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公开(公告)号：CN118503926A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410934961.3
申请日：2024-07-12
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F18/27 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G01R31/34 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供基于工业互联网的智能机电综合诊断、监控方法及系统，涉及机电监测技术领域，包括采集电机音频、温度数据，并对音频、温度数据进行相关性分析，输出电机故障置信度；本发明首次通过对智能机电的电机音频、温度进行监测和分析，通过采集音频时域信号，并对其进行预处理，生成电机音频故障指数，量化音频中的异常量，还采集了智能机电的电机温度数据，将无故障电机的温度数据作为对比量，与监测电机的温度进行相关性分析，生成电机温度故障评价系数，结合电机温度故障评价系数和电机音频故障指数，生成反映了电机综合故障状态的电机综合故障评价指数，并输出电机故障置信度，从而实现对电机是否发生故障的监测和诊断。
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公开(公告)号：CN115793648A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211510638.0
申请日：2022-11-29
Applicant: 无锡学院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种AGV路径规划方法，包括：设置AGV的起点和目标点；在人工势场法原有斥力势场函数中添加关于目标点到当前点的影响函数，得到改进斥力势场函数；根据障碍物对AGV的斥力和目标点对AGV的引力计算AGV所受到的合力，AGV跟随合力方向进行路径搜索；路径搜索后到达下一位置点，判断AGV是否到达目标点；若没有到达目标点，则判断AGV是否陷入局部最小值；若AGV陷入局部最小值则引入模拟退火法到达下一位置点，迭代直到AGV走出局部最小值处；若AGV到达目标点，则保留路径。改善人工势场法所规划路径存在目标不可达、局部最小值的缺陷，提高AGV路径规划效率。
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公开(公告)号：CN119558206A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510127904.9
申请日：2025-02-05
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供基于深度学习的智能制冷系统效率优化方法、系统及装置，涉及智能制冷系统效率优化技术领域。首先采集制冷系统的历史运行参数和环境数据，经过预处理后按照时间戳整合为样本集。基于卷积神经网络与长短时记忆网络的混合模型，构造状态预测模型，用于预测系统运行状态。结合状态预测模型对下一未来时刻的数据预测定义优化目标函数，利用深度Q网络模型，制定系统运行的最优调整策略。最后，实时监测当前运行参数与环境数据，计算综合安全评分，并与安全阈值比较，决定是继续优化效率还是优先进行故障排查。该方法通过深度学习与物理建模相结合，实现了高效、安全的制冷系统运行优化。
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公开(公告)号：CN118965920B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411428926.0
申请日：2024-10-14
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种桥式起重机动态仿真优化分析方法及装置，涉及机械仿真优化技术领域，本发明通过采集桥式起重机的物理参数建立几何模型，利用有限元软件进行初始仿真。然后，根据仿真结果与实际数据的误差调整网格，使用卡尔曼滤波器对起升高度、运行速度、负载重量和电机效率这些仿真参数进行滤波优化，应力大小、结构部件变形量和电机消耗功率作为仿真输出。最后，根据仿真输出设定安全性最大化和能耗最小化为优化目标，利用遗传算法优化仿真参数，实现对桥式起重机仿真参数的动态优化。
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公开(公告)号：CN119320104A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411876585.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种起重机吊装作业过程风险预警方法及系统，涉及起重机吊装风险预警技术领域，本发明通过预作业试验获取实际数据，结合风速、载荷矩阵和动态因素修正载荷，生成拟合方程以预测未来载荷情况。实现了对起重机吊臂载荷的动态监测和准确评估，显著提高了风险管理的精准度。与传统方法相比，本方案能够提前对作业状况进行预测并进行风险评估，从而预防潜在事故，为操作人员提供可靠的安全保障。这不仅提升了起重机作业的安全性，还优化了设备管理和维护流程，为高风险作业场景提供了有效的解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118992831A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411466991.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统，起重机自适应抗干扰控制技术领域，本发明首先收集多组起重机工作时的历史数据，构成历史数据集，并按比例将其分为训练集与验证集，使用神经网络构建起重机干扰预测模型，使用训练集和验证集对模型进行训练优化，生成摆动干扰预测模型，实时采集起重机工作时的各种数据，使用摆动干扰预测模型预测摆动干扰系数，通过重物质量、重物横截面积、风速和空气密度生成风力干扰系数；通过吊臂振动频率和幅值生成振动干扰系数；通过上述干扰系数调节系统增益，然后通过增益控制控制器输出，以达到自适应抗干扰的目的。
