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公开(公告)号：CN113517835B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110437623.5
申请日：2021-04-22
Applicant: 湖南工业大学
IPC: H02P21/13 , H02P21/14 , H02P25/022 , H02P27/12
Abstract: 本发明提供一种PMSM驱动系统失磁故障控制方法，具体步骤为：首先，建立了dq轴坐标系下PMSM失磁故障数学模型，其次，将失磁模型转化为等价输入干扰系统，采用积分滑模观测器对EID系统状态变量及等价输入失磁故障进行估计，并将等价输入失磁故障的估计值以前馈的方式补偿，得到最终的控制律，实现对PMSM失磁的容错性、鲁棒性。最后，给出了积分滑模观测器及整个EID系统的稳定性证明。所提方法有效提高了PMSM失磁驱动系统的容错控制性能。本发明还提供了一种基于上述PMSM驱动系统失磁故障控制方法的永磁同步电机。
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公开(公告)号：CN116013238A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211363153.3
申请日：2022-11-02
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G10K11/178 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/043 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积‑模糊神经网络的无次级通路传感器有源降噪算法，本发明通过卷积‑模糊神经网络建立车辆不同位置噪声源与目标降噪区域噪声之间的相关性模型，计算拟合获得目标降噪区的虚拟误差噪声信号，来代替传统通过次级通路传感器获取的误差信号，从而降低车辆内部大空间有源降噪对多个次级通路传感器的依赖。同时，本发明以虚拟误差噪声信号作为模糊层的输入，迭代计算完成次级通路辨识，实时输出最佳噪声消除信号，提高计算效率，增强对非线性噪声的处理能力。
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公开(公告)号：CN110971152B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201911175334.1
申请日：2019-11-26
Applicant: 湖南工业大学
IPC: H02P6/04
Abstract: 本发明公开了一种基于总量一致的多电机抗饱和滑模跟踪控制方法。第一：根据永磁无刷电机电压、转矩平衡方程，考虑参数摄动和负载转矩扰动，建立多电机牵引系统的数学模型；第二：根据多电机牵引系统的数学模型，设计滑模干扰观测器，观测出由参数摄动和负载转矩扰动合并而成的未知复合干扰值；第三：根据多电机牵引系统数学模型的相关参数，设计辅助抗饱和系统；第四：结合滑模变结构理论，引入干扰观测值和辅助系统状态，设计出总量协同跟踪控制器；本发明采取基于总量一致的多电机抗饱和滑模跟踪控制方法，弥补了现有总量一致理论中饱和约束引起的性能下降；同时，本方法也适用于多电机系统中多个电机均饱和的情况。
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公开(公告)号：CN115833664A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210486434.1
申请日：2022-05-06
Applicant: 湖南工业大学
IPC: H02P6/28 , H02P21/00 , H02P21/14 , H02P21/22 , H02P29/028 , H02P29/024 , H02P25/022
Abstract: 本发明公开了一种具有电压系数矩阵更新的永磁同步电机预测电流控制方法，所述方法首先设计了一种Adaline神经网络多参数误差辨识器，所述辨识器根据注入扰动电流构造的满秩辨识模型，可以在线辨识定子电阻、电感和永磁体磁链的失配误差值；然后依据无差拍预测控制原理和所辨识的参数失配误差值，得到了具有电压系数矩阵更新的预测电流控制方法，该方法通过在线辨识的参数失配误差值同时更新控制电压的系数矩阵和下一时刻的电流预测值，消除了模型参数失配和控制电压一拍延迟的影响。本发明实现了电机在复杂参数失配情况下的快速精准电流跟踪响应，显著优化了电流控制性能，可广泛应用于永磁同步电机驱动系统高性能电流控制功能。
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公开(公告)号：CN115544859A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211026106.X
申请日：2022-08-25
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/10
Abstract: 本发明提供了基于回归‑神经网络的列车牵引风机噪声小样本预测方法，其包括以下步骤：获取列车牵引系统风机噪声相关的影响因素，采集若干组相互独立的影响因素数据，建立多元回归模型，通过最小二乘法得到经验多元回归模型组得到回归系数,将影响因素数据中的异常点数据筛除；将完成筛除后的影响因素数据输入至模糊神经网络；在模糊隐含层中根据模糊规则推算出隶属度值后采用连乘函数激活隶属度值；通过双层模糊隐含层计算输出预测值。本发明通过模糊神经网络的结构减少冗余层数以实现模型最简化，减少计算量提高计算速度，可以准确在小样本噪声数据下预测，从而实现列车牵引系统风机噪声正向设计，消减列车系统及零部件领域先制造再降噪的行业痼疾。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114665688A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011524915.4
