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公开(公告)号：CN106961104A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710219591.5
申请日：2017-04-06
Applicant: 新疆大学
CPC classification number: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J2003/007
Abstract: 基于数据分析和组合基函数神经网络的风电功率预测方法涉及风力发电功率预测领域，该发明包括：对采集的风电功率数据运用可变模式分解、样本熵技术和相空间重构技术进行数据分析，得到四组子序列；利用正交多项式构造基函数神经网络，建立含四组基函数神经网络的组合基函数预测模型；利用状态转移算法对基函数神经网络的权值和阈值进行优化；将重构后的子序列作为基函数神经网络的输入，优化的预测模型组合基函数神经网络用于风电功率的预测。预测准确率明显高于BP网络和RBF神经网络。
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公开(公告)号：CN118199845A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410296534.7
申请日：2024-03-15
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种超混沌复杂系统的对偶投影同步方法、装置、终端和存储介质，该方法包括：选取一组异构的超混沌复杂系统；针对一组异构的超混沌复杂系统，确定同步系统的驱动系统和响应系统；同步系统，是用于使工程的安全通信的应用系统中两组超混沌复杂系统实现对偶同步的系统；基于驱动系统和响应系统，确定同步系统的状态误差函数；并基于同步系统的状态误差函数，根据预设的一对缩放因子，在驱动系统与响应系统之间建立联系，实现驱动系统与响应系统的对偶同步投影，以对工程的安全通信中的超混沌复杂信号进行同步。该方案，通过实现超混沌复杂系统的对偶投影同步，能够在工程的安全通信中实现高传输效率和抗攻击能力。
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公开(公告)号：CN117810987A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410002783.0
申请日：2024-01-02
Applicant: 新疆大学
IPC: H02J3/00 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种住宅净负荷区间的预测方法、装置、终端和存储介质，应用于屋顶具有光伏设备的住宅；该方法包括：获取样本数据；对样本数据进行k‑means聚类分析，得到与住宅的净负荷区间的预测结果所对应的用户集群数据；基于用户集群数据中的训练样本进行模型训练，建立Stacking集成预测模型；利用Stacking集成预测模型，基于用户集群数据中的测试样本进行测试，得到预测误差；根据预测误差，对Stacking集成预测模型进行修正，得到修正后的Stacking集成预测模型。该方案，通过基于用户用电模式的相似性，利用Stacking集成学习预测模型对光伏住宅用户负荷进行预测，能够提高预测精度。
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公开(公告)号：CN117591950A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311665149.7
申请日：2023-12-05
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/042 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承变工况的故障诊断方法、装置、终端和存储介质，该方法包括：采集故障设备的原始振动数据，划分为源域数据和目标域数据；将划分得到的源域数据和目标域数据构造为图结构数据，得到源域图结构数据集和目标域图结构数据集；将构造得到的源域图结构数据集和目标域图结构数据集，分别按照设定比例划分为源域训练集、源域测试集，以及目标域训练集、目标域测试集；基于源域训练集和目标域训练集，进行训练，得到域适应图神经网络模型；基于源域测试集和目标域测试集，对训练得到的域适应图神经网络模型进行测试，输出预测诊断结果。该方案，通过构建神经网络模型，能够提高滚动轴承在变工况下的故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN108545170B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201810286167.7
申请日：2018-04-03
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种可折叠的无人机机架，包括中心板组件、四个折叠机臂组件和四个电机组件；其中折叠机臂组件采用了三段式折叠方式，包括通过铰接片连接的第一关节臂、第二关节臂和第三关节臂；三个关节臂相连的关节端都加工有四分之一圆的啮合齿，各关节臂可以相互啮合；第二关节臂上有螺纹，其上的螺纹套通过旋转推动机臂滑动套对伸展状态的机臂进行固定；处于折叠状态时，机架可以向下折叠将电机组件折叠进中心板组件的下部；本发明可方便展开和折叠，大大提高携带便携性，减少放置空间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120029316A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510172027.7
申请日：2025-02-17
