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公开(公告)号：CN119829996A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411858942.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F18/2135 , G01R31/367 , G01R31/378 , H01M8/04298 , H01M8/04992 , H01M8/04313 , G06N5/01 , G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06N3/084 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于长期运行数据的燃料电池剩余使用寿命预测方法和系统，方法包括：采集燃料电池的历史运行数据，并进行预处理；通过逆非线性主成分分析INLPCA对预处理后的数据进行特征选择，获取最佳输入数据集；引入单纯形法SM和精英反向学习策略EOBL进行改进，得到改进的混合单纯形闪电搜索算法LSA‑SM；建立基于ITransformer模型的燃料电池剩余使用寿命预测模型；利用改进的混合单纯形闪电搜索算法LSA‑SM算法对燃料电池剩余使用寿命预测模型的超参数进行优化，获得最优超参数，得到优化后的LSA‑SM‑ITransformer模型；利用优化后的LSA‑SM‑ITransformer模型对电池寿命进行预测；本发明能够提高能源效率、降低维护成本，有效延长电池寿命，减少能源浪费。
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公开(公告)号：CN116360366B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310295953.4
申请日：2023-03-24
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种污水处理过程优化控制方法，包括数据采集、数据预处理、建立预测模型和优化控制设计。数据采集用于采集污水处理过程中各种化学成分的数据；数据预处理对获取的数据进行特征选择，降低数据的计算复杂度；建立预测模型首先要对模型进行训练，建立基于集成深度随机向量函数链接网络的污水处理过程预测模型，得到最佳的参数，然后使用改进的算术优化算法优化预测模型，提高模型的预测能力，最后对获取的污水数据进行预测；优化控制设计通过接收预测模块的预测结果，利用多目标算术优化算法找到最优解集，并将此最优解集作为底层控制器的设定值。本发明提高了模型的预测效果，并有效地提高了污水的处理效率。
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公开(公告)号：CN119758148A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411816536.0
申请日：2024-12-11
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378 , G06F18/2431 , G06F18/2115 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/0455 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种燃料电池性能退化预测方法及系统；属于质子交换膜燃料电池技术领域，其操作步骤：首先，采集质子交换膜燃料电池输出电压数据及其特征变量，为提高数据的准确性，使用SKF对采集信号观测和过滤，去除测量噪声和系统噪声并加强控制效果；其次，采用BRFE对特征变量进行特征选择；然后，建立Stacking模型，其中基学习器选择了XGBoost、StanHop_Net和DHKELM，而元学习器则使用自动编码器增强的AESELM；最后，本发明引入改进的青蒿素优化算法，对元学习器模型进行参数调优，以增强预测性能和模型的泛化能力。该方法不仅能有效预测PEMFC的性能退化，还能为燃料电池的维护和管理提供科学依据，从而延长其使用寿命和提升整体效率。
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公开(公告)号：CN119805234A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411878150.2
申请日：2024-12-19
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/382 , G06F18/15 , G06F18/2431 , G06F18/211 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器数据融合的锂电池健康监测预警方法，在锂电池组内部布置多测点、多变量传感器，实时采集锂电池数据，并进行归一化处理，然后利用随机森林算法进行特征选择，构建锂电池热失控健康监测数据集；构建基于多尺度因果卷积网络MCCN和TimeMixer模型的锂电池热失控健康监测预警模型MCCN‑TimeMixer，通过MCCN提取局部热状态变化特征，再通过TimeMixer建立这些特征与锂电池热失控健康监测状态的全局联系；采用经过多元学习算法改进的常春藤算法优化模型超参数，最后通过快速深层堆叠网络极限学习机FDSNELM进行误差校正，实现对锂电池热失控健康监测状态的准确预测和预警。本发明能够被应用于锂电池热失控健康监测预警的建模过程中，确保锂电池热失控健康监测预警的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119670569A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411817723.0
