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公开(公告)号:CN107219016B
公开(公告)日:2019-05-17
申请号:CN201710376206.8
申请日:2017-05-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供计算IGBT模块瞬态结温的方法和系统,包括:获取电路状态信息、损耗参数和内置热敏电阻压降信息;根据电路状态信息和损耗参数计算功率模块损耗,并根据模块内置热敏电阻压降信息计算基板温度;根据模块内部芯片与内置热敏电阻提供的温度信息作为参考温度,同时考虑功率模块内部芯片之间的热耦合,建立更简化的IGBT模块热阻网络模型,并根据功率模块损耗和热阻网络模型计算结温温升;根据基板温度和结温温升计算瞬态结温,实现IGBT瞬时工作结温的在线获取。本发明充分利用功率模块内部已有的热敏电阻资源,建立基于功率模块电热耦合模型的结温测量系统,实现为变流器系统的安全运行和健康管理提供精确的功率器件结温信息。
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公开(公告)号:CN102527404A
公开(公告)日:2012-07-04
申请号:CN201110453171.6
申请日:2011-12-30
Applicant: 湖南大学
IPC: B01J23/889 , B01D53/86 , B01D53/56
Abstract: 本发明属于环境保护中NOx控制技术领域,涉及一种以γ-三氧化二铝(γ-Al2O3)为载体的中低温SCR脱硝催化剂及其制备方法。该催化剂由以下质量百分含量的成分组成:氧化锰2%~16%,氧化镧1%~10%,氧化铁1%~10%,其余为载体γ-Al2O3,制备方法为:将γ-Al2O3浸渍于浓度分别为5%~25%、1%~10%、5%~25%的醋酸锰、硝酸镧、硝酸铁的复合浸渍液中,然后干燥,再于350~600℃煅烧1~6h,制得催化剂。本发明通过负载多种金属氧化物,实现活性组分的分散优化和组分间催化协同,制备一种中低温脱硝催化剂,在200℃时NO转化率>85%,且具有出较好的抗水抗硫性。本制备方法简单,易操作,催化剂活性稳定、寿命长。
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公开(公告)号:CN114916059B
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202210468061.5
申请日:2022-04-29
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开基于区间随机对数阴影模型的WiFi指纹稀疏地图扩建方法,包括区间随机对数阴影模型的建立和对WiFi指纹稀疏地图的扩建:1)离线采集WiFi指纹稀疏地图;2)对目标稠密地图的位置坐标以近邻关系在已有稀疏地图中选取指纹参考点;3)计算得到任意位置的指纹,实现WiFi指纹稀疏地图的自动扩建。该方法可快速对WiFi指纹稀疏地图进行扩建,通过引入区间随机对数阴影(IRLS)模型来处理不确定的参数,将随机变量的概率分布参数建模为区间变量,有效解决WiFi传播模型中的不确定问题,能够实现WiFi指纹稀疏地图的自动扩建,可显著降低基于指纹的定位技术的部署成本。
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公开(公告)号:CN114928882A
公开(公告)日:2022-08-19
申请号:CN202210434881.2
申请日:2022-04-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开基于自适应贝叶斯综合学习粒子群优化的WLAN指纹定位方法,包括相似性度量和最优位置预测计算:1)使用双面板均匀性模型计算查询指纹与训练指纹的相关性和余弦距离;2)建立定位模型适应度函数;3)采用自适应贝叶斯综合学习粒子群优化算法计算最优适应值的参数并得到最优预测位置。该方法可高效准确地进行室内定位,采用双面板指纹均匀性模型来衡量定位指纹的相似性,利用相关性来测量指纹之间的匹配度,并引入余弦距离来反映指纹在方向上的差异,提高定位模块的多样性和鲁棒性;采用自适应贝叶斯综合学习粒子群优化算法进行参数寻优,自适应机制采用区间划分来选择粒子的综合学习概率水平,提高粒子群优化算法性能。系统更具鲁棒性,可提高定位精度。
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公开(公告)号:CN112887902B
公开(公告)日:2021-12-21
申请号:CN202110093814.4
申请日:2021-01-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开一种基于高斯聚类与混合度量的WiFi指纹的室内定位方法,包括离线数据模型训练和在线位置预测,离线模型训练过程包括:1)指纹数据库预处理;2)使用高斯聚类在定位空间划分子区域;3)训练一个高准确率的随机森林分类器;在线位置预测阶段包括:4)通过随机森林分类器得到指纹所在的子区域;5)依据混合度量标准计算指纹点之间的差异度;6)在子区域中使用自适应KNN算法得到用户的位置预测结果。该方法可快速准确的进行室内定位,通过高斯聚类划分子区间,有效地解决RSS的空间歧义性,使用随机森林分类器减少指纹预测所需的数据匹配次数,提高预测速度,以指纹的混合度量作为指纹间差异度的评判标准,更具鲁棒性和稳定性,提高定位精度。
