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公开(公告)号：CN118879937A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411078722.9
申请日：2024-08-07
Applicant: 重庆大学
IPC: C12Q1/70 , C12Q1/6844 , C12N15/11
Abstract: 本申请公开了一种引物组、试剂盒及其使用方法，所述引物组包括正引物和反引物；其中，正引物HPV 16‑RPA‑F的序列如下：CTATTTTGGAGGACTGGAATTTTGGTCTAC；反引物HPV 16‑RPA‑R的序列如下：ACAAGCAATTGCCTGGGATGTTACAAACCT。
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公开(公告)号：CN116522140A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310485390.5
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多任务深度学习模型，包括底部共享层、顶部任务层和门控网络；所述底层共享层包括多个特征提取模型，每个所述特征提取模型用于分别从输入数据内提取特征；所述顶部任务层与学习任务一一对应设有特定任务模型，所述门控网络与所述特定任务模型一一对应设置，所述门控网络以输入数据作为输入特征并输出经Softmax函数处理后的权重参数；所有的所述特征提取模型提取得到的特征经所述权重系数加权后进行组装得到的特征作为对应的所述特定任务模型的输入以执行特定的学习任务。本发明还公开了一种锂电池健康状态和剩余寿命预测方法和锂电池健康状态和剩余寿命控制方法。
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公开(公告)号：CN112633759B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011632139.X
申请日：2020-12-31
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 重庆大学
Inventor： 张少锋 , 王栋 , 马德英 , 姚伟 , 刘阳 , 寇晓适 , 郭磊 , 辛伟峰 , 李予全 , 董曼玲 , 付海金 , 王伟 , 张洋 , 任欢 , 陈泰羽 , 关弘路 , 王有元 , 夏宇 , 张宇波
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明提供一种变电一次主设备状态评估的方法，属于变电设备运行状态评估技术领域，根据变电一次主设备特征参量的分布规律，确定各特征参量的差异化阈值，并通过特征参量状态隶属函数确定该特征参量所属状态扣分值进而得出设备所处档级；同时基于直观特征参量对设备状态档级进行再次调整。本发明对状态档级进行颗粒度细化，将设备档级由4档细分为A、A‑、B+、B、B‑、C+、C、C‑、D+、D、D‑等11个档级；基于多维度状态边界值的变电一次主设备状态进行评估，有效解决了传统方法的边界模糊性，提高了评价准确性；在此基础上通过直观特征参量如：设备运行年限、疑似家族性缺陷等，对设备状态档级进行再次调整，进一步提高了评估的精细度。
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公开(公告)号：CN112633759A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011632139.X
申请日：2020-12-31
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 重庆大学
Inventor： 张少锋 , 王栋 , 马德英 , 姚伟 , 刘阳 , 寇晓适 , 郭磊 , 辛伟峰 , 李予全 , 董曼玲 , 付海金 , 王伟 , 张洋 , 任欢 , 陈泰羽 , 关弘路 , 王有元 , 夏宇 , 张宇波
Abstract: 本发明提供一种变电一次主设备状态评估的方法，属于变电设备运行状态评估技术领域，根据变电一次主设备特征参量的分布规律，确定各特征参量的差异化阈值，并通过特征参量状态隶属函数确定该特征参量所属状态扣分值进而得出设备所处档级；同时基于直观特征参量对设备状态档级进行再次调整。本发明对状态档级进行颗粒度细化，将设备档级由4档细分为A、A‑、B+、B、B‑、C+、C、C‑、D+、D、D‑等11个档级；基于多维度状态边界值的变电一次主设备状态进行评估，有效解决了传统方法的边界模糊性，提高了评价准确性；在此基础上通过直观特征参量如：设备运行年限、疑似家族性缺陷等，对设备状态档级进行再次调整，进一步提高了评估的精细度。
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公开(公告)号：CN114912637B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210558339.8
申请日：2022-05-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/04 , G06F16/36 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06N5/043 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种人机物知识图谱制造产线运维决策方法及系统、存储介质，该方法利用时频信号技术进行分析得到特征指标；并在人机物知识图谱中推理相适应的算法模型，并调用推荐的模型参数；利用算法模型进行特征提取与分析，得到状态评估；根据状态评估结果在人机物知识图谱中推理该结果的产生原因以及相应的解决方法和预防措施，并形成决策支持方案输出。本发明方法可以更为方便、精准地了解和获得设备运维处理的决策方案；尽可能降低了设备运维对于员工经验的要求度；利用制造领域知识图谱，使得制造生产线决策生成效率高，成本较低、省时省力以及准确性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102401056B