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机飞行路径分配方法、装置、介质和设备，涉及无人机控制领域，包括基于多无人机的配送空域，构建包裹禁飞空域的多层虚拟管道模型；将多层虚拟管道模型中的多无人机视为虚拟管道中理想流动的粒子，采用拉普拉斯偏微分方程，生成多无人机在虚拟管道理想流体流场的势函数和流函数，确定虚拟管道的边界和几何形状，获取用于无人机飞行的虚拟管道；基于无人机在虚拟管道中的状态集、动作集、状态转移概率以及成本函数，构建以最小化路径距离和最低成本为目标的多无人机的动态规划策略；基于多无人机的动态规划策略，对多无人机在虚拟管道内的空间访问请求分配最优飞行路径，实现对无人机最优飞行路径的快速分配。
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公开(公告)号：CN118673793A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410680164.7
申请日：2024-05-29
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2131 , G06V10/40 , G06V10/778 , G01M13/045 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种轴承的故障诊断方法、装置、终端、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：建立轴承四自由度动力学模型得到轴承故障时的仿真振动信号；对轴承故障时的仿真振动信号和轴承故障时的实际振动信号分别进行小信号变换处理，得到轴承故障时的仿真振动二维图像和轴承故障时的实际振动二维图像；建立领域化网络，自轴承故障时的仿真振动二维图像和轴承故障时的实际振动二维图像中，提取轴承故障时的领域不变特征；利用轴承故障时的领域不变特征对领域化网络进行训练，得到轴承故障诊断模型以实现跨设备轴承的故障诊断。该方案，通过使用动力学模型与领域泛化方法结合，能够对跨设备轴承进行故障诊断，从而提高诊断准确率。
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公开(公告)号：CN118608498A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410774542.8
申请日：2024-06-17
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种绝缘子缺陷检测方法、装置、终端、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：获取设定输电线路的绝缘子数据集；对所述绝缘子数据集进行预处理，得到样本数据；基于YOLOv5模型进行模型搭建，搭建得到轻量化深度神经网络；利用所述样本数据，对所述轻量化深度神经网络进行训练，得到绝缘子缺陷检测轻量化模型，以使用所述绝缘子缺陷检测轻量化模型对不同场景下的绝缘子进行缺陷检测。该方案，通过在YOLOv5模型的基础上提出适配多种场景的绝缘子缺陷检测轻量化模型，有效提升绝缘子缺陷检测轻量化模型在各种场景下的故障诊断率和诊断速度。
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公开(公告)号：CN118280163A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410378892.2
申请日：2024-03-29
Applicant: 新疆大学
IPC: G08G5/00 , G08G5/06 , H04L67/12 , H04W72/0446 , H04W72/044
Abstract: 本发明公开了一种无人机功率和轨迹协同优化方法，其包括引入NOMA通信技术至无人机物联网中，并结合全双工通信建立多无人机辅助FD‑NOMA模型；建立通信系统模型，其包括若干搭载NOMA技术的无人机、若干上行链路的用户和若干下行链路的用户构成的FD‑NOMA通信系统，其中若干无人机为若干上行链路的用户和若干下行链路的用户提供通讯；采用二阶段混合动态聚类的方式对若干上、下行链路的用户进行聚类，并分配无人机对其进行通讯；建立马尔科夫决策过程模型，并基于DDPG算法对无人机的最佳位置和功率进行优化；本方案基于DDPG框架的优化算法，根据上下行用户的聚类结果和实时坐标，优化每一时隙无人机的最佳位置和功率分配，使得总时长内所有用户的总速率最大化。
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公开(公告)号：CN118192516A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410432176.8
申请日：2024-04-11
Applicant: 新疆大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种工业过程故障诊断方法、装置、终端、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：利用最大互信息系数法计算工业系统的工业过程预处理数据中两两变量的相关性后，构建得到工业系统的工业过程图数据；搭建深度时空融合图卷积网络，利用训练集进行训练得到深度时空融合图卷积网络模型；利用测试集对训练得到的深度时空融合图卷积网络模型进行测试和调整，得到调整后的深度时空融合图卷积网络；将工业系统的工业过程当前数据，输入至调整后的深度时空融合图卷积网络模型，得到输出数据作为工业过程故障诊断结果。该方案，通过构建最大信息图数据并结合深度时空融合图卷积网络模型进行工业过程故障诊断，且能够提升诊断效果。
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