申请日：2020-12-22
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明涉及变流器设备技术领域，且公开了一种轧机大功率变流器用功率器件水冷管路，包括底板，所述底板的顶部通过固定件栓接有水泵，所述水泵的两个端口分别栓接有进水管和排水管，所述底板的顶部设置有水箱，所述进水管的另一端与水箱的底部连通，所述进水管的表面安装有第一阀门；本发明通过将第二连接管与变流器连接，再通过固定螺栓将第二连接管与第一连接管连接，能够单独对连接管进行拆卸，降低了维修的成本，提高了实用性，同时通过转动第一阀门带动进水管进行限流，进水管在限流后转动第二阀门，第二阀门在转动直接将水从出水管内排出，能够方便对管路内的水进行更换，提高了工作人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN112747828B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201911054891.8
申请日：2019-10-31
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种粘稠食品高温包装用温度实时监测报警装置，包括红外线测温器、显示报警设备、上部矩形板、伸缩矩形块、上端连接杆、底座、A/D转换器、处理器、显示屏、灯光报警器、声音报警器、蓄电池组、电源连接线、电源插头、矩形板贯穿孔螺纹、矩形板固定螺丝螺杆、矩形板固定螺丝螺帽、伸缩矩形块贯穿孔螺纹、伸缩矩形块固定螺丝螺杆、伸缩矩形块固定螺丝螺帽、底座上端空心管贯穿孔螺纹、底座上端空心管固定螺丝螺杆、底座上端空心管固定螺丝螺杆、底座下端万向轮、万向轮护板等，本粘稠食品高温包装用温度实时监测报警装置结构简单，移动方便，可以实时监测显示加工包装过程中的温度变化，并对超出温度限值的工况进行报警。
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公开(公告)号：CN114139598A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111212260.1
申请日：2021-10-18
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了基于深度代价敏感卷积网络的故障诊断方法及诊断框架，通过建立健康状识别模块，对基于标签预测损失函数和代价敏感分类损失函数训练网络，为各类别数据分配不同程度的误分类惩罚，最小化分类误差以解决数据不平衡的问题。并且结合自适应模块，以领域对抗损失函数和距离度量损失函数训练网络，最小化源域和目标域的分布差异，混淆域间差异。同时强调源域和目标域具有相关联的一部分的潜在特征，使得两个域的分布近似，促进深度代价敏感卷积网络的智能故障诊断，解决未标签不平衡数据在诊断过程中造成的负面影响的问题。
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公开(公告)号：CN113989179A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111051260.8
申请日：2021-09-08
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测算法的列车轮对踏面缺陷检测方法，首先通过Cdarknet53主干特征提取网络和Spp对输入样本进行多尺度特征提取；其次提出的多尺度特征融合对底层特征进行一次融合，将特征融合输出不同分辨率大小的一次融合特征，可以包含缺陷更多的语义信息和位置细节；基于这些多尺度融合特征，采用路径聚合网络对不同分辨率大小的特征图进行二次融合；最后辅以改进的损失函数，提高抗干扰性，输出检测结果。本发明通过多尺度特征融合，解决了干扰、噪音背景影响故障特征的有效提取，存在踏面缺陷样本少、缺陷目标小的问题，能够在保证实时性的前提下，有效提高轮对踏面缺陷的检测精度，满足实际工业情况对于轮对踏面缺陷检测的需求。
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公开(公告)号：CN113837265A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111106277.9
申请日：2021-09-22
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于联合域分离表示分层图融合网络的多模态情感分析方法，包括以下步骤：S1、建立多模态情感分析框架；S2、对多模态数据(文本、视频、音频)进行手工特征提取；S3、将处理好的数据输入到联合域分离网络中，获取联合域分离表示特征；S4、将各模态的联合域分离表示输入到分层图融合网络(HGFN)，以获取可解释的融合表示；S5、融合表示输入预测网络中以进行情感预测；S6、结合网格搜索寻优算法，使用新的联合损失函数训练网络，以获取最优的模型。本发明设计了一种基于多模态联合域分离表示分层图融合神经网络，能够在有效地、可解释地融合各模态的信息，并用于指导情感分析。
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