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公开(公告)号：CN108900107B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201810989214.4
申请日：2018-08-28
Applicant: 东北大学
IPC: H02M7/537
Abstract: 本发明公开了一种用于单Buck‑Boost逆变器的全局滑模电流控制方法，包括以下步骤：S1:建立单Buck‑Boost逆变器数学模型；S2:根据逆变器数学模型，构造全局电流滑模面函数S；S3:根据局部可达性条件得到等效控制律ueq和全局滑模控制函数ug；S4:构造全局变指数趋近律，进一步求取控制函数ug；S5:分析滑模控制器理想滑模动态和平衡工作点，通过滑模动态线性化得出控制器的稳定条件；S6:求取控制函数后通过控制函数ug对开关管通断进行控制，从而得到理想正弦波；S7:全局滑模电流控制器的仿真设计的实现。该方法具有较好的调节精度和波形跟踪能力，使得逆变器在宽范围电压波动和负载扰动情况下，可保证较高的输出精度，同时能够有效地提升系统的动态品质和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109270981B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811364727.2
申请日：2018-11-16
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于改进型萤火虫算法的光伏阵列MPPT控制方法，流程包括：定义参数含义、初始化基本参数；初始萤火虫位置；通过目标函数值计算萤火虫的最大萤光亮度；计算萤火虫当前时刻的吸引度和相对荧光亮度；计算当前时刻萤火虫自适应移动步长；更新萤火虫的位置；重新计算萤火虫的最大荧光亮度；若满足搜索精度或达到最大迭代次数且不满足重启条件，则结束算法输出最大功率；本发明对光伏阵列进行最大功率点寻优，能够有效避免系统趋于稳定时的功率震荡问题，且能够较好地适用于均匀光照、局部阴影和可变阴影情况下的MPPT，避免算法陷入局部最优，且不会丢失任何极值点，提高了收敛速度与稳定性，更加实用化。
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公开(公告)号：CN110555618A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910840599.2
申请日：2019-09-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进樽海鞘算法的网络化综合能源系统优化调度方法，涉及综合能源系统互补优化调度技术领域。该方法首先对各个综合能源系统内部区域的能源设备建模，并结合综合能源系统内部区域各设备间与各综合能源系统间的四种能源流动关系，得到网络化综合能源系统；然后建立各综合能源系统的优化调度模型及约束条件；引入线性加权和算法对网络化综合能源系统中多个能源系统进行优化调度，在基本樽海鞘算法的基础上，采用斐波那契数列的迭代因子更新种群位置，应用避劣算法以改进寻优能力，获得最优解，实现对综合能源系统的优化调度。该方法对多个综合能源系统建模，并对优化调度问题进行求解，有效降低成本，减少可再生能源的废弃。
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公开(公告)号：CN108646849B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201810757287.0
申请日：2018-07-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进狼群算法的光伏发电系统最大功率点跟踪方法，涉及光伏发电技术领域。该方法首先进行狼群的初始化，然后探狼变步长和变方向游走，猛狼按照避劣奔袭原则向头狼位置奔袭，并执行围攻行为，最后头狼执行寻猎行为，并按照“强者生存”的更新机制对狼群进行更新，根据终止条件判断是否继续进行迭代计算，进而得到光伏发电系统的最大功率点。本发明提供的基于改进狼群算法的光伏发电系统最大功率点跟踪方法，采用改进的狼群算法，解决了光伏电池功率输出不稳定的问题，使光伏电池的输出功率保持最大化，提高了最大功率点的跟踪速度和跟踪精度，提高了光电转化率。
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公开(公告)号：CN106228184B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610570856.1
申请日：2016-07-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于优化极限学习机的高炉故障检测方法，属于高炉故障检测技术领域，本发明通过ABC算法优化ELM中的输入权值和隐层阈值，以建立合理有效的分类模型；基于Tent映射采用混沌反向学习策略产生分布均匀的初始群体，以提高初始解的质量和增加方法的稳定性；采用自适应搜索策略在全局搜索和局部搜索两个方面达到最好的平衡；通过Tent混沌局部搜索策略跳出局部最优解；本发明提高了ABC算法的收敛速度和寻优精度，提高了高炉故障检测的分类精度，增大产生新解的概率，避免陷入局部最优解，保证了算法快速进化的方向，在保证全局搜索能力的同时在一定程度上也提高了算法的局部搜索能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109256801A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811138778.3
