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公开(公告)号：CN117575291B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410053015.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 湖南科技大学 , 湖南省计量检测研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/098
Abstract: 本申请公开了一种基于边缘参数熵的联邦学习的数据协同管理方法，属于数据管理领域。所述方法包括：获取中心模型初始参数，进行本地模型训练，生成本地更新模型；计算本地更新模型的边缘参数熵，若更新后的边缘参数熵大于预先设置的迭代阈值，将本地更新模型传输至中心端；反复迭代，直到本地模型的边缘参数熵小于阈值。接收并利用全局中心模型确定机电系统的电力调度计划，并发送至相应的机电系统。本方案仅在本地模型更新变化显著时才传输至中心端，减少通信成本和中心端的计算负担；设定更新计划，能帮助本地端根据需求进行模型更新，提升模型训练效率；通过设定电力调度计划能减少电力资源浪费，提高机电系统对电力的利用率和运行效率。
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公开(公告)号：CN116611741A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310860922.9
申请日：2023-07-14
Applicant: 湖南省计量检测研究院 , 湖南科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及质量评估领域，揭露一种基于风电设备的服役质量指数体系构建方法，包括：提取待评估风电设备的基础性能因子和多维因子，并构建基础性能因子与多维因子之间的多维关联关系；对待评估风电设备的历史状态数据进行预处理，得到历史预处理数据，根据多维因子和历史预处理数据，构建性能退化目标模型；根据性能退化目标模型，计算待评估风电设备的失效时间，分析多维因子对应的多维质量指标，在失效时间内，构建多维因子与多维质量指标之间的多维关系模型；根据多维关联关系、多维关系模型及性能退化目标模型，构建待评估风电设备的服役质量指数体系。本发明可以提高风电设备服役质量评估的准确率。
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公开(公告)号：CN118133338A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410148952.1
申请日：2024-02-02
Applicant: 湖南科技大学 , 湖南省计量检测研究院
Abstract: 本申请公开了一种基于联邦学习的复杂机电系统数据协同管理系统，属于数据管理领域。所述系统包括：数据采集设备，用于采集本地数据，实时进行本地模型训练，将得到的本地更新模型发送至全局更新模型确定设备；全局更新模型确定设备，用于对本地更新模型整合，将得到的全局更新模型发送至全局模型更新设备；全局模型更新设备，用于初始化全局模型，更新全局模型，获取机电系统的电力需求信息，确定电力分配策略，发送至机电系统。本申请引入全局更新模型确定设备，使得设备间通信更灵活，提高系统整体效率；还能维持系统的负载平衡，作为一个额外的安全层，能够防止隐私泄露；通过制定电力分配策略能合理规划电力分配，提高电力系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN117575291A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410053015.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 湖南科技大学 , 湖南省计量检测研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/098
Abstract: 本申请公开了一种基于边缘参数熵的联邦学习的数据协同管理方法，属于数据管理领域。所述方法包括：获取中心模型初始参数，进行本地模型训练，生成本地更新模型；计算本地更新模型的边缘参数熵，若更新后的边缘参数熵大于预先设置的迭代阈值，将本地更新模型传输至中心端；反复迭代，直到本地模型的边缘参数熵小于阈值。接收并利用全局中心模型确定机电系统的电力调度计划，并发送至相应的机电系统。本方案仅在本地模型更新变化显著时才传输至中心端，减少通信成本和中心端的计算负担；设定更新计划，能帮助本地端根据需求进行模型更新，提升模型训练效率；通过设定电力调度计划能减少电力资源浪费，提高机电系统对电力的利用率和运行效率。
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公开(公告)号：CN116579633B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310847603.4
申请日：2023-07-12
Applicant: 湖南省计量检测研究院 , 湖南科技大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F16/33 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及质量评估领域，揭露一种基于数据驱动实现风电设备的服役状态质量分析方法，包括：查询待评估风电设备在预构建的服役质量分析体系中对应的质量分析指标；识别质量分析指标之间的层次关联关系，查询层次关联关系中的上层质量指标和下层质量指标，构建下层质量指标与上层质量指标之间的判断矩阵；根据判断矩阵，确定下层质量指标关于上层质量指标的层次权重向量及构建质量分析指标的层次结构模型；获取待评估风电设备的服役状态数据，根据服役状态数据，利用所述层次结构模型，分别计算待评估风电设备的层次质量得分和指标综合得分，并生成待评估风电设备的服役质量分析报告。本发明可以提高风电设备服役质量分析的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116611741B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202310860922.9
