公开(公告)号：CN118861804A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410852725.7

申请日：2024-06-28

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 张鑫玉 ,  何睿 ,  晋峰 ,  张楚 ,  黄小龙 ,  马常纹 ,  姚君豪 ,  孙凯

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/10 ,  G06N3/045 ,  G06N3/006 ,  G01R31/56 ,  G01R31/12

Abstract: 本发明公开了一种变电站电抗器的多模态故障诊断方法，采集变电站电抗器的声纹信息，并利用高灵敏度的窄带超声波传感器向电抗器发射超声波收集反射波；采用自适应无迹卡尔曼滤波算法对采集的声纹信息和超声波信息进行降噪处理，将处理好的声纹数据和电抗器的工作参数输入到CBAM注意力机制改进的ECAPA‑TDNN模型中进行训练，诊断出电抗器的故障类型；采用AC模型对ECAPA‑TDNN模型进行改进，得到AECAPA‑TDNN模型，超声波数据输入到牛顿‑拉夫逊优化算法改进的AECAPA‑TDNN模型中进行训练，得到故障发生的具体类型和方位。本发明通过CBAM注意力机制和牛顿‑拉夫逊优化算法改进的ECAPA‑TDNN模型对电抗器进行监控，大大提高了信息的准确性和利用效率，有利于变电站的故障诊断。

公开(公告)号：CN118837775A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410854553.7

申请日：2024-06-28

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 郑勇舜 ,  王熠炜 ,  张万峰 ,  彭甜 ,  孙娜 ,  马常纹 ,  何睿 ,  孙凯

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明公开一种锂离子电池健康状态和剩余使用寿命联合估计方法，包括以下步骤：(1)收集锂离子电池的电池初始数据；(2)从锂电池运行数据中提取与容量衰减高度相关的可测量退化指标即间接健康特征；(3)对二次插值优化QIO算法进行改进，采用多项式变异扰动策略方法对种群进行初始化优化，得到IQIO算法；(4)构建基于FEDformer模型的锂电池健康状态SOH估计模型，使用间接健康状态特征作为输入；(5)构建基于Pathformer模型的锂电池剩余使用寿命RUL估计模型，使用SOH估计结果和SOH真实值对电池RUL进行预测；(6)利用IQIO算分别法对步骤(4)和步骤(5)中的FEDformer模型和Pathformer模型的超参数进行优化，获得最优超参数，利用优化后的模型对锂电池健康状态和剩余使用寿命进行预测；本发明能够实现实现更精确的锂电池SOH和RUL联合估计。

公开(公告)号：CN118669277A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410678214.8

申请日：2024-05-28

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 姚君豪 ,  王业琴 ,  马常纹 ,  张鑫玉 ,  孙凯 ,  张楚 ,  彭甜 ,  何睿

IPC: F03D17/00 ,  G01D21/02 ,  F03D7/04 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种风电机组少样本故障趋势预警方法及系统，所述方法包括：使用传感器监测风电机组的参数，形成参数样本；制定故障并识别；根据少样参数样本，使用改进的GAN模型生成与原始数据相似的高质量新样本；增强样本参数，并送至改进的TEMPO模型进行4小时‑16步故障预测波形；通过原型聚类预处理的极限学习机算法对输出的多变量波形进行故障识别，所述系统包括数据采集模块、数据增强和样本生成模块、故障预测模块、数据可视化和故障诊断模块。本发明提高了网络的鲁棒性有助于减轻梯度消失和梯度爆炸的问题和加速神经网络的收敛速度，集成正态云模型策略和柯西变异策略的引进对算法最优解进行更新迭代优化，提高了EDO算法的全局搜索能力。

公开(公告)号：CN117742423A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311818718.7

申请日：2023-12-26

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 马常纹 ,  姚君豪 ,  张志荣 ,  张楚 ,  彭甜 ,  纪捷 ,  黄凤芝 ,  何睿 ,  张鑫玉 ,  孙凯