申请日：2024-12-11
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F18/2135 , G06N3/045 , G06F18/27 , G06F17/10 , G06N3/049 , G06F18/25 , G06N3/0985 , G06F18/214 , G06N3/126 , G06F119/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种锂电池剩余使用寿命预测方法、装置及介质；属于储能系统领域；实现步骤：采集多个传感器获取锂电池的指标数据去除高频噪声；利用互信息方法分析特征与RUL的相关性筛选关键特征；通过主成分分析降维提取敏感特征；采用双向长短期记忆网络与轻量级时序网络并联组合模型；使用改进的牛顿‑拉弗森优化算法结合梯度信息与元启发式搜索策略，优化模型参数及权值；通过Copula方法构建联合分布，为锂电池剩余使用寿命的预测提供置信区间；本发明提高了锂电池RUL预测的准确性和可靠性，为锂电池的状态监测与维护管理提供了重要的技术支持。
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公开(公告)号：CN120029167A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510108306.7
申请日：2025-01-23
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的机床精密加工多元算法误差补偿方法及装置，使用激光跟踪仪和球杆仪分别测量机床的几何误差数据和热误差数据，并进行数据预处理；建立以Jacobi多项式的几何误差模型和以切比雪夫多项式的热误差模型；使用改进的三角拓扑聚合优化算法优化生成对抗网络融合随机向量函数链神经网络RVFL结合的模型进行训练，得到改进的预测模型TTAO‑GAN‑RVFL；对预测结果进行加权求和，结合机床当前的三维坐标位置信息，运用牛顿插值法来计算每个位置需要进行的补偿量以及对应的补偿后位置坐标，形成一条连续的三维路径，实现对机床的误差预测补偿。本发明能有效实现对机床的误差补偿和精确加工控制。
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公开(公告)号：CN119692559A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411858830.8
申请日：2024-12-17
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种锅炉NOx排放浓度预测方法、装置及介质，所述方法包括获取锅炉排放的NOx浓度历史数据以及相关的辅助变量，利用LightGBM对多变量数据进行特征选择，对特征选择后的数据集进行KGDA数据增强，扩充为新的浓度变量数据集；通过引入自适应t分布变异策略以实现种群多维初始化，并采用动态边界策略调整搜索边界，进而优化能量谷优化器算法，通过改进获得IEVO算法；建立PatchTST预测模型和ETSformer预测模型对新数据集进行预测，并使用改进的能量谷优化器算法IEVO对模型超参数进行优化；利用IEVO对两个模型的预测结果进行加权融合，并采用GRELM对加权后的结果进行误差校正，得到最终预测结果。本发明能够实现锅炉燃烧出口NOx浓度的精准预测。
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公开(公告)号：CN119829895A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411878148.5
申请日：2024-12-19
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种锂电池温度预测方法及系统，所述方法包括，获取锂电池数据集，使用PSA算法优化TVF‑EMD模型得到改进的PSA‑TVF‑EMD，然后使用PSA‑TVF‑EMD对数据集进行分解，将分解后的分量通过Hilbert变换分为高频分量和低频分量；其次，利用ConvGRU替换TimesNet中的Inception模块，得到改进的GTimesNet模型，建立GTimesNet预测模型对高频分量和低频分量进行预测；采用Gaussian高斯分布初始化对淘金器算法的种群进行初始化，在勘探阶段中加入混沌惯性权重和正弦函数学习因子策略得到改进的淘金优化器算法IGRO对模型超参数进行优化；最后，利用IGRO对高频分量和低频分量的预测结果进行二次加权，得到最终预测结果。本发明能够提高锂电池温度预测的精度和有效性。
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公开(公告)号：CN116360366A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310295953.4
申请日：2023-03-24
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种污水处理过程优化控制方法，包括数据采集、数据预处理、建立预测模型和优化控制设计。数据采集用于采集污水处理过程中各种化学成分的数据；数据预处理对获取的数据进行特征选择，降低数据的计算复杂度；建立预测模型首先要对模型进行训练，建立基于集成深度随机向量函数链接网络的污水处理过程预测模型，得到最佳的参数，然后使用改进的算术优化算法优化预测模型，提高模型的预测能力，最后对获取的污水数据进行预测；优化控制设计通过接收预测模块的预测结果，利用多目标算术优化算法找到最优解集，并将此最优解集作为底层控制器的设定值。本发明提高了模型的预测效果，并有效地提高了污水的处理效率。
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