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公开(公告)号：CN118411160B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410879277.X
申请日：2024-07-02
Applicant: 无锡学院
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , H02J13/00 , G01R31/08
Abstract: 本发明提供一种考虑多种气象因子的电网故障预测方法及系统，旨在提高电网故障预测的准确性和效率。该方法首先收集电网各个线路的历史故障数据和相应的气象数据，包括温度、湿度、风速和降雨量，并将这些数据映射到预定义的气象区间内以计算不同条件下的故障概率指数。接着，利用卷积神经网络构建气象因子故障概率模型，卷积神经网络能够从历史故障和气象数据中提取深层次特征，通过历史数据训练得到的模型不仅能够适应数据的复杂性，还能够实现更为准确的故障预测。通过实时采集的气象数据和电力数据，模型能够预测各个线路的故障概率，进而通过与预设的故障阈值进行比较，筛选出潜在的风险预警线路。
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公开(公告)号：CN118760174A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410908156.3
申请日：2024-07-08
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种DoS攻击下多智能体的预定时间滑模编队控制方法，包括建立非周期性DoS攻击模型，考虑智能体之间的动态相互作用、协调关系以及外部干扰，建立多智能体动态模型，描述智能体的位置变化；设计预定时间滑模面以及其控制器，以实现多智能体的非线性系统对外部环境以及DoS攻击的适应性；设置预定时间终端滑模控制的Lyapunov充分条件；通过无界Lyapunov函数V2(x)进行无DoS攻击时系统稳定性证明；设定DoS攻击下的预定时间稳定系统的稳定性证明控制器，通过调整误差系统的初始参数，使得非线性系统完成非周期DoS攻击下期望的时变编队控制。通过本发明方法提升了非周期性DoS攻击以及持续外部干扰对非线性多智能体系统稳定性。
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公开(公告)号：CN118396338B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410815879.9
申请日：2024-06-24
Applicant: 无锡学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/08
Abstract: 本发明提供一种多智能体系统实时任务分配与负载均衡方法及系统，涉及任务分配技术领域，本发明针对物流装配任务，将一个整体任务拆分成若干子任务交由不同的智能机器人执行，按照最小负载优先算法，通过智能机器人的资源利用率、执行任务情况生成评估智能机器人负载情况的负载指数，并建立轮询序列表，按照冒泡排序从小到大收集这些负载指数，有新任务到达时，优先分配给负载最低的智能机器人执行，对于每个分配到任务的智能机器人，重新计算其负载指数并更新轮询序列表，直到所有任务分配到智能机器人去执行，同时对执行任务的智能机器人进行监控，及时通过调整智能机器人的负载权重来保证智能机器人执行任务的安全和效率，维护系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN118536865A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410638328.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 无锡学院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种灭火救援作战能力评估方法，涉及评估方法技术领域，不仅采用了客观赋权和主观赋权两种方式进行指标权重的赋值，而且引入了博弈论进行组合赋权，博弈论提供了一种研究主客观赋权法在冲突中协调作用的方法，旨在寻求两者的最大利益，并同时兼顾主客观权衡，从而充分考虑了各个指标之间的相互关系，有助于降低主观偏见，提高赋权的科学性，从而增强了评估指标权重的科学性，为建立灭火救援作战能力评估模型提供了良好的基础，使评估结果更具客观性和准确性。除此之外，本发明还采用了属性数学的方法对作战能力进行评估，这种方法具有科学性和实用性，能够为提升消防队站的灭火救援作战能力提供指导意义。
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