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201110200717.7
申请日：2011-07-18
Applicant: 重庆大学
IPC: F16F7/14
Abstract: 本发明公开了一种易拆缷，隔振单元可替换性强、形式多样、变刚度、变阻尼，减振迅速，结构简单，安装维修方便的组合式全金属钢丝绳隔振器。它主要包括基本隔振单元、可拓展隔振单元和板扣。各单元通过螺栓连接在一起。该隔振器具有任意方向的隔减振能力、阻尼大、抗冲击能力强、宽频吸振性能优良、非线性特性明显、拆卸组装方便、组合方式多样、便于包装、维修容易以及适合批量生产和单件特性组装等特点。因此广泛应用于动载荷下机械和仪器设备的减振、隔振和抗冲击领域。
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公开(公告)号：CN114912637A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210558339.8
申请日：2022-05-21
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种人机物知识图谱制造产线运维决策方法及系统、存储介质，该方法利用时频信号技术进行分析得到特征指标；并在人机物知识图谱中推理相适应的算法模型，并调用推荐的模型参数；利用算法模型进行特征提取与分析，得到状态评估；根据状态评估结果在人机物知识图谱中推理该结果的产生原因以及相应的解决方法和预防措施，并形成决策支持方案输出。本发明方法可以更为方便、精准地了解和获得设备运维处理的决策方案；尽可能降低了设备运维对于员工经验的要求度；利用制造领域知识图谱，使得制造生产线决策生成效率高，成本较低、省时省力以及准确性高。
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公开(公告)号：CN114861736A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210635869.8
申请日：2022-06-07
Applicant: 重庆大学 , 重庆小康工业集团股份有限公司 , 武汉招商滚装运输有限公司重庆分公司
Abstract: 本发明公开了本发明首先提出了一种基于GIALDN网络的内部缺陷定位模型，包括：重塑模块：得到输入信号特征；去池化预处理模块：得到预处理信号特征；轻量化信号去噪模块：用于对预处理信号特征进行软阈值去噪处理，得到去噪信号特征；全局交互注意力模块：将去噪信号特征内的每一个数据点都互相连接起来，并且在每个通道间也建立起联系，以提取信号内的远距离联系与跨通道数据间的潜在关系，提升特征的辨别力；多层卷积模块：得到深度信号特征；结果输出模块：利用softmax函数，从深度信号特征中得到缺陷定位结果。本发明还公开了一种基于GIALDN网络的内部缺陷定位方法。
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公开(公告)号：CN114498740A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210094560.2
申请日：2022-01-26
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种面向光伏接入电网正常及故障电压波动抑制的储能配置优化方法，包括步骤S1、对含光伏与储能的电网电压分布进行分析；步骤S2、建立以调压为目标的储能选址优化模型；步骤S3、采用广义简约梯度算法对所述步骤S2中的模型进行求解，确定储能接入电网的最佳位置和容量。本发明通过建立以调压为目标的电网储能选址优化模型，确定储能接入的最佳位置和容量，改善配电网电力系统节点电压水平，提高配电网电力系统在故障状态下的紧急功率支撑能力。
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公开(公告)号：CN114861736B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210635869.8
申请日：2022-06-07
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯集团股份有限公司 , 武汉招商滚装运输有限公司重庆分公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了本发明首先提出了一种基于GIALDN网络的内部缺陷定位装置，包括：重塑模块：得到输入信号特征；去池化预处理模块：得到预处理信号特征；轻量化信号去噪模块：用于对预处理信号特征进行软阈值去噪处理，得到去噪信号特征；全局交互注意力模块：将去噪信号特征内的每一个数据点都互相连接起来，并且在每个通道间也建立起联系，以提取信号内的远距离联系与跨通道数据间的潜在关系，提升特征的辨别力；多层卷积模块：得到深度信号特征；结果输出模块：利用softmax函数，从深度信号特征中得到缺陷定位结果。本发明还公开了一种基于GIALDN网络的内部缺陷定位方法。
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