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公开(公告)号：CN118192233B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410313805.5
申请日：2024-03-18
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种污水处理过程水质能耗预测及优化控制方法及系统，主要包括以下内容：采集污水数据，使用VMD滤波选择特定的本征模态函数进行滤波处理，去除特定频率范围内的干扰信号；建立Reformer和STGCN模型分别用于预测污水处理过程出水水质和能耗，并使用水循环算法得到最佳参数，提高模型的预测能力。建立多目标水循环算法，以出水水质和能耗为目标进行优化控制。与现有技术相比，本发明中使用Reformer和STGCN模型进行预测，结合两种预测模型的优点，并使用水循环算法优化，使预测结果更加准确。同时以出水水质和能耗为目标，采用多目标水循环算法可以有效地寻找到偏好解，更好的进行优化控制。
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公开(公告)号：CN118054552B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410079277.1
申请日：2024-01-19
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02J13/00 , G06F18/2433 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种配电室状态智能监测方法与报警系统，所述方法针对配电室的环境特点，设计基于局放传感器和基于STM32的各环境传感器与声音收集设备的数据采集节点，采集异常检测所需的局部放电、音频与传感器信号信息，并建立改进的DES‑Autoformer模型用于异常检测，使用改进的超频带算法优化DESAuformer异常检测模型的超参数以提高模型性能；最终对配电室状态监测分析结果进行前端展示，并对异常状态进行警示和相应的处理。本发明可以准确有效的对配电室的状态进行实时监测，并能更加准确地识别出升温过快、过载、放电等异常状况，实现有效预警，为配电室的安全运行提供保障。
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公开(公告)号：CN116363817B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310052329.1
申请日：2023-02-02
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种化工厂危险区域入侵预警方法及系统。由视频采集，目标跟踪，轨迹预测和入侵预警四部分组成。视频采集模块使用多个摄像头实时监控化工厂区内存在安全隐患的生产区域，将视频图像传输到目标跟踪模块；对采集到的视频图像进行降噪和图像变换，使用SSD模型识别并跟踪视频中的工人；轨迹预测模块则将工人与其对应的历史路径结合起来，使用改进的TCN模型对每个工人未来时刻的行走路线进行预测，结合改进AEO算法对TCN模型进行同步优化，根据工人的未来路线检测出进入危险区域的趋势；入侵预警模块根据进入危险区域的趋势进行预警。本发明通过改进AEO算法优化改进TCN模型，提高了危险区域入侵检测的效率，提升了化工厂的生产安全。
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公开(公告)号：CN116311374B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310304191.X
申请日：2023-03-27
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种化工厂工人异常行为识别与预警方法及系统，包含化工厂工人异常行为数据集建立，工人骨骼关节点检测，工人异常行为识别，异常行为显示与预警四个部分。针对化工厂工人异常行为特点，建立异常行为数据集；将获取的视频数据进行帧化，并对图片进行处理。采用OpenPose算法获取工人骨骼关节点信息；利用改进的STGCN训练行为识别模型，通过改进的AO算法优化STGCN超参数提高模型性能；利用训练完成的模型进行工人行为识别；最终对识别得到的异常行为进行前端展示与预警，便于监管人员查看并处理。与现有技术相比，本发明可以有效的对化工厂工人异常行为进行识别，及时发现隐患，降低风险发生，对工人安全以及生产安全有着重大意义。
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公开(公告)号：CN116007938A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310080459.6
申请日：2023-02-08
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01M13/028
Abstract: 本发明公开了一种轴承劣化分析及故障诊断方法，包括：数据采集模块，用于获取机械生产过程中轴承的振动信号；数据处理模块，用于对采集的轴承数据进行信号分解和特征降维处理，降低计算难度以及减小其他特征对结果的影响；模型训练模块，用于建立基于DBN‑ELM的轴承劣化分析和故障诊断模型，并通过数据处理模块处理后的数据对建立的劣化分析和故障诊断模型进行训练，求出网络的最优参数，最小化损失函数误差；智能优化模块，通过改进的AGDE算法对VME算法与DBN‑ELM模型进行同步优化；劣化分析和故障诊断模块，用于对轴承数据的劣化分析和故障诊断。本发明通过改进AGDE优化DBN‑ELM模型，提高了对轴承振动信息的利用，有效提高轴承劣化分析和故障诊断效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116007938B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310080459.6
申请日：2023-02-08
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01M13/028
