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公开(公告)号：CN111399474A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010132742.5
申请日：2020-02-29
Applicant: 中南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于健康指标的均衡控制模块寿命预测方法及装置，所述方法包括以下步骤：步骤S1：基于均衡控制模块在各次动作中的数据，计算其在各次动作时的特征值；步骤S2：构建健康指标模型，基于均衡控制模块样本的特征值确定模型参数；并基于提取的特征值，采用参数确定后的健康指标模型计算均衡控制模块在其各次动作时的健康指标；步骤S3：构建寿命预测模型，基于均衡控制模块样本的健康指标序列和剩余使用寿命序列训练预测模型参数，得到训练好的寿命预测模型；步骤S4：将待检测的均衡控制模块的历史健康指标序列输入训练好的寿命预测模型，输出其剩余使用寿命。本发明能针对均衡控制模块进行寿命预测，且准确性高。
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公开(公告)号：CN110245807A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910550919.0
申请日：2019-06-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于能量分布密度的无线充电方法及充电系统，该方法采集无线传感器网络中每个网络节点当前的剩余能量和位置信息，并计算出能量密度；再根据网络节点的能量密度大小选择出能量密度高的网络节点作为聚类中心，并依据距离最近原则将剩余网络节点分配至聚类中心；然后计算每个聚类中心的聚类范围内每个网络节点的充电服务时间，并得到每个聚类中心对应的充电服务时间；进而根据聚类中心的位置信息以及聚类中心的充电服务时间生成移动充电策略，并根据移动充电策略遍历聚类中心进行充电。其中，同时考虑到能量信息和位置信息得到表示能量分布的能量密度，降低了移动开销，同时保障低电量节点能量及时供应，延长了整个网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN109917205A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910188832.3
申请日：2019-03-13
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/00 , G01M13/003 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特征提取和多层感知机的电磁阀故障诊断装置及方法，包括以下步骤：针对电磁阀训练样本获取启动电流和工作电压，并提取启动电流的响应时间、稳定时间、局部最大值、局部最大值积分、局部最小值、局部最小值积分，并与工作电压组成特征向量；以电磁阀训练样本的特征向量为输入，以故障类型为输出，训练多层感知机，得到电磁阀故障诊断模型；按电磁阀训练样本的特征向量获取方法相同获取待检测电磁阀的特征向量，并输入到电磁阀故障诊断模型，电磁阀故障诊断模型对待检测电磁阀进行故障检测。本发明的电磁阀特征向量，能较好地解释电磁阀的启动电流波形，增强对电磁阀故障诊断的准确性，可广泛应用于电磁阀的故障诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113259284B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110520590.0
申请日：2021-05-13
Applicant: 中南大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于Bagging和长短期记忆网络的信道盲均衡方法及系统，该方法包括如下步骤，建立基于长短期记忆网络的信道盲均衡模型；采用Bagging算法对长短期记忆网络盲均衡模型进行优化；对得到的模型进行训练，得到最佳的参数设置；利用训练好的盲均衡模型对新数据进行均衡。在保证神经网络对非线性良好的拟合前提下，通过引入长短期记忆网络解决了神经网络盲均衡过程中参数寻优困难和易于陷入局部最优解的问题。此外，基于改进常模算法MCMA消除了信道对于传输信号在幅值和相位两个方面的影响，使得本发明技术方案更具适应性，适用的信道环境更广，能够提升神经网络类均衡器在时变信道的均衡性能。
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公开(公告)号：CN114282484A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111597347.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/392 , G06N3/00 , G06F115/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进天牛须算法的异构三维片上网络的布图优化方法、装置、设备及介质，方法包括：(1)网络层划分：将片上网络所有任务映射到不同的IP核，并根据所有IP核的功能和种类，将所有IP核划分到异构三维片上网络的不同网络层；(2)布图方案优化：采用二叉树编码方式对每个网络层的IP核进行布图编码，并采用天牛须算法求解每个网络层上IP核的最优布图方案；其中，求解最优布图方案所采用的目标函数，其变量包括布图方案的芯片面积、通信链路和温度。本发明综合考虑芯片面积、链路长度和温度因素，提高异构三维片上网络的综合性能。
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公开(公告)号：CN111399474B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010132742.5
申请日：2020-02-29
Applicant: 中南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于健康指标的均衡控制模块寿命预测方法及装置，所述方法包括以下步骤：步骤S1：基于均衡控制模块在各次动作中的数据，计算其在各次动作时的特征值；步骤S2：构建健康指标模型，基于均衡控制模块样本的特征值确定模型参数；并基于提取的特征值，采用参数确定后的健康指标模型计算均衡控制模块在其各次动作时的健康指标；步骤S3：构建寿命预测模型，基于均衡控制模块样本的健康指标序列和剩余使用寿命序列训练预测模型参数，得到训练好的寿命预测模型；步骤S4：将待检测的均衡控制模块的历史健康指标序列输入训练好的寿命预测模型，输出其剩余使用寿命。本发明能针对均衡控制模块进行寿命预测，且准确性高。
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公开(公告)号：CN109857090B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910163474.0
申请日：2019-03-05
Applicant: 中南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种均衡风缸制动装置健康评估系统和方法，系统包括电流传感器、压力传感器和数据处理模块；依次将多个正常和已知故障类型的均衡风缸制动装置接入系统，分别按照以下步骤进行多次测试并记录测试数据：通过数据处理模块设置均衡风缸目标压力，并发送至电子制动控制单元；电子制动控制单元基于均衡风缸目标压力和实测压力，输出相应的控制信号给充风阀和排风阀，以控制均衡风缸进行充风或排风，并记录测试过程中各个传感器采集的数据，从中提取特征数据，训练健康评估模型；将待测均衡风缸制动装置接入健康评估系统进行测试，获取测试过程中的特征数据，输入训练好的健康评估模型，得到其健康评估结果。本发明能够精确评估均衡风缸制动装置的健康状态。
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公开(公告)号：CN109857090A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910163474.0
申请日：2019-03-05
Applicant: 中南大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种均衡风缸制动装置健康评估系统和方法，系统包括电流传感器、压力传感器和数据处理模块；依次将多个正常和已知故障类型的均衡风缸制动装置接入系统，分别按照以下步骤进行多次测试并记录测试数据：通过数据处理模块设置均衡风缸目标压力，并发送至电子制动控制单元；电子制动控制单元基于均衡风缸目标压力和实测压力，输出相应的控制信号给充风阀和排风阀，以控制均衡风缸进行充风或排风，并记录测试过程中各个传感器采集的数据，从中提取特征数据，训练健康评估模型；将待测均衡风缸制动装置接入健康评估系统进行测试，获取测试过程中的特征数据，输入训练好的健康评估模型，得到其健康评估结果。本发明能够精确评估均衡风缸制动装置的健康状态。
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