公开(公告)号：CN115576190B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202211101525.5

申请日：2022-09-09

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 吴凤娇 ,  周东东 ,  王斌 ,  陈帝伊 ,  陈建林 ,  王绍强

IPC: G05B11/42

Abstract: 本发明公开了一种PID控制和自抗扰控制结合的风水系统控制方法，用于电气控制领域，基于水轮机调节系统的数学模型和坐标转换原理，将所述水轮机调节系统转换为积分串联标准模型；将所述水轮机调节系统内、外扰动以及机械延迟作为总扰动，构建跟踪微分器、扩张状态观测器；基于PID控制策略设计误差反馈控制律；其中，将所述误差反馈控制律、所述跟踪微分器、所述扩张状态观测器三者组合形成自抗扰控制器。本发明公开了一种将PID控制与自抗扰控制结合的控制方法，并将其应用到风水协同控制系统；减少自抗扰控制器处理系统的大波动和不确定性；用PID减小系统的稳态误差，弥补自抗扰过程中的系统抖动现象，两者具有互补的优势。

公开(公告)号：CN116047903A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211655346.6

申请日：2022-12-22

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 吴凤娇 ,  张哲 ,  陈建林 ,  王斌 ,  陈帝伊 ,  张晓东 ,  王绍强

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种分数阶水轮机调节系统的非线性预测函数控制方法，属于自动控制技术领域，首先引入分数阶微积分和动态水轮机传递系数的水轮机调节系统突增负荷模型；然后根据水轮机调节系统的串联特点设计了基于时变非线性状态空间模型的预测函数控制器，有效地改善机组的速动性和稳定性，其中分数阶模型部分采用改进Oustaloup近似方法和最优模型降阶算法处理使模型能够高效的利用计算机仿真计算。

公开(公告)号：CN116026592A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211593499.2

申请日：2022-12-13

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 吴凤娇 ,  陈飞 ,  王坤 ,  王斌 ,  任晟民 ,  徐哲熙 ,  刘婷 ,  陈建林

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时移多尺度增量熵的滚动轴承早期故障诊断方法，涉及机械故障诊断技术领域。包括：采集故障物体和正常物体的振动信号；计算振动信号的时移多尺度增量熵，得到振动信号的高维特征数据集；对高维特征数据集进行降维处理，获取低维特征信息；构建随机配置网络SCN，将低维特征信息输入到随机配置网络SCN中进行故障识别。本发明的有益效果是：通过TSMICE提高了不同荷载条件下对故障信号识别的稳定性，同时采用t‑SNE进行降维有效区分出不同的故障特征，最后通过构建t‑SNE‑TSMICE‑SCN模型，不仅提高了故障振动信号的识别精度，也极大的节约了诊断时间。

公开(公告)号：CN115576190A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211101525.5

申请日：2022-09-09

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 吴凤娇 ,  周东东 ,  王斌 ,  陈帝伊 ,  陈建林 ,  王绍强

IPC: G05B11/42

Abstract: 本发明公开了一种PID控制和自抗扰控制结合的风水系统控制方法，用于电气控制领域，基于水轮机调节系统的数学模型和坐标转换原理，将所述水轮机调节系统转换为积分串联标准模型；将所述水轮机调节系统内、外扰动以及机械延迟作为总扰动，构建跟踪微分器、扩张状态观测器；基于PID控制策略设计误差反馈控制律；其中，将所述误差反馈控制律、所述跟踪微分器、所述扩张状态观测器三者组合形成自抗扰控制器。本发明公开了一种将PID控制与自抗扰控制结合的控制方法，并将其应用到风水协同控制系统；减少自抗扰控制器处理系统的大波动和不确定性；用PID减小系统的稳态误差，弥补自抗扰过程中的系统抖动现象，两者具有互补的优势。

公开(公告)号：CN117421969A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311086121.8

申请日：2023-08-25

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王斌 ,  陈建林 ,  任晟民 ,  徐哲熙 ,  刘婷 ,  陈帝伊

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06N3/084 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明涉及风速预测领域，尤其涉及一种基于BSSA算法优化LSSVM模型的风速预测方法。本发明所述BSSA算法为使用天牛须搜索算法对麻雀搜索算法进行优化性能改进的算法，所述BSSA算法的具体计算流程包括：建立基于麻雀觅食行为的搜寻者‑加入者模型；通过混沌映射方法初始化种群，增加初始解质量；引入天牛须搜索算法；建立精英反向学习策略；将所述BSSA算法应用于风电场中进行风速预测的LSSVM模型中并对LSSVM模型进行优化改进。本发明通过天牛须搜索算法改进麻雀搜索算法中易陷入局部最优解，依赖初始值的质量等缺陷，用以大幅提高智能算法的全局与局部搜索能力，使得风速预测结果尽可能接近最优结果，进一步提高风速预测仿真实验精度。