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公开(公告)号：CN110658156A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910968375.X
申请日：2019-10-12
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种近红外光谱特征提取方法及装置，所述方法包括：获取N个待测样品；使用光谱仪获取N个待测样品的近红外光谱数据；对近红外光谱数据进行预处理获取二维近红外光谱平滑数据；对二维近红外光谱平滑数据经排列与转换获取四维谱图数据；对四维谱图数据进行特征提取；对特征提取后的四维谱图数据进行特征排列获取二维特征数据；本发明的优点在于：能够保证数据的完整性，能够在全光谱区间进行特征提取，保证信息不会丢失。
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公开(公告)号：CN110426136A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910731928.X
申请日：2019-08-08
IPC: G01K7/16 , G05B19/414
Abstract: 本发明公开了一种固态分层发酵移动式温度检测装置，涉及温度检测领域，包括AGV小车、测温装置；测温装置固定连接在AGV小车上；测温装置包括底座、X轴机械臂、X轴电机、Y轴机械臂、Y轴传动机构、Y轴电机、Z轴机械臂、Z轴传动机构、Z轴电机、热电阻；X轴电机固定连接在底座上，X轴电机连接X轴机械臂；Y轴机械臂固定连接在X轴机械臂上，Y轴传动机构设在Y轴机械臂上，Y轴电机连接Y轴传动机构；Z轴机械臂固定连接在Y轴传动机构上，Z轴传动机构设在Z轴机械臂上，Z轴电机连接Z轴传动机构；热电阻固定连接在Z轴传动机构上。本发明的优点在于：能够实现在不同位置实时测量不同深度的温度。
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公开(公告)号：CN109447045A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811599542.X
申请日：2018-12-26
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法；该系统包括深度学习卷积神经网络模块、消费者终端模块和控制端模块；深度学习卷积神经网络模块包括样本收集中心、数据采集中心及深度学习卷积网络模型构建及优化中心；控制端模块用于存储数据信息，还具备整理分析的功能，并将数据信息分享至消费者终端模块；消费者终端模块是指消费者直接接触的APP访问控制端；消费者通过APP访问控制端获取食用菌的相关信息；本发明采用图片信息输入提高了样本的有效信息，提高了系统的准确性；采用卷积神经网络，能够完成多变量同时测量，实现检测时间成倍地缩减。
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公开(公告)号：CN118349050A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410569463.3
申请日：2024-05-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G05D23/20
Abstract: 本发明提出了一种基于EPICS的加速器水冷系统恒温控制系统，包括：EPICS子系统、PLC模块和热交换子系统；所述EPICS子系统，用于生成对所述热交换子系统的控制指令信息；所述PLC模块，用于分别与所述EPICS子系统和热交换子系统进行通信，基于所述控制指令信息对所述热交换子系统进行控制；所述热交换子系统，用于根据所述PLC模块的控制，通过冷剂循环和水循环，对加速器进行水温控制。本发明通过EPICS系统将加速器各部件冷却水的恒温调控、设备运行状态监测、故障信息报警和数据存储查询等功能集成到一起，能更好地保证加速器设备安全性、可靠性、稳定性和经济性运行。
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公开(公告)号：CN116979641A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310840683.0
申请日：2023-07-10
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网宁夏电力有限公司
IPC: H02J7/00 , H01M10/42 , H01M10/44 , H01M10/48 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开一种用于串联电池组的主动均衡方法、介质及系统，包括：采集串联电池组中的每一电池的电能参数；根据电池的电能参数进行电池故障的判断，将故障电池隔离出串联电池组；将串联电池组中未故障的电池按照电能参数从大到小进行排序，将排序在前的预设数量个电能参数对应的电池划分为高电能参数电池组，剩余的电池划分为低电能参数电池组；控制开关阵列动作使高电能参数电池组串联，并控制高电能参数电池组对能量存储器件充电；控制开关阵列动作使低电能参数电池组串联，并控制能量存储器件对低电能参数电池组充电；重复上述所有的步骤，直到串联电池组中未故障的电池的电能参数相等。本发明可隔离故障电池，具有较好灵活性，提高均衡速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114516047A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210132977.3
