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公开(公告)号:CN117807423A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202311862878.1
申请日:2023-12-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06N3/006 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于条件最大平均差异的特征提取方法,包括:采样脑电图信号;根据预设的窗口增量和全连接因子,对待检测的脑电图信号进行全连接窗口的划分;分别提取第一脑电图信号片段向量X和第二脑电图信号片段向量Y中的其中一个窗口信号,将之分别与先验知识健康人正常的脑电图信号进行高斯核函数计算;采用粒子群算法确定两个窗口信号对应的条件最大平均差异的方法的标签;将计算得到的所有窗口信号的标签组成标签向量;通过条件最大平均差异的方法计算第一脑电图信号片段向量X和第二脑电图信号片段向量Y的距离,获得待检测的脑电图信号对应的特征向量。本发明能够提高大脑诊断的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN117252257A
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311387937.4
申请日:2023-10-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/02 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于路径掩码与元学习的知识图谱小样本关系推理方法,将知识图谱中的关系分为大样本关系和小样本关系;构成目标封闭子图;将目标封闭子图进行实体标记;形成掩码子图;利用图神经网络对掩码子图进行编码;通过元学习的方式利用查询集训练自适应损失函数,利用梯度下降法对图神经网络的参数进行更新;将知识图谱小样本关系中的目标实体输入至训练之后的图神经网络,预测目标实体间的关系。本发明通过基于路径掩码的方法防止图神经网络过度依赖特定的子图模式,使图神经网络更好地捕捉数据中的关键特征和模式,提高图神经网络在归纳式推理任务上的泛化性能;更关注难以预测的小样本关系,提高图神经网络在小样本关系预测上的准确度。
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公开(公告)号:CN117113185A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311074263.2
申请日:2023-08-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/241 , F24F11/38 , F24F11/64 , F24F11/70 , G06F18/214 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于残差多维泰勒网的暖通空调故障诊断方法,针对目标暖通空调所对应的各类型故障、考虑各暖通空调变量类型数据,针对基于BP‑MTN分类器所创新设计的残差多维泰勒网(ResNet Multidimensional Taylor Network,ResMTN)分类器进行训练,获得暖通空调故障诊断模型,其中ResMTN分类器依次包括输入层、多项式层、激活层、残差连接模块、全连接层、Softmax层、输出层,进而在应用中实现对目标暖通空调的故障诊断;设计方案简化了模型复杂度、提升模型泛化能力,与常用的机器学习分类器相比,能够在不降低分类准确率的同时,提高暖通空调的检测效率。
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公开(公告)号:CN116089885A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310142704.1
申请日:2023-02-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种基于随机深度森林的未知故障类型诊断方法,基于空调机组对应历史时序下的样本数据,抽取建立多个训练集,分别用于训练各个深度森林模型,获得各个分别关于预设已知故障类型的各空调机组故障诊断模型;进而针对空调机组对应目标时间下的检测数据进行应用,根据各诊断状态之间一致性的判断,实现空调机组对应目标时间的诊断,即实现了已知故障与未知故障的精确诊断,相比之其他可诊断未知故障类型的方法,有独特的优势,解决了因人们对系统物理机理和经验方面缺失所带来未知故障问题,以及传统方法无法检测未知故障类型的情况,保证实际工作的稳定性。
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公开(公告)号:CN113589085B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202110890133.0
申请日:2021-08-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种发电机调频系统虚假数据注入攻击的检测缓解方法,包括:定义额外统计值St持续追踪发电机调频系统残差的历史值,当额外统计值St大于预定阈值δ时,则判定发电机调频系统受到攻击;利用未知输入估计算法对攻击进行估计并补偿。本发明基于卡尔曼滤波的历史残差追踪和未知输入估计算法,能够对发电机调频系统受到的攻击进行检测与缓解;确保了控制中心所做决定的稳定性;利用基于卡尔曼滤波的残差追踪法对攻击进行检验,对比直接应用残差值的方法不但提高了检测速度,而且在应对缓慢攻击更加有效。