申请日：2018-09-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种虚拟同步发电机虚拟惯量和虚拟阻尼系数自适应控制方法，涉及智能电网及智能算法技术领域。该方法首先对基于虚拟同步发电机的逆变器进行建模，得到逆变器的输出频率变化与虚拟惯量J及虚拟阻尼系数D之间的相关性；然后确定基于改进粒子群算法的虚拟惯量J和虚拟阻尼系数D自适应控制方法的适应度函数；最后将改进的粒子群算法应用于有功功率-频率控制环节，以频率的偏移最小和系统稳定为目标，实现虚拟惯量J和虚拟阻尼系数D的实时自适应控制。本发明提供一种虚拟同步发电机虚拟惯量和虚拟阻尼系数实时自适应控制方法，充分利用了虚拟惯量的特性，而且引入了虚拟阻尼系数，使得逆变器更加稳定，频率偏移更小。
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公开(公告)号：CN108900107A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810989214.4
申请日：2018-08-28
Applicant: 东北大学
IPC: H02M7/537
Abstract: 本发明公开了一种用于单Buck-Boost逆变器的全局滑模电流控制方法，包括以下步骤：S1:建立单Buck-Boost逆变器数学模型；S2:根据逆变器数学模型，构造全局电流滑模面函数S；S3:根据局部可达性条件 得到等效控制律ueq和全局滑模控制函数ug；S4:构造全局变指数趋近律，进一步求取控制函数ug；S5:分析滑模控制器理想滑模动态和平衡工作点，通过滑模动态线性化得出控制器的稳定条件；S6:求取控制函数后通过控制函数ug对开关管通断进行控制，从而得到理想正弦波；S7:全局滑模电流控制器的仿真设计的实现。该方法具有较好的调节精度和波形跟踪能力，使得逆变器在宽范围电压波动和负载扰动情况下，可保证较高的输出精度，同时能够有效地提升系统的动态品质和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105843212B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201610187770.0
申请日：2016-03-29
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种高炉故障诊断系统及方法，该系统包括：历史数据采集模块、实际数据采集模块、特征权重矩阵构造模块、模型建立模块、高炉故障诊断模块。该方法包括：采集高炉生产状况实际属性数据、历史属性数据及其对应的高炉运行故障状态类型；根据各属性对于故障诊断的重要程度确定各属性的特征权重，构造特征权重矩阵；建立用于高炉故障诊断的特征加权孪生超球支持向量机模型；将高炉生产状况实际属性数据带入建立的各特征加权孪生超球支持向量机模型中，获得高炉生产状况实际属性数据所属高炉运行故障状态类型，完成高炉故障诊断。本发明将高炉故障各特征重要性量化，并将各特征重要性融入学习机的构建过程中，以提高故障诊断的精度。
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公开(公告)号：CN103745234B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410038260.8
申请日：2014-01-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种带钢表面缺陷的特征提取与分类方法，属于模式识别与图像处理领域。提取带钢表面缺陷样本数据库的基准采样尺寸表；获得基准采样图像，构造梯度大小-方向共生矩阵；针对基准采样图像的缺陷内区域，构造灰度大小-方向共生矩阵；生成特征向量样本的训练库；用K-最近邻和R-最近邻相结合的方法，修剪训练样本集并提取倍数因子；并利用修剪后样本的倍数因子改进分类器；获得多类别分类器模型；根据基准采样尺寸表，将缺陷测试样本转为基准采样图像，然后提取25维的特征量，并输入到多类别分类器模型，完成缺陷的自动识别。本发明能够实现尺度和旋转不变，抑制其它不利因素的影响，提高识别的效率与精度。
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公开(公告)号：CN105719293A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610038254.1
申请日：2016-01-20
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06N7/08 , G06K9/6221 , G06T2207/10088 , G06T2207/30016
Abstract: 本发明提供一种脑部MRI图像分割方法，包括：获取待分割脑部MRI图像的灰度图像；将脑部MRI图像中不同像素点的灰度值作为聚类中心，形成聚类中心集合作为粒子，采用粒子群优化算法进行聚类中心集合的优化；将脑部MRI图像中每个像素点归属于具有最大隶属度的类中，令同一类中像素点灰度值等于同一个灰度值，完成脑部MRI图像分割。本发明根据混沌的特性以及逻辑自映射函数的特点，采用逻辑自映射函数来初始化均匀分布的粒子群，以提高初始解的质量和增加PSO算法的稳定性，提高图像分割的速度和精度；当粒子陷入早熟收敛状态时进行混沌搜索，防止在迭代过程中粒子处于停滞状态而出现早熟收敛现象，实现全局范围内的最优解，提高图像分割速度和精度。
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