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公开(公告)号:CN112911705A
公开(公告)日:2021-06-04
申请号:CN202110145847.9
申请日:2021-02-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开基于贝叶斯迭代改进的粒子群优化算法的室内定位方法,简称BCLPSO算法,其过程包括:1)定位数据库采集及未知节点测量数据di的采集;2)代入BCLPSO算法中进行计算,执行粒子位置向量和速度向量的初始化;3)学习概率Pci的计算和个体极值pbesti,d的获取;4)计算粒子后验概率Pit,并筛选当前群体最优样本exemplart;5)更新粒子的位置向量和速度向量;6)获取收敛条件,判断迭代进程,得到优化结果。本发明应用于室内定位技术领域,代替传统KNN算法用作位置估计,解决了传统KNN算法容易陷入局部最优解的问题,基于BCLPSO算法,可以继承并利用每个粒子的历史信息,有效地保留了粒子种群的多样性,以防止因忽略潜在最优解而造成的过早收敛,可以更好的寻找全局最优定位点,提高定位精度。
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公开(公告)号:CN106849730B
公开(公告)日:2018-12-28
申请号:CN201710185968.X
申请日:2017-03-24
Applicant: 湖南大学
IPC: H02M7/5387 , H02M7/5395
Abstract: 本发明提供了电流型逆变器的调制方法和装置,获取三相对称参考信号,将三相对称参考信号进行克拉克变换,得到第一正弦信号和第二正弦信号;将第一正弦信号和第二正弦信号进行矢量合成,得到矢量合成信号;判断矢量合成信号位于的扇区,如果矢量合成信号位于第一扇区,则计算第一扇区的桥臂开关状态时间;将载波周期时间按照序列进行分配,并根据第一扇区的所述桥臂开关状态时间得到多个状态改变时间;将多个状态改变时间进行载波调制,以及进行开关矢量配置,从而产生触发脉冲信号。本发明按照时间序列的分布输出最优波形,并且使降压模式下的开关次数与开关损耗最小。
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公开(公告)号:CN105811832A
公开(公告)日:2016-07-27
申请号:CN201610298883.8
申请日:2016-05-06
Applicant: 湖南大学
IPC: H02P21/14
CPC classification number: H02P21/14
Abstract: 本发明涉及一种永磁同步电机定子温度的估计方法、装置及系统,其中,该方法包括:将直流电压注入到电机磁场定向控制的定子静止坐标系α轴(即等同于注入到定子绕组的A相轴);结合注入的所述直流电压对所述电机进行磁场定向矢量控制,并获取所述电机的A相电流;将所述电机的A相电流经过低通滤波器,以确定所述A相电流的直流分量;根据所述直流电压和所述A相电流的直流分量确定所述定子相电阻;根据所述定子相电阻确定所述电机的定子温度的估计值。本发明可消除现有的基于热模型的电机定子温度估计方法以及基于电流注入的电阻估计方法存在的缺陷,并可降低系统成本,提高电机定子温度估计的准确性,并提高永磁同步电机系统可靠性。
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公开(公告)号:CN112887902A
公开(公告)日:2021-06-01
申请号:CN202110093814.4
申请日:2021-01-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开一种基于高斯聚类与混合度量的WiFi指纹的室内定位方法,包括离线数据模型训练和在线位置预测,离线模型训练过程包括:1)指纹数据库预处理;2)使用高斯聚类在定位空间划分子区域;3)训练一个高准确率的随机森林分类器;在线位置预测阶段包括:4)通过随机森林分类器得到指纹所在的子区域;5)依据混合度量标准计算指纹点之间的差异度;6)在子区域中使用自适应KNN算法得到用户的位置预测结果。该方法可快速准确的进行室内定位,通过高斯聚类划分子区间,有效地解决RSS的空间歧义性,使用随机森林分类器减少指纹预测所需的数据匹配次数,提高预测速度,以指纹的混合度量作为指纹间差异度的评判标准,更具鲁棒性和稳定性,提高定位精度。
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公开(公告)号:CN110493867B
公开(公告)日:2020-12-22
申请号:CN201910568709.4
申请日:2019-06-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种信号选择及位置校正的无线室内定位方法,包含以下步骤:步骤一、在部署阶段,建立室内定位空间的WiFi指纹数据库;步骤二、基于检测到的AP,构建AP选择策略,通过筛选AP,保留定位贡献度较高的接入点子集,以减小部分低效AP对定位性能的影响;步骤三、对在线阶段确定的位置进行定位校正,在线定位时,通过对校正指纹进行分析,进一步减小异常在线指纹产生的定位误差。本发明通过计算不同AP的定位贡献度,有效提取出信息度更强的AP子集,确保定位精度的同时,减小低效AP对定位误差的影响;本发明通过对在线指纹确定的较大误差进行校正,给不同校正指纹分配不同的置信系数,进一步减小了定位误差,提高定位精度。
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