Abstract: 本发明公开了一种轴承劣化分析及故障诊断方法，包括：数据采集模块，用于获取机械生产过程中轴承的振动信号；数据处理模块，用于对采集的轴承数据进行信号分解和特征降维处理，降低计算难度以及减小其他特征对结果的影响；模型训练模块，用于建立基于DBN‑ELM的轴承劣化分析和故障诊断模型，并通过数据处理模块处理后的数据对建立的劣化分析和故障诊断模型进行训练，求出网络的最优参数，最小化损失函数误差；智能优化模块，通过改进的AGDE算法对VME算法与DBN‑ELM模型进行同步优化；劣化分析和故障诊断模块，用于对轴承数据的劣化分析和故障诊断。本发明通过改进AGDE优化DBN‑ELM模型，提高了对轴承振动信息的利用，有效提高轴承劣化分析和故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN118037764B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410147007.X
申请日：2024-02-01
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06T7/207 , G06T7/246 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/082 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种多摄像头的室内行人异常轨迹预警方法、装置及介质，所述方法包括获取各个摄像头的画面，对待检测视频进行目标标注，得到行人目标跟踪数据集，以不同角度摄像头监控的画面为平面建立两级坐标系，联合定位目标位置并记录；构建包括GOLO模型和Social‑DWTimesNet模型的轨迹预测模型S‑GOLO；将对两级坐标系中的行人历史轨迹进行跟踪，将跟踪结果统一输入到轨迹预测模型S‑GOLO中，实现行人轨迹的初步预测；使用PBT算法优化Social‑DWTimesNet模型的核心参数，得到优化后的轨迹预测模型；通过优化后的轨迹预测模型得到行人定位和轨迹预测的结果。本发明提高了行人定位的准确度，对模型的改进使其能够更快速而精确地预测轨迹，实现了低成本下高精度的行人异常轨迹预警。
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公开(公告)号：CN118037764A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410147007.X
申请日：2024-02-01
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06T7/207 , G06T7/246 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/082 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种多摄像头的室内行人异常轨迹预警方法、装置及介质，所述方法包括获取各个摄像头的画面，对待检测视频进行目标标注，得到行人目标跟踪数据集，以不同角度摄像头监控的画面为平面建立两级坐标系，联合定位目标位置并记录；构建包括GOLO模型和Social‑DWTimesNet模型的轨迹预测模型S‑GOLO；将对两级坐标系中的行人历史轨迹进行跟踪，将跟踪结果统一输入到轨迹预测模型S‑GOLO中，实现行人轨迹的初步预测；使用PBT算法优化Social‑DWTimesNet模型的核心参数，得到优化后的轨迹预测模型；通过优化后的轨迹预测模型得到行人定位和轨迹预测的结果。本发明提高了行人定位的准确度，对模型的改进使其能够更快速而精确地预测轨迹，实现了低成本下高精度的行人异常轨迹预警。
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公开(公告)号：CN117350213A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311192278.9
申请日：2023-09-15
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F30/36 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/084 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种基于四二极管模型的光伏电池辨识方法及装置，首先建立光伏电池双二级管等效模型，确定所述光伏电池的若干个待识别参数；根据光伏电池双二极管模型扩展推导出四二极管光伏电池等效模型并确定待辨识参数；根据输出电流测量值和四二极管等效电路模型计算得到光伏电池的输出电压计算值；确定输出电压计算值和输出电压测量值的均方根误差，并设定最小均方根误差差为目标函数，确定目标函数的约束条件；采用多策略集成水母优化算法辨识四二极管光伏电池模型；输出四二极管光伏电池模型的最佳辨识参数。本发明能有效地克服现有技术存在的慢收敛以及极易陷入局部最优等缺陷，提高四二极管光伏电池参数精度。
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公开(公告)号：CN116311374A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310304191.X
申请日：2023-03-27
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种化工厂工人异常行为识别与预警方法及系统，包含化工厂工人异常行为数据集建立，工人骨骼关节点检测，工人异常行为识别，异常行为显示与预警四个部分。针对化工厂工人异常行为特点，建立异常行为数据集；将获取的视频数据进行帧化，并对图片进行处理。采用OpenPose算法获取工人骨骼关节点信息；利用改进的STGCN训练行为识别模型，通过改进的AO算法优化STGCN超参数提高模型性能；利用训练完成的模型进行工人行为识别；最终对识别得到的异常行为进行前端展示与预警，便于监管人员查看并处理。与现有技术相比，本发明可以有效的对化工厂工人异常行为进行识别，及时发现隐患，降低风险发生，对工人安全以及生产安全有着重大意义。
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