申请日：2023-07-14
Applicant: 湖南省计量检测研究院 , 湖南科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及质量评估领域，揭露一种基于风电设备的服役质量指数体系构建方法，包括：提取待评估风电设备的基础性能因子和多维因子，并构建基础性能因子与多维因子之间的多维关联关系；对待评估风电设备的历史状态数据进行预处理，得到历史预处理数据，根据多维因子和历史预处理数据，构建性能退化目标模型；根据性能退化目标模型，计算待评估风电设备的失效时间，分析多维因子对应的多维质量指标，在失效时间内，构建多维因子与多维质量指标之间的多维关系模型；根据多维关联关系、多维关系模型及性能退化目标模型，构建待评估风电设备的服役质量指数体系。本发明可以提高风电设备服役质量评估的准确率。
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公开(公告)号：CN116579633A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310847603.4
申请日：2023-07-12
Applicant: 湖南省计量检测研究院 , 湖南科技大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F16/33 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及质量评估领域，揭露一种基于数据驱动实现风电设备的服役状态质量分析方法，包括：查询待评估风电设备在预构建的服役质量分析体系中对应的质量分析指标；识别质量分析指标之间的层次关联关系，查询层次关联关系中的上层质量指标和下层质量指标，构建下层质量指标与上层质量指标之间的判断矩阵；根据判断矩阵，确定下层质量指标关于上层质量指标的层次权重向量及构建质量分析指标的层次结构模型；获取待评估风电设备的服役状态数据，根据服役状态数据，利用所述层次结构模型，分别计算待评估风电设备的层次质量得分和指标综合得分，并生成待评估风电设备的服役质量分析报告。本发明可以提高风电设备服役质量分析的准确性。
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公开(公告)号：CN119880317A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510352623.3
申请日：2025-03-25
Applicant: 湖南省计量检测研究院
IPC: G01M7/02 , G01H9/00 , G01M17/08 , G06V20/40 , G06T7/187 , G06T7/246 , G06T7/90 , G06V10/25 , G06V10/74
Abstract: 本发明涉及振动测量技术领域，一种基于机器视觉的重载电力机车振动测量方法及系统，包括：获取用于模拟振动的振动函数集及速度梯度集，基于所述振动函数集及速度梯度集获取振动组合集，获取目标检测机车，基于所述振动组合集、目标检测机车获取振动检测视频流，基于所述振动检测视频流获取检测振动位移集，筛选检测振动位移集得到目标振动位移集，获取拟合振动位移集及尺寸参数集，基于拟合振动位移集、尺寸参数集及目标振动位移集获取拟合检测模型，利用振动反馈单元将所述拟合检测模型发送至振动测试指令的发起端实现对重载电力机车的振动测量。本发明可提高重载电力机车振动测量的准确性及智能化程度。
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公开(公告)号：CN117849626A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410031633.2
申请日：2024-01-09
Applicant: 湖南省计量检测研究院
IPC: G01R31/367 , G16C20/70 , G16C20/30 , G06N3/08 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06V10/44 , G06V10/82 , G01R31/396 , G01R31/392 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 基于人工智能实现电池健康度智能分析的系统及方法，通过电化学阻抗谱采集模块测试不同健康状态下的电池的电化学阻抗谱；通过电化学阻抗谱训练模块建立神经网络算法模型，通过健康度预测模块，获取待测电池的电化学阻抗谱，将其输入至训练好的神经网络算法模型中进行阻抗谱识别，判断待测电池的健康状态。通过人工智能的检测方式可快速的实现待测电池的健康度检测，具有结构简单、成本低、测量精度高、运算量小、计算速度快等优点。
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公开(公告)号：CN113933339A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111209925.3
申请日：2021-10-18
Applicant: 湖南省计量检测研究院
Abstract: 本发明为一种石油产品凝点测定仪及使用方法，包括凝点测定仪本体，凝点测定仪本体的顶部外壁上安装有注液管，凝点测定仪本体的顶部外壁上安装有固定架，固定架的一侧壁上安装有保护箱和过滤箱，过滤箱的内部设置有活性炭板、椰壳纤维板和粗制滤网，过滤箱的一侧外壁上安装有第一电磁阀，保护箱的内部安装有调节组件，调节组件的一侧壁上安装有吸尘器，吸尘器的输出端与过滤箱相连接，通过设置的保护箱、过滤箱、活性炭板、椰壳纤维板、粗制滤网、第一电磁阀和调节组件，可以在凝点测定仪本体添加石油原料的时候对石油气味进行吸附，再对气味进行过滤排放，使得工作人员可以有一个良好的工作环境，也减少了对身体的危害。
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