IPC: G05D27/02

Abstract: 本发明公开一种应用于种植大棚的温湿度控制方法及系统，所述方法包括：对温湿度数据进行采集，并对采集到的数据中存在异常或缺失的部分进行修正或填补；根据农作物的生长特点，对分布在不同高度的传感器所获取的数据赋予不同的权重，并对采集到的数据信息进行超范围修正、计算温湿度均值；建立大棚内种植物的温湿度调控曲线模型，比较模型计算值与均值判断是否需要进行温湿度调控，同时根据两值差的大小作为优先级控制策略判断温、湿度控制的优先级，温度差值大则优先调控温度，反之优先调节湿度；利用两个线性自抗扰控制器并与协同搜索算法相结合优化控制。本发明能对目标温室大棚内的温湿度进行智能化控制，无需人工调节，节省了人力成本。

公开(公告)号：CN118658144A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410686285.2

申请日：2024-05-29

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 马常纹 ,  陈杰 ,  姚君豪 ,  彭甜 ,  张鑫玉 ,  庄绪州 ,  何睿 ,  孙凯

IPC: G06V20/59 ,  G06V20/40 ,  G06V40/16 ,  G06V40/20 ,  G06V10/25 ,  G06V10/30 ,  G06V10/36 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  B60K35/26 ,  B60Q5/00

Abstract: 本发明公开了一种驾驶人员异常行为、疼痛表情识别与预警方法及系统，所述方法包括：对视频进行关键帧抽取形成图像；利用改进的RPCA算法对图像进行降噪；将处理好的图像输入Faster R‑CNN模型，生成待识别目标检测框；建立姿态估计识别模型YOLO‑POSE模型；采用生成对抗网络的多姿态人脸识别算法GAN‑MFER识别驾驶员的面部表情；准确的判断驾驶员当前的状态，并给出相应的警报提示；所述系统包括数据获取模块，图像增强模块，图像识别模块。本发明有效地提高了Faster R‑CNN的检测精度与效率；综合姿态识别与面部表情识别的结果，更加准确的判断驾驶员当前的状态，有效地提高了模型的识别效率，有效的保障了车内外人员的人生安全。

公开(公告)号：CN117783875B

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202311820312.2

申请日：2023-12-26

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 郑勇舜 ,  张万锋 ,  马常纹 ,  张志荣 ,  彭甜 ,  张楚 ,  何睿 ,  孙凯 ,  张鑫玉

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378

Abstract: 本发明公开了一种基于模型融合的锂电池荷电状态预测方法及装置，获取锂电池数据集，并进行处理与数据划分；建立锂电池二阶Thevenin等效电路模型，对能量谷优化算法EVO进行改进；将等效电路数学形式与改进的能量谷优化算法IEVO结合，计算各待求参数，完成等效电路模型的参数辨识，得到完整的锂电池二阶Thevenin等效电路模型；利用安时积分法计算得到锂电池的预测数据；将预处理过的稳定的锂电池数据集输入到深度学习模型中进行训练，而得到对应的锂电池预测数据；将得到的两种模型的锂电池SOC输出数据，通过熵权法方法进行数据融合，得到融合后最终的锂电池SOC状态。本发明相较于现有的锂电池荷电状态预测具有更高的准确性和稳定性，实现更精准的锂电池荷电状态预测。

公开(公告)号：CN117540879B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202311805006.1

申请日：2023-12-26

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 何睿 ,  张鑫玉 ,  张志荣 ,  张楚 ,  彭甜 ,  张新荣 ,  马常纹 ,  姚君豪 ,  孙凯 ,  张万峰

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/27 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F17/16 ,  G01R31/36

Abstract: 本发明公开了一种新能源电车锂电池的荷电状态预测方法，首先获取锂电池历史使用数据，并对其数据进行归一化预处理；采用连续时间空域特征提取算法对预处理过的稳定的锂电池数据集进行特征参数提取；基于特征选择的KNN分类算法对提取的特征参数进行分类；运用基于随机森林的递归特征消除方法进行特征选择得到最优特征子集；利用光学显微镜算法对D‑KNN的超参数进行优化；将最优子集输入到优化后的D‑KNN模型中进行训练，从而得到锂电池预测数据。本发明根据锂电池使用数据动态变化的特性，采用三种方法对数据进行提取、分类、选择，最终输入进入动态模型进行预测，极大提升了锂电池剩余电荷预测结果的准确性。