申请日：2022-02-14
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供基于径向基神经网络终端滑模控制机械臂轨迹方法及系统，包括：建立n自由度旋转关节的刚性机械臂动力学模型；为刚性机械臂动力学模型设计线性双幂次转换滑模面；将线性双幂次转换滑模面中的非奇异固定时间终端滑模面代入刚性机械臂动力学模型中，据以得出未知非线性函数数据；设计并利用径向基神经网络对未知非线性函数数据进行逼近，据以获取控制器设计数据；根据控制器设计数据设计基于径向基神经网络的非奇异固定时间终端滑模控制器，据以跟踪控制机械臂在固定时间内的轨迹。本发明解决了现有技术中存在的机械臂未知模型参数、自身摩擦和外部扰动、系统奇异性、模型的不确定性产生的误差及抖振的技术问题。
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公开(公告)号：CN114282436A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111545808.4
申请日：2021-12-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通列车节能优化方法、装置、设备及存储介质，方法包括S10、获取当前时刻所述列车运行环境下的状态信息和奖励值所述奖励值采用奖励函数计算得到，奖励函数包括所述DDPG模型中的第一奖励函数和所述列车行车过程中牵引力所做功与行车准点结合的第二奖励函数；S20、基于列车运行环境下状态信息和奖励值，选择运行动作下发至列车以使所述列车下一时刻按照运行动作行车；S30、将下一时刻确定为当前时刻，重复执行步骤S10～S20。本发明中列车每执行一次运行动作，环境都会立刻反馈一个状态信息和奖励值，指导之后的操纵序列，以进行行车策略的更新与优化，最终获得一个收敛的理想的列车行车策略，达到节约能耗的目的。
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公开(公告)号：CN110658156B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910968375.X
申请日：2019-10-12
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种近红外光谱特征提取方法及装置，所述方法包括：获取N个待测样品；使用光谱仪获取N个待测样品的近红外光谱数据；对近红外光谱数据进行预处理获取二维近红外光谱平滑数据；对二维近红外光谱平滑数据经排列与转换获取四维谱图数据；对四维谱图数据进行特征提取；对特征提取后的四维谱图数据进行特征排列获取二维特征数据；本发明的优点在于：能够保证数据的完整性，能够在全光谱区间进行特征提取，保证信息不会丢失。
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公开(公告)号：CN113725922A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110975350.X
申请日：2021-08-24
Applicant: 安徽大学
Abstract: 基于自触发机制的混合微电网有功功率分配方法及系统，属于自触发和微电网技术领域，解决如何使有功功率在多个交流直流微电网之间进行合理分配的同时大大减少资源的浪费的问题，通过设计的一种基于采样数据的自触发控制方案，实现了混合微电网之间精确的有功功率分配，通过引入一种自触发机制，显著降低通信资源的浪费并实现混合微电网之间的有功功率分配，使智能体仅在必要时刻进行控制更新，在最终几乎不影响性能的前提下显著降低资源的使用，避免了高频率采样造成的资源浪费；本发明的技术方案在有功功率分配、节省通信资源等方面都具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN111985158A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010840213.0
申请日：2020-08-18
Applicant: 安徽大学 , 镇江四联机电科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于迁移学习的电液伺服阀故障诊断方法及系统，包括以下步骤：S01.获取电液伺服阀故障数据库，包括对应电流下的空载流量数据与故障类型；S02.对电液伺服阀数据进行预处理，建立训练集；S03.利用所述训练集，基于马氏度量的迁移学习框架建立故障诊断模型；S04.处理待检测电液伺服阀的样本数据，并利用所建立故障模型对该电液伺服阀数据进行故障甄别。本发明所述的基于迁移学习的电液伺服阀故障诊断系统及方法，在训练数据不足的情况下，能够充分利用辅助数据完成目标域任务，降低诊断成本，实现对电液伺服阀故障进行高效、准确地诊断。
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