法模型的上下限阈值，得到更新松鼠算法模型；通过更新松鼠算法模型对初始神经网络模型中的权值和阈值进行优化，得到它们的最优值，进而诊断轴承故障类型；此外，本发明仅通过对原始的振动加速度信号进行采样，便可构建了更新松鼠算法模型和更新神经网络模型，输入量单一简单的情况下，能够达到故障类型判断精确的效果。

公开(公告)号：CN211293758U

公开(公告)日：2020-08-18

申请号：CN201922068293.8

申请日：2019-11-26

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 蒋占四 ,  梁日强 ,  林高伟 ,  梁冰 ,  李安昊 ,  宋忠义 ,  刘雪涛 ,  康文杰 ,  赵雅楠

IPC: G05D3/20

Abstract: 本实用新型公开了一种基于机器视觉识别实现太阳能自动追踪装置，包括太阳能板，还包括总控制器和视觉相机，所述太阳能板安装于可使其全方位旋转的转动机构上，所述视觉相机对应于立杆设置，所述立杆在太阳照射下形成光影，视觉相机对光影进行拍照而将光影长度l转化为数字信号后上传总控制器，所述总控制器根据计算的所占比即光影长度l与设定的最大光影长度L的比值控制转动机构带动太阳能板转动而全方位自动追踪太阳的直照光。本实用新型能够提高太阳能的利用效率，以及控制产品的成本，提高控制精度，抗干扰能力强，产生的误差较小。