公开(公告)号：CN114879642B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202210562311.1

申请日：2022-05-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 程安宇 ,  黎川 ,  卓俊宏 ,  陈泓宇 ,  陈竹 ,  冯辉宗 ,  杨立信

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明涉及一种用于车载空调控制器的功能模式状态的管理方法，属于汽车电子领域。该方法包括：S1：首先对空调控制器的功能条目进行分类；其次对空调控制器的触发事件进行分类；S2：构建空调控制器功能模式状态与触发事件对应的多维有限模式状态迁移事件表，然后枚举状态迁移事件表中每个功能模式状态对应的触发事件所生成的模式状态迁移事件，形成模式状态迁移事件矩阵、触发事件所占优先级等级矩阵、模式状态迁移时间矩阵、下一个跳转模式状态矩阵以及模态行为矩阵，同时引入四种主导模态行为对功能模式状态迁移进行管理，并拓展出若干种自定义的模态行为。本发明能实现对车载空调控制器的功能模式状态进行管理。

公开(公告)号：CN116006452B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202310152336.9

申请日：2023-02-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 程安宇 ,  卓俊宏 ,  陈泓宇 ,  杨立信 ,  辛毅 ,  段爽 ,  吕佳明

IPC: F04B51/00

Abstract: 本发明涉及一种用于新能源空调电动压缩机的在线测试方法，属于新能源汽车热管理技术领域。该方法包括：根据待测新能源电动压缩机及控制器的测试项目需求，在上位机中选取自动测试或手动测试模型的工况参数，并下发至电控单元；电控单元通过查询冷媒热物理性质图表得出冷媒在循环过程中各状态点的参数值；电控单元通过各状态点的参数计算出负载电机输出力矩；电控单元将计算出的负载电机输出力矩输入负载电机控制器并驱动负载电机转动，负载电机通过传动机构将力矩传递至被测电动压缩机，电控单元并根据数据采集结果实时调整参数和工况。本发明能够根据测试模型在线实时模拟连续可变工况，具有智能化特点，并且根据数据采集结果调整参数、工况。

公开(公告)号：CN116006452A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310152336.9

申请日：2023-02-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 程安宇 ,  卓俊宏 ,  陈泓宇 ,  杨立信 ,  辛毅 ,  段爽 ,  吕佳明

IPC: F04B51/00

Abstract: 本发明涉及一种用于新能源空调电动压缩机的在线测试方法，属于新能源汽车热管理技术领域。该方法包括：根据待测新能源电动压缩机及控制器的测试项目需求，在上位机中选取自动测试或手动测试模型的工况参数，并下发至电控单元；电控单元通过查询冷媒热物理性质图表得出冷媒在循环过程中各状态点的参数值；电控单元通过各状态点的参数计算出负载电机输出力矩；电控单元将计算出的负载电机输出力矩输入负载电机控制器并驱动负载电机转动，负载电机通过传动机构将力矩传递至被测电动压缩机，电控单元并根据数据采集结果实时调整参数和工况。本发明能够根据测试模型在线实时模拟连续可变工况，具有智能化特点，并且根据数据采集结果调整参数、工况。

公开(公告)号：CN114879642A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210562311.1

申请日：2022-05-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 程安宇 ,  黎川 ,  卓俊宏 ,  陈泓宇 ,  陈竹 ,  冯辉宗 ,  杨立信

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明涉及一种用于车载空调控制器的功能模式状态的管理方法，属于汽车电子领域。该方法包括：S1：首先对空调控制器的功能条目进行分类；其次对空调控制器的触发事件进行分类；S2：构建空调控制器功能模式状态与触发事件对应的多维有限模式状态迁移事件表，然后枚举状态迁移事件表中每个功能模式状态对应的触发事件所生成的模式状态迁移事件，形成模式状态迁移事件矩阵、触发事件所占优先级等级矩阵、模式状态迁移时间矩阵、下一个跳转模式状态矩阵以及模态行为矩阵，同时引入四种主导模态行为对功能模式状态迁移进行管理，并拓展出若干种自定义的模态行为。本发明能实现对车载空调控制器的功能模式状态进行管理。

公开(公告)号：CN114648099A

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202210348440.0

申请日：2022-04-01

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘歆 ,  陈泓宇 ,  钱鹰 ,  韦庆杰 ,  金霜 ,  郑钧宇 ,  刘苏 ,  梁晋周

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种面向纵向联邦学习的多方多类数据生成方法及系统，属于计算机中数据感知与重构领域。本发明包括：S1：建立以生成多方多类数据模型训练为目的纵向联邦学习训练数据集；S2：构建面向纵向联邦学习的双重条件生成对抗网络；S3：设计面向纵向联邦的双重条件生成对抗网络的多方损失函数；S4：建立面向纵向联邦学习的双重条件生成对抗网络的训练过程；S5：设计和实现基于双重条件生成对抗网络的多方多类数据生成方案。本发明提供了一种联合多方进行表格类数据集中样本特征维度和样本数量扩充的方法，联合多方构建高质量表格类训练数据集，满足大数据应用场景中机器学习模型训练的需求。