公开(公告)号：CN117877252B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202311849226.4

申请日：2023-12-28

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 张万锋 ,  郑勇舜 ,  裴家勇 ,  陈杰 ,  张学东 ,  彭甜 ,  葛宜达 ,  张楚 ,  张志荣 ,  马常纹 ,  何睿 ,  黄凤芝

IPC: G08G1/01 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23 ,  G06F18/2413 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N7/08

Abstract: 本发明公开了一种基于聚类与进化深度学习的交通流预测方法，对预先采集的交通流数据进行预处理，用改进的聚类算法对交通流数据进行聚类；采用欧拉特征提取方法从交通流数据中提取出有关时间序列的振幅、相位和频率特征信息；之后采用Tent混沌映射、非线性惯性权重因子和领导者策略对EDO算法进行改进，得到IEDO算法；把提取有效的交通流数据送入CLformer模型中进行训练，同时利用IEDO算法优化CLformer模型参数，利用训练优化后的CLformer模型对交通流进行预测。本发明通过历史交通流时间序列数据准确预判未来的交通流量情况，对交通行业的发展有着重要意义。

公开(公告)号：CN118050644B

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410157183.1

申请日：2024-02-04

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 何睿 ,  张鑫玉 ,  马常纹 ,  张楚 ,  张新荣 ,  姚君豪 ,  孙凯 ,  张万峰

IPC: G01R31/367 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06N20/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/042 ,  G01R31/378 ,  G01R31/385 ,  G01R31/392 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明公开一种氢燃料电池性能衰退预测方法、装置及介质，所述方法包括：对预先获取的氢燃料电池电压退化数据进行预处理，采用结合局部加权回归法的VMD算法对原始数据进行降噪平滑处理，采用XGBoost对数据进行特征参数提取，进一步采用半数均匀初始化策略和透镜成像折射学习方法对光学显微镜算法进行改进，得到IOMA，同时使用IOMA对图卷积神经网络GCN和基于傅里叶变换的频域增强分解变压器结合的神经网络模型GCN‑FEDformer进行参数优化，得到IOMA‑GCN‑FEDformer预测模型，并将测试数据样本输入到IOMA‑GCN‑FEDformer预测模型中得到最终预测结果。本发明能够有效地提高氢燃料电池性能衰退预测模型精度，也为氢燃料电池寿命的预测提供了可靠的依据。

公开(公告)号：CN119477825A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411498694.6

申请日：2024-10-25

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 张万锋 ,  郑勇舜 ,  裴家勇 ,  彭甜 ,  张新荣 ,  马常纹 ,  张鑫玉 ,  何睿 ,  孙凯

IPC: G06T7/00 ,  H02S40/10 ,  B08B5/04 ,  B08B13/00 ,  G06T1/00 ,  G06V20/17 ,  G06V10/25 ,  G06V10/20 ,  G06V10/30 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/086 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的光伏面板污染识别和清洁系统的操作方法；属于光伏面板污染识别和清洁领域，其操作步骤：利用无人机搭载的高清摄像头对光伏面板进行拍摄，对光伏面板图像数据进行预处理；利用掩码生成编码器提取图像特征，把提取的有效数据构成特征向量；利用多差分柯西突变策略、折射反向学习策略对鱼鹰优化算法进行改进得到IOOA算法；把特征向量输入增强型YOLOv8模型中进行训练，利用IOOA算法优化增强型YOLOv8模型参数，利用训练优化后增强型YOLOv8模型对光伏面板污染的识别；根据增强型YOLOv8模型识别结果，控制无人机靠近清洁目标，执行清洁动作。本发明能够显著提升无人机光伏面板污染识别与清洁系统的智能化水平，实现更高效、更精准的运维管理作。