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公开(公告)号：CN107220449A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710425152.X
申请日：2017-06-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于分段非线性函数的风机功率曲线建模方法，属于风机功率曲线分析和建模领域。包括以下步骤：首先确定获取实际数据的时间尺度。通过循环控制将数据进行预处理，接着进行数据清洗，确立所分段数，使用各拟合函数形成混合整数规划模型，通过计算机自动优化获得分界点形成分段函数，在这同时对清洗后的数据进行分段拟合。经过分析验证后，若误差较大，可调整段数和模型再次拟合，若满足要求，则显示结果，同时保存方便下次使用。本发明采用混合整数规划自动得到分界点，并对实际数据进行分段拟合，能有效减少低风速段和高风速段的直线数据段拟合带来的误差，简化了风机功率曲线拟合的步骤，提高风机功率曲线的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN105930824B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201610318214.2
申请日：2016-05-13
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种针对无人天车钢卷完整抓取自动识别技术。通过将点激光测距三维重构识别技术和压敏传感技术相融合，来判断在钢卷的生产运送中，无人自动天车机械抓取臂是否已经完全抓取钢卷，如果已经完全抓取则发送信号通知无人自动天车可以进行吊起和运输，否则直接进行第二次抓取。相比于其他只靠位置信息来夹取钢卷的无人自动天车系统，此项发明有效地提高了钢卷抓取完全的准确率，防止了因抓取不完整而产生的安全隐患，为生产安全作出保障并提高了生产效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105930824A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610318214.2
申请日：2016-05-13
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种针对无人天车钢卷完整抓取自动识别技术。通过将点激光测距三维重构识别技术和压敏传感技术相融合，来判断在钢卷的生产运送中，无人自动天车机械抓取臂是否已经完全抓取钢卷，如果已经完全抓取则发送信号通知无人自动天车可以进行吊起和运输，否则直接进行第二次抓取。相比于其他只靠位置信息来夹取钢卷的无人自动天车系统，此项发明有效地提高了钢卷抓取完全的准确率，防止了因抓取不完整而产生的安全隐患，为生产安全作出保障并提高了生产效率。
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公开(公告)号：CN110378555A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910499547.3
申请日：2019-06-11
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种风力发电场功率调度过程效能评估方法。属于风力发电场功率调度领域；该方法的具体步骤如下，步骤一：建立风力发电效能评估的指标集；步骤二：确定评价指标的权重集；步骤三：建立单因素评价矩阵；步骤四：多级模糊综合评价；步骤五：使用最大隶属度法则进行综合效能评估。采用本发明所述的效能评估方法，可以实现风力发电场功率调度过程有效分析，对各种调度算法的效率统一评价。
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公开(公告)号：CN108762733A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810569936.4
申请日：2018-06-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于航天导爆索生产监控领域，涉及一种航天火工品发火测试系统的智能化方法，包括以下步骤：步骤1：监控人员启动上位机同时设备操作人员启动加工设备；步骤2：完成生产规划；步骤3：上位机扫描设备准备状态；步骤4：设备操作人员向上位机发出工艺参数请求指令；步骤5：上位机响应设备的参数请求,发送相应工艺参数；步骤6：下位机设备接收工艺参数，设置PLC完成自动加工；步骤7：设备操作人员点击加工按钮开始加工；步骤8：加工中的设备将加工参数实时上传到上位机；步骤9：上位机接收加工参数，实时显示和数据储存；步骤10：生产计划完成后继续生产则回到步骤2，否者退出系统。
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公开(公告)号：CN107563564A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710827618.9
申请日：2017-09-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种关于风电场性能的效能评估方法，风电场24小时运行的数据录入基本数据库，然后进行数据分析剔除无效信息提取有效信息，并根据风电场24小时的数据做出24条不同的风电功率曲线，最后根据不同的曲线做出该风电场发电的效能评估。效能评估主要评估该风电场发电功率的安全性、稳定性以及准确性。根据综合效能指标值计算风电场的能综合评价指标。将风电运行的基本数据计入数据库，能够同时进行风电场与单台风机的效能评估，对风电发电的经济效益具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN107632258A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710819150.9
申请日：2017-09-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明属于基于小波变换和DBN的风机变流器故障诊断领域。随着风机的装机容量不断上升，风电在电网中的比重越来越高，因此，快速发现确定风机故障的位置对风机和电网的稳定运行变得至关重要。本发明提出了一种基于深度学习的风机变流器的故障诊断方法。首先使用小波变换对信号进行多尺度分析，提取出故障信号特征向量，最后利用DBN对特征向量进行监督学习得到故障识别模型。该方法对变流器故障具有良好的识别能力。
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