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公开(公告)号:CN115561560A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202211295894.2
申请日:2022-10-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种功率器件老化测试用纯硬件实现控制电路及控制方法,包括信号发生器,信号发生器连接闭环电流信号控制电路和信号产生电路,闭环电流控制电路用于监测被测功率器件的负载电流,在负载发生短路后,控制负载的电流处于恒定值,控制被测功率器件进入短路限流状态;信号产生电路接收信号发生器发出的方波信号进行延迟后传送至被测功率器件的负载,控制负载在额定状态和短路之间切换。本发明利用简单的硬件电路和信号发生器产生功率器件重复短路限流测试用控制信号,具有高可靠、低成本、设计方法简单、实施门槛低等优势。
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公开(公告)号:CN115514276A
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202211268775.8
申请日:2022-10-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种永磁无刷直流电机矢量优选预测控制方法,包含电流状态方程的离散化、预测下一时刻的理想电压矢量、扇区划分、判断选取最优电压矢量、计算最优电压矢量作用时间、获取驱动脉冲信号等步骤;设计方法通过增加每个采样周期施加电压矢量的个数,灵活选取并调节两个电压矢量及各自作用时间,使得预测结果更加接近理想电压矢量,提高系统稳定性,减小转矩脉动,获得更好的控制效果;该方法通过十二扇区划分判断理想电压矢量的位置,直接选择出两个最优电压矢量,无需利用价值函数通过遍历所有矢量的方式选取第二个最优电压矢量,从而大幅减小计算量,使模型预测控制方法更具实用性和通用性。
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公开(公告)号:CN115289608A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210912736.0
申请日:2022-07-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于有监督投票机制的空调机组故障诊断方法,首先基于各传感器之间等式约束条件,建立描述传感器网络的投票网络;接着每个传感器通过判断对应的约束条件是否满足、以及结合权值构建投票矩阵,并在投票矩阵之外增加投票系数矩阵,建立以投票系数矩阵为决策变量,基于F测度与1之间的差值的平方和建立优化目标的目标函数,采用模拟退火算法得到最优投票系数矩阵;最后基于最优投票系数矩阵建立玻尔兹曼机的权重矩阵;基于权重矩阵对玻尔兹曼机的状态进行迭代更新,并根据其收敛到的状态确定传感器节点状态,对空调机组传感器故障实现精确诊断,设计方案克服大规模网络难以对故障进行定位的缺点,比之其他分布式方法有独特的优势,并且大大提高了求解速度。
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公开(公告)号:CN115289608B
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202210912736.0
申请日:2022-07-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于有监督投票机制的空调机组故障诊断方法,首先基于各传感器之间等式约束条件,建立描述传感器网络的投票网络;接着每个传感器通过判断对应的约束条件是否满足、以及结合权值构建投票矩阵,并在投票矩阵之外增加投票系数矩阵,建立以投票系数矩阵为决策变量,基于F测度与1之间的差值的平方和建立优化目标的目标函数,采用模拟退火算法得到最优投票系数矩阵;最后基于最优投票系数矩阵建立玻尔兹曼机的权重矩阵;基于权重矩阵对玻尔兹曼机的状态进行迭代更新,并根据其收敛到的状态确定传感器节点状态,对空调机组传感器故障实现精确诊断,设计方案克服大规模网络难以对故障进行定位的缺点,比之其他分布式方法有独特的优势,并且大大提高了求解速度。
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公开(公告)号:CN117869194A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410035027.8
申请日:2024-01-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种涡激振动风力发电装置,包括受风体、弹性杆、多套运动转换机构、发电机和底盘,受风体设于顶部,弹性杆的上端与受风体连接,弹性杆的下端固定在底盘中心位置;每套运动转换机构的上端通过关节轴承安装在弹性杆上,下端通过单向轴承与发电机连接;所述发电机通过发电机槽与底盘连接;当受到不同方向风力影响时,受风体产生涡激振动,使弹性杆发生向某一侧弯曲,带动各运动转换机构开始运动,其中至少有一套运动转换机构带动发电机进行旋转运动并发电。本发明通过运动转换装置从线性移动转换为旋转运动,使发电机发电;且由多套运动转换机构组成,发电效率高,能够适应任何方向的风。
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