-
公开(公告)号：CN115022348B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210614506.6
申请日：2022-05-27
Applicant: 江南大学 , 天能电池集团股份有限公司
IPC: H04L67/1097 , H04L67/1095 , H04L67/12 , H04Q9/00
Abstract: 本发明公开了一种高端电池智能工厂云级架构数据存储方法，属于智能存储领域。所述方法利用各分布式传感器将工厂实时数据传送到云端存储，不仅考虑到了云级下的数据丢失问题，局部数据分析器检测到数据丢失后进行及时的数据弥补，同时各局部数据分析器在不确定噪声的扰动下在分布式数据分析器中利用集员滤波算法进行局部状态估计，联合求得系统状态的真实可行集范围，并实时将数据和状态估计结果传输回原云端并拷贝至备份云。
-
公开(公告)号：CN111881587A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010750174.5
申请日：2020-07-30
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G01R31/34 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于滤波的永磁直流电动机故障检测方法，属于永磁直流电动机故障检测领域。通过利用正多胞体卡尔曼滤波方法得到永磁直流电动机在正常工作状态下的输出矩阵对应的正多胞体 通过判断实际工作状态下的输出矩阵是否在正常工作状态下的正多胞体 的上下界内，确定永磁直流电动机是否发生故障，若发生故障，则根据比较结果确定故障状态和故障时间；相对于现有的基于全对称多胞形的故障检测方法，本申请采用空间形状更为简单的正多胞体，检测速度更快，更适用于在线故障检测，且本申请方法所估计出的永磁直流电动机的工作状态更贴近实际的工作状态，所以能够更准确的反映出实际工作状态与正常的工作状态不符，因此故障检测率更高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113359667A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110622763.X
申请日：2021-06-04
Applicant: 江南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于凸空间滤波的工业系统故障诊断方法，属于工业系统故障诊断领域。本方法根据系统的线性模型，获取系统的测量带信息和参数真值向量；根据系统的参数真值向量，确定包裹参数真值向量的初始化凸空间；根据系统k时刻的测量带信息与k‑1时刻的凸空间的交集判断有无发生故障；若系统没有发生故障，则求取k时刻的凸空间和正交凸空间，若系统发生故障，由凸空间测试集的状态立马隔离出故障参数，在仅扩容故障参数而不影响其他参数的滤波估计区间基础上，完成故障识别。该方法不仅降低了传统凸空间滤波方法的保守性，而且提升了系统的故障诊断精度。
-
公开(公告)号：CN111881587B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202010750174.5
申请日：2020-07-30
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G01R31/34 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于滤波的永磁直流电动机故障检测方法，属于永磁直流电动机故障检测领域。通过利用正多胞体卡尔曼滤波方法得到永磁直流电动机在正常工作状态下的输出矩阵对应的正多胞体通过判断实际工作状态下的输出矩阵是否在正常工作状态下的正多胞体的上下界内，确定永磁直流电动机是否发生故障，若发生故障，则根据比较结果确定故障状态和故障时间；相对于现有的基于全对称多胞形的故障检测方法，本申请采用空间形状更为简单的正多胞体，检测速度更快，更适用于在线故障检测，且本申请方法所估计出的永磁直流电动机的工作状态更贴近实际的工作状态，所以能够更准确的反映出实际工作状态与正常的工作状态不符，因此故障检测率更高。
-
公开(公告)号：CN115022348A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210614506.6
申请日：2022-05-27
Applicant: 江南大学 , 天能电池集团股份有限公司
IPC: H04L67/1097 , H04L67/1095 , H04L67/12 , H04Q9/00
Abstract: 本发明公开了一种高端电池智能工厂云级架构数据存储方法，属于智能存储领域。所述方法利用各分布式传感器将工厂实时数据传送到云端存储，不仅考虑到了云级下的数据丢失问题，局部数据分析器检测到数据丢失后进行及时的数据弥补，同时各局部数据分析器在不确定噪声的扰动下在分布式数据分析器中利用集员滤波算法进行局部状态估计，联合求得系统状态的真实可行集范围，并实时将数据和状态估计结果传输回原云端并拷贝至备份云。
-
公开(公告)号：CN113359667B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110622763.X
申请日：2021-06-04
Applicant: 江南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于凸空间滤波的工业系统故障诊断方法，属于工业系统故障诊断领域。本方法根据系统的线性模型，获取系统的测量带信息和参数真值向量；根据系统的参数真值向量，确定包裹参数真值向量的初始化凸空间；根据系统k时刻的测量带信息与k‑1时刻的凸空间的交集判断有无发生故障；若系统没有发生故障，则求取k时刻的凸空间和正交凸空间，若系统发生故障，由凸空间测试集的状态立马隔离出故障参数，在仅扩容故障参数而不影响其他参数的滤波估计区间基础上，完成故障识别。该方法不仅降低了传统凸空间滤波方法的保守性，而且提升了系统的故障诊断精度。
-
公开(公告)号：CN114529059A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210084356.2
申请日：2022-01-19
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种动力电池产线优化重组方法，属于产线重组领域。该方法根据动力电池车间产线优化的静态数学模型利用粒子群方法进行全局搜索；在粒子群方法全局搜索时，设计了一种多重对称学习方法避免个体最优粒子陷入局部最优；根据改进的个体最优粒子，设计了一种改进变邻域方法避免群体最优粒子陷入早熟收敛，得到静态产线优化重组结果；在动力电池生产车间并行机器故障情况下，获取机器故障约束以及受影响的生产工序；进一步在静态产线优化重组结果的基础上对受影响的生产工序进行局部产线优化重组法。该方法不仅获得更好的静态产线优化重组方案，还降低了机器故障对动态产线优化重组结果的影响，得到良好的动态产线优化重组结果。